Ubicación de teléfono celular utilizada para estimar las tasas de crecimiento de COVID-19
Impresión 3D de una proteína de punta de SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19 frente a una impresión 3D de una partícula de virus SARS-CoV-2. La proteína espiga (en primer plano) permite que el virus ingrese e infecte las células humanas. En el modelo de virus, la superficie del virus (azul) está cubierta con proteínas de pico (rojo) que permiten que el virus ingrese e infecte las células humanas. Crédito: NIH
Una nueva investigación muestra que los condados con una mayor disminución en la actividad de teléfonos celulares en el lugar de trabajo durante las órdenes de quedarse en casa mostraron una tasa más baja de infecciones por COVID-19. Los investigadores creen que los patrones que vieron en los datos de ubicación de teléfonos celulares disponibles públicamente podrían usarse para estimar mejor las tasas de crecimiento de COVID-19 e informar la toma de decisiones cuando se trata de cierres y «reaperturas». Esta investigación fue publicada hoy en JAMA Internal Medicine.
«Esperamos que los condados puedan incorporar estos datos de teléfonos celulares disponibles públicamente para ayudar a guiar las políticas relacionadas con la reapertura en las diferentes etapas de la pandemia», dijo el autor principal del estudio, Joshua Baker, MD, MSCE, profesor asistente de Medicina y Epidemiología. «Además, este análisis respalda la incorporación de datos anónimos de ubicación de teléfonos celulares en estrategias de modelado para predecir condados en riesgo en los EE. UU. antes de que los brotes se vuelvan demasiado grandes».
Baker y los otros investigadores, incluido el líder del estudio. El autor Shiv T. Sehra, MD, profesor asistente de Medicina en la Escuela de Medicina de Harvard, usó datos de ubicación de teléfonos celulares que Google no identificó y puso a disposición del público para analizar la actividad en hasta 2,740 condados en los Estados Unidos entre principios de enero y principios de mayo de 2020. Estos datos se dividieron en ubicaciones donde se llevó a cabo la actividad, desde lugares de trabajo hasta hogares, tiendas minoristas, supermercados, parques y estaciones de tránsito. Se analizaron aproximadamente entre 22 000 y 84 000 puntos de datos para cada día en el período de estudio.
La idea era comparar dónde se realizaba la actividad del teléfono celular como un proxy para mostrar dónde las personas pasaban su tiempo. Estos datos se compararon entre dos períodos de tiempo: el primero en enero y febrero, antes del brote de COVID-19 en los Estados Unidos, luego desde mediados de febrero hasta principios de mayo, durante los picos iniciales del virus y cuando se promulgaron las órdenes de quedarse en casa. .
Intuitivamente, notaron un aumento en el tiempo que pasan en el hogar, mientras que las visitas al lugar de trabajo se redujeron significativamente, junto con una disminución en las visitas a tiendas minoristas (como tiendas y restaurantes) y estaciones de tránsito.
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Vieron que en los condados donde inicialmente había una mayor densidad de casos, las visitas a los lugares de trabajo, así como a las tiendas minoristas y las estaciones de tránsito, cayeron más drásticamente que en los condados menos afectados por el COVID-19. Al mismo tiempo, en estos condados, hubo un aumento más prominente en la actividad en los hogares.
Además, los investigadores observaron que los condados donde la actividad en el lugar de trabajo cayó más tenían las tasas más bajas de nuevos casos de COVID-19. 19 casos en los días siguientes. Se observaron retrasos de 5, 10 y 15 días para dar tiempo al período de incubación de COVID-19, pero las tasas de infección más bajas se mantuvieron en todo el rango.
En el futuro, Baker espera que se pueda trabajar más para Examine los datos de los teléfonos móviles para ver si se pueden usar específicamente para predecir los puntos críticos de COVID-19 y guiar la toma de decisiones.
«Será importante confirmar que los datos de los teléfonos móviles son útiles en otras etapas de la pandemia». más allá de la contención inicial», dijo Baker. «Por ejemplo, ¿es útil monitorear estos datos durante las fases de reapertura de la pandemia o durante un brote?»
Más allá de su importancia inmediata para el COVID-19, Baker ve una utilidad futura para este tipo de datos.
«Tienen el potencial de ayudarnos a comprender mejor los patrones de comportamiento que podrían ayudar a futuros investigadores a predecir el curso de futuras epidemias o tal vez a monitorear el impacto de diferentes medidas de salud pública en el comportamiento de las personas», dijo.
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: JAMA Internal Medicine (2020). DOI: 10.1001/jamainternmed.2020.4288 Información de la revista: JAMA Internal Medicine
Proporcionado por la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania Cita: Ubicación del teléfono celular utilizada para estimar Tasas de crecimiento de COVID-19 (2020, 31 de agosto) recuperadas el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-08-cell-covid-growth.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.