Método de pronóstico de COVID utilizando datos de movilidad de hospitales y teléfonos móviles
Fig. 1 Validación retrospectiva del modelo de pronóstico con datos del 12 de marzo de 2020 al 1 de febrero de 2021. El gráfico compara la cantidad de pacientes de la UCI con COVID-19 en el área de Austin (puntos negros) con los pronósticos que se realizaron con dos semanas de anticipación ( líneas azules). El sombreado azul alrededor de cada pronóstico de dos semanas indica los intervalos de predicción del 95 %. El sombreado amarillo, naranja y rojo en el fondo indica el momento de las etapas de alerta de COVID-19 3, 4 y 5 en el área de Austin, respectivamente. Crédito: Universidad de Texas en Austin
Usando datos de movilidad de teléfonos celulares y datos de ingresos hospitalarios por COVID-19, los investigadores de la Universidad de Texas en Austin han pronosticado de manera confiable las demandas de los hospitales regionales durante casi dos años, según un nuevo estudio publicado en Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias. El sistema de pronóstico, al que las autoridades municipales atribuyen haber ayudado a Austin a mantener la tasa de mortalidad por COVID-19 más baja entre todas las grandes ciudades de Texas, se ha diseñado para que lo utilicen 22 áreas municipales de Texas y puede ser utilizado por cualquier ciudad para orientar las respuestas a la COVID-19. a medida que el virus continúa propagándose.
El equipo científico, en colaboración con los líderes electos de la ciudad de Austin, los funcionarios de salud pública y los ejecutivos del sistema de atención médica, desarrolló un poderoso modelo de pronóstico y dos paneles públicos que permitieron a los líderes de la ciudad administrar los recursos de atención médica, garantizar una capacidad hospitalaria suficiente y comunicar los riesgos de pandemia al público. público.
Cuando el modelo se desarrolló en los primeros meses de la pandemia, se destacó entre otros pronósticos que estaban disponibles en línea. Por ejemplo, el modelo UT incorporó datos detallados de movimiento público y datos de ingresos hospitalarios mucho antes que el conocido modelo del Instituto para la Métrica y Evaluación de la Salud (IHME) de la Universidad de Washington. El modelo también proporciona pronósticos a nivel de ciudad en lugar de a nivel estatal que son vitales para anticipar y administrar los aumentos repentinos de atención médica por COVID-19. Para hacerlo, incorpora información detallada sobre las edades y los riesgos para la salud de los residentes locales.
Los tableros de pronóstico desarrollados por el Consorcio de Modelado COVID-19 de UT utilizan gráficos intuitivos y líneas de espagueti del pronóstico de huracanes para comunicar la situación inmediata. y riesgos futuros de COVID-19. Los pronósticos diarios en línea han estado ayudando a los residentes de Austin y a los funcionarios locales a tomar decisiones que salvan vidas desde la primavera de 2020. El modelo se puede adaptar para proyectar las necesidades de atención médica de COVID-19 en cualquier ciudad de EE. UU. con tres semanas de anticipación. Utiliza datos anónimos de movilidad de teléfonos móviles de SafeGraph, que indican cuánto tiempo se quedan las personas en casa y con qué frecuencia visitan puntos de interés como bares, restaurantes y escuelas. Estos datos reflejan cómo los comportamientos cambian diariamente en respuesta a las condiciones cambiantes de COVID-19.
«Los datos de movimiento comunitario nos ayudan a evaluar los riesgos cambiantes de transmisión de COVID-19 y anticipar aumentos repentinos en la atención médica con varias semanas de anticipación», dijo Spencer Fox. , autor correspondiente y director asociado del UT COVID-19 Modeling Consortium.
El equipo también midió la relación entre la movilidad y la transmisión de COVID-19 y descubrió que las medidas de precaución, como las máscaras faciales y el distanciamiento social, redujeron los riesgos de transmisión cuando las personas estaban en público.
«La relación entre la movilidad y la transmisión de COVID-19 fue más débil en febrero de 2021 en comparación con marzo de 2020, lo que sugiere que la comunidad encontró formas más seguras de interactuar en público, «, dijo Fox.
Los investigadores encontraron una fuerte correlación entre las políticas de COVID-19 y las tendencias pandémicas. Cuando los comportamientos se relajaron, el virus se aceleró. Cuando se promulgaron restricciones para frenar los aumentos repentinos, tuvieron el efecto deseado. Por ejemplo, la política de reapertura rápida de Texas en la primavera de 2020 se correspondió con un gran aumento de COVID-19 en Austin, que disminuyó después de la implementación de restricciones locales y un mandato de máscara en todo el estado.
«Este sistema de pronóstico ayudó salvar vidas al permitir que nuestra comunidad vea lo que deben hacer y cuándo deben hacerlo», dijo el alcalde de Austin, Steve Adler. «Esta herramienta se encuentra en la intersección de la ciencia y la política pública y muestra lo bueno que se puede lograr cuando están alineados. Fue un honor ser parte de un equipo tan estelar que desarrolló y aplicó este sistema», dijo Adler.
El sistema de pronóstico fue desarrollado por un grupo de trabajo municipal de COVID-19 en Austin que incluía científicos, líderes cívicos, funcionarios de salud pública y ejecutivos de atención médica. Las proyecciones del modelo han informado las decisiones de política y las acciones de respuesta a lo largo de la pandemia, incluida la planificación de recursos por parte de los hospitales locales, las solicitudes de recursos adicionales de las agencias estatales y federales, el lanzamiento y el desmantelamiento de sitios de atención alternativa para brindar capacidad de atención médica adicional y cambios en el Etapa de alerta COVID-19 del área de Austin para comunicar y gestionar riesgos. Las proyecciones del modelo han sido discutidas con frecuencia en foros públicos y destacadas por los medios de comunicación.
Las políticas basadas en datos y los mensajes de salud efectivos han ayudado a Austin a mantener su tasa de mortalidad por COVID-19 en la más baja entre todas las grandes ciudades de Texas.
«Nuestros pronósticos han ayudado a la ciudad de Austin a tomar decisiones clave y comunicar los riesgos durante la pandemia de COVID-19. El liderazgo de la ciudad confió en la ciencia y los sistemas locales de atención médica trabajaron incansablemente para proporcionar datos críticos. ”, dijo Lauren Ancel Meyers, directora del consorcio, coautora del estudio y profesora de biología integrativa y estadística y ciencias de datos en UT Austin. «Juntos, pudimos construir un sistema de pronóstico que es fácil de interpretar y puede ser utilizado por cualquier ciudad para guiar las respuestas de COVID-19 a medida que el virus continúa propagándose en las ciudades de los EE. UU.», dijo Meyers.
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Sistema vinculado a hospitales en funcionamiento, cierres más breves, vidas salvadas Más información: Spencer J. Fox et al, Vigilancia pandémica en tiempo real utilizando datos de movilidad y admisiones hospitalarias, Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (2022). DOI: 10.1073/pnas.2111870119 Información de la revista: Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias
Proporcionado por la Universidad de Texas en Austin Cita: método de pronóstico de COVID usando hospital y datos de movilidad de teléfonos celulares (2022, 3 de febrero) recuperados el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-02-covid-method-hospital-cellphone-mobility.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.