Los datos diarios de la aplicación COVID predicen la incidencia local y la prevalencia del virus
Crédito: Unsplash/CC0 Dominio público
Publicado hoy en The Lancet Public Health, un estudio realizado por investigadores del equipo de investigación del King’s College London detalla el modelo detrás del ZOE COVID Aplicación de estudio de síntomas.
Descubrieron que los datos autoinformados de más de 2,8 millones de usuarios voluntarios de la aplicación que viven en Inglaterra, incluidas más de 120 millones de evaluaciones diarias registradas por esos usuarios, se pueden usar para proporcionar estimaciones precisas de la prevalencia e incidencia de COVID-19. e identificación oportuna de puntos críticos de infección regionales.
El primer autor conjunto, el Dr. Mark Graham del King’s College London, dijo: «Los datos predijeron con precisión muchos de los puntos críticos que se vieron afectados significativamente por la segunda ola, incluida la detección de Leicester en junio, que luego se convirtió en la primera región que se puso bajo bloqueo local. A mediados de julio, detectaron muchas regiones alrededor de Manchester, que también se puso bajo restricciones locales a fines de julio. Es probable que los datos también sean valiosos para detectar puntos críticos regionales si experimentamos una tercera ola después de que se alivie el confinamiento.
«La menor dependencia de las pruebas PCR significa que esta podría ser una forma rentable, complementaria y rápida para que los gobiernos controlen la propagación de COVID-19 e identificar posibles áreas de preocupación. La detección de puntos críticos debería alentar la capacidad de prueba adicional para centrarse en estas regiones, para garantizar que se capturen tantos casos nuevos como sea posible y que se rompan las cadenas de transmisión».
El primer autor conjunto del estudio, Thomas Varsavsky, del King’s College de Londres. dijo: «También encontramos que las regiones donde se realizan más pruebas tienen un mejor acuerdo con nuestras predicciones de incidencia. Esperamos que esto pueda informar a los formuladores de políticas sobre qué áreas se beneficiarían de pruebas adicionales, detectando así los puntos críticos antes».
Los investigadores descubrieron que una ventaja de la aplicación es que los datos se publican todos los días, mientras que ONS se publica semanalmente y REACCIONAR cada pocas semanas, lo que significa que el equipo de la aplicación podría detectar cambios en la incidencia o la prevalencia antes con sus datos.
«Nuestros resultados muestran que un enfoque basado en dispositivos móviles detecta una incidencia y una prevalencia similares a los enfoques ONS/REACT-1 más tradicionales pero menos rentables, lo cual es alentador», dijo el Dr. Graham. «Para tomar mejores decisiones de salud pública, los datos del Estudio de Síntomas COVID ZOE deben verse como una fuente de datos complementaria a ONS y REACT . Al igual que todas las encuestas, nuestra muestra no es completamente representativa de la población, y aunque el equipo busca abordar esto con nuestro modelo, los resultados deben interpretarse teniendo esto en cuenta».
Profesor Sebastien Ourselin, El autor principal principal del King’s College London dijo: «Usar los datos de la aplicación ZOE COVID Symptom Study como complemento de otras fuentes de información significa que podemos equipar a las comunidades con la información más actualizada y confiable con la que se pueden tomar las mejores acciones». adoptadas para hacer frente a la pandemia. La identificación más temprana de los puntos críticos, más información sobre la prevalencia y los incidentes crea una defensa más sólida junto con los datos más recientes que se publican». strong> The Lancet Public Health
Proporcionado por King’s College London Cita: Los datos diarios de la aplicación COVID predicen la incidencia local y la prevalencia del virus (3 de diciembre de 2020) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:/ /medicalxpress.com/news/2020-12-daily-covid-app-local-incidence.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin la permiso por escrito El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.