La actividad de búsqueda en línea puede ayudar a predecir picos en los casos de COVID-19
Fig. 1: Puntajes de búsqueda en línea para síntomas relacionados con COVID-19 identificados por la encuesta FF100, además de consultas con términos relacionados con coronavirus, para 8 países del 30 de septiembre de 2019 al 24 de mayo de 2020 (todo incluido). Crédito: npj Medicina digital (2021). DOI: 10.1038/s41746-021-00384-w
El análisis de la actividad de búsqueda en Internet es un método establecido para rastrear y comprender enfermedades infecciosas, y actualmente se usa para monitorear la gripe estacional. Los nuevos hallazgos muestran que los datos de búsqueda en línea se pueden usar con enfoques más establecidos para desarrollar métodos de vigilancia de la salud pública para nuevas enfermedades infecciosas también.
Para el artículo, publicado en Nature Digital Medicine, los investigadores utilizaron el perfil de síntomas de COVID-19 de los informes epidemiológicos existentes para desarrollar modelos de su prevalencia al observar las búsquedas relacionadas con los síntomas a través de Google.
Luego recalibraron estos modelos para reducir el sesgo de interés público, es decir, el efecto que tiene la cobertura de los medios en las búsquedas en línea. Esto les permitió predecir un pico en los casos cuando se aplicó a COVID-19.
Los académicos que trabajan en los modelos han estado compartiendo sus hallazgos con Public Health England (PHE) semanalmente para respaldar la respuesta a la enfermedad.
El autor principal, el Dr. Vasileios Lampos (Ciencias de la Computación de la UCL), explicó: «Además de investigaciones anteriores que han mostrado la utilidad de la actividad de búsqueda en línea para modelar enfermedades infecciosas como la influenza (p. ej., fludetector.cs.ucl .ac.uk), este estudio proporciona un nuevo conjunto de herramientas que se pueden usar para rastrear el COVID-19.
«Hemos demostrado que nuestro enfoque funciona en diferentes países, independientemente de las diferencias culturales, socioeconómicas y climáticas. . Nuestro análisis también fue uno de los primeros en encontrar una asociación entre la incidencia de COVID-19 y las búsquedas sobre los síntomas de pérdida del sentido del olfato y erupción cutánea. Estamos encantados de que las organizaciones de salud pública como PHE también hayan reconocido la utilidad de estos enfoques novedosos y no tradicionales de la epidemiología».
Los académicos desarrollaron el modelo no calibrado eligiendo términos de búsqueda relacionados con los síntomas de COVID-19, identificado por el NHS y PHE. Los términos se ponderaron según su proporción de ocurrencia en casos confirmados de COVID-19.
Este modelo proporcionó información útil, incluidas advertencias tempranas, y mostró los efectos de las medidas de distanciamiento físico.
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La versión calibrada, que tuvo en cuenta la cobertura de noticias, permitió a los académicos proporcionar a PHE un modelo para predecir con mayor precisión los aumentos repentinos en el Reino Unido.
El modelo se aplicó en varios países, incluido el Reino Unido, EE. UU., Italia, Australia y Sudáfrica, entre otros. Descubrieron que aparecía el mismo patrón, en el sentido de que su modelo predecía aumentos repentinos de casos.
El coautor, el profesor Michael Edelstein (Bar-Ilan University, Israel) dijo: «Nuestra mejor oportunidad de tac abordar las emergencias sanitarias como la pandemia de COVID-19 es detectarlas a tiempo para actuar a tiempo. El uso de enfoques innovadores para la detección de enfermedades, como el análisis de la actividad de búsqueda en Internet para complementar los enfoques establecidos, es la mejor manera de identificar brotes de manera temprana».
El equipo confía en que estos conjuntos de datos y metodologías no tradicionales seguirán siendo integrados en los sistemas epidemiológicos convencionales, y siempre de manera que se preserve la privacidad.
«Al menos podemos usar la plétora de conjuntos de datos sobre COVID-19 para una mayor experimentación y validación de tales técnicas en un intento de complementar enfoques epidemiológicos actuales y estar mejor preparados para la próxima pandemia», agregó el Dr. Lampos.
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El análisis de las búsquedas en la web puede ayudar a los expertos a predecir y responder a los puntos críticos de COVID-19. Más información: Vasileios Lampos et al. Tracking COVID-19 using online search, npj Digital Medicine (2021).DOI: 10.1038/s41746-021-00384-w Proporcionado por University College London Cita: Actividad de búsqueda en línea puede ayudar a predecir picos en casos de COVID-19 (2021, 9 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-online-peaks-covid-cases.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.