研究表明,追踪流行病的R率应该降低,转而采用“即时预测”

流感大流行
来源:CC0公共领域

当2020年新冠病毒-19大流行出现时,R率成为众所周知的疾病繁殖的速记。然而一项新的研究表明,现在是时候“告别R”了,应该根据感染的增长率而不是传染性采取不同的方法。

学习,发表于英国皇家学会杂志该研究由剑桥大学的研究人员领导,基于使用经典统计方法开发的时间序列模型。这些模型对每日新增病例和死亡人数进行即时预测和预测,事实证明,这些模型已经成功预测了德国、佛罗里达州和印度几个州的新冠疫情浪潮和高峰。

该研究由安德鲁·哈维和保罗·卡图曼合著,他们的时间序列哈维·卡图曼模型(Harvey Kattuman model)反映了流行病的发展轨迹,该模型于去年在一项研究中引入纸张发表于哈佛数据科学评论

剑桥大学Judge商学院的卡图曼表示:“一旦疫情开始,基本R比率的作用就会迅速减弱。”“基本R率是指一个完全易感人群中单个感染者可能导致的感染数量,随着免疫力的增强和社会距离等措施的实施,这一情况会发生变化。”

在大流行的后期,研究人员得出结论,使用考虑这些因素的有效R率也不是最佳途径:重点不应放在传染性上,而应放在新病例和死亡的增长率上,与预测的时间路径一起检查,以便预测轨迹。

卡图曼说:“这些数字确实有助于指导决策者做出关键决定,希望能够拯救生命,防止医院过度拥挤,因为正如我们在新冠病毒-19中看到的那样,这种流行病可能会在数月甚至数年内发生。”。“通过这一时间序列模型生成的数据已经在世界各国证明是准确和有效的。”

这项研究考察了跟踪流行病的波和峰,指出在流行病达到顶峰后,由于决策者试图防止新的峰值演变成波,每天的病例开始下降。对波和峰的监测提出了不同的问题,主要是因为波适用于整个国家或相对较大的地理区域,而峰则是局部的。

因此,在全国感染人数较低的国家发生局部疫情可能会导致全国R率大幅上升,正如2020年6月德国威斯特伐利亚地区在一家肉类加工厂爆发疫情后所发生的那样。然而,这种上升并不意味着感染传播途径发生了突然变化因此,这对总体政策几乎没有影响。

哈维·卡图曼(Harvey Kattuman)模型已被改编成两个追踪者。两位剑桥学者与国家经济和社会研究所合作,制作了一个英国追踪者,由国家经济和社会研究所每两周出版一次。此外,他们还制作了一个印度追踪者,由H剑桥法官商学院的健康领导力和卓越性。地区级印度旁遮普、泰米尔纳德邦和喀拉拉邦三个邦的公共卫生决策者使用该模型进行轨迹预测,以确定高风险地区,并制定遏制和放松政策。


进一步探索

新冠病毒-19传播模型显示疫苗接种如何影响大流行

更多信息:告别R:追踪和预测流行病的时间序列模型,英国皇家学会杂志(2021)。royalsocietypublishing.org/rsi…1098/rsif.2021.0179
所提供的剑桥大学
引用:研究表明,追踪大流行的R率应该降低,以支持2021年9月28日从美国获得的“即时广播”(2021年9月28日)//www.tnp-china.com/news/2021-09-tracking-pandemic-favour-nowcasts.html
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