Gesundheit

Forscher entwickeln neues Modell zu verfolgen COVID-19 spread

Yale University-Forscher und Kollegen in Hong Kong und China haben einen Ansatz entwickelt, um schnell verfolgen Bevölkerung fließt, könnte helfen, die politischen Entscheidungsträger weltweit mehr effektiv bewerten Risiko der Verbreitung der Krankheit und der Allokation begrenzter Ressourcen, wie Sie die Bekämpfung der COVID-19-Pandemie.

Der Ansatz, beschrieben in einer Studie, veröffentlicht frühen online am April 29 in der Zeitschrift Natur, unterscheidet sich von bestehenden epidemiologischen Modellen durch die Nutzung von Echtzeit-Daten über Wanderungsbewegungen, wie Telefon, Daten-und andere „big data“ – Quellen, die präzise Quantifizierung der Bewegung von Menschen.

„Diese Arbeit zeigt, dass es möglich ist, sehr genau Prognose das timing, Intensität und geographische Verbreitung der COVID-19-Ausbruch auf Grundlage der Einwohnerzahl Bewegung allein“, sagte der Yale-Nicholas A. Christakis, Sterling Professor für Sozial-und Naturwissenschaft und ein co-Autor der Studie. „Darüber hinaus werden durch die Verfolgung von Bevölkerungsbewegungen, die in der realen Zeit, die unser Modell liefern können Entscheidungsträger und Epidemiologen ein leistungsfähiges Werkzeug zur Begrenzung einer Epidemie, die Auswirkungen und die Leben zu retten.“

Bei der Entwicklung des Modells verwendeten die Forscher Bundesweit Handy-geo-location-Daten zu verfolgen, etwa 11,5 Millionen Fälle von Menschen im Transit durch Wuhan, eine Präfektur-Stadt in Chinas Hubei Provinz, zwischen Jan. 1 und Jan. 24, 2020″, die einen Zeitraum abdecken, der run-up, um den chinesischen Lunar New Year, und die jährliche chunyun mass migration in China. Menschen bewegten sich durch Wuhan zu 296 Präfekturen in 31 Provinzen und Regionen im ganzen Land. Die Forscher verknüpften die Bevölkerung-flow-Daten, die von einem großen nationalen drahtlose Telekommunikations-carrier, zu COVID-19-Infektion zählt, zur Verfügung gestellt von den chinesischen Center for Disease Control and Prevention (China CDC), von Ort und Zeit bei der Präfektur-Ebene.

Ihre Analyse zeigt die Wirksamkeit der Quarantäne auferlegt Wuhan am Jan. 23. Am Ende des Tages auf Jan. 24, – Bewegung aus der Stadt hatte fast vollständig aufgehört, nach Ihren Ergebnissen.

Die Forscher fanden, dass die Verteilung der Menschen verlassen Wuhan genau vorausgesagt, dass die relative Häufigkeit der nachfolgenden COVID-19-Infektionen in China durch die Feb. 19, 2020. Die Forscher entwickelten auch eine „Risiko-source“ – Modell, das leveraged Bevölkerung flow-Daten, genau zu prognostizieren bestätigte Fälle und identifizieren Orte, an Risiko, hohe übertragungsraten während des Ausbruchs ist der Anfang.

Ihre Analyse bestätigt die Daten veröffentlicht, die von der chinesischen CDC durch Feb. 19 (für die Präfekturen außerhalb von Wuhan selbst), weil es zeigt, dass eine völlig unabhängige Quelle von Informationen—die telecom-carrier ist sehr gut korreliert mit der offiziellen COVID-19 Fall zählt.

Das neue Modell kann angewendet werden, mit jedem Datensatz, der genau erfasst, deren Bewegungen, wie Bahn-ticketing-oder PKW-Maut-Daten, konnten die Forscher feststellen, was bedeutet, dass die politischen Entscheidungsträger weltweit, könnte es verwenden, um zu informieren, die Anstrengungen zur Eindämmung des virus‘ zu verbreiten, wenn Daten bezüglich der Migrationsbewegungen verfügbar ist.