{"id":12028,"date":"2022-08-30T09:14:04","date_gmt":"2022-08-30T14:14:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-datos-diarios-de-la-aplicacion-covid-predicen-la-incidencia-local-y-la-prevalencia-del-virus\/"},"modified":"2022-08-30T09:14:04","modified_gmt":"2022-08-30T14:14:04","slug":"los-datos-diarios-de-la-aplicacion-covid-predicen-la-incidencia-local-y-la-prevalencia-del-virus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/los-datos-diarios-de-la-aplicacion-covid-predicen-la-incidencia-local-y-la-prevalencia-del-virus\/","title":{"rendered":"Los datos diarios de la aplicaci\u00f3n COVID predicen la incidencia local y la prevalencia del virus"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n<p>Publicado hoy en The Lancet Public Health, un estudio realizado por investigadores del equipo de investigaci\u00f3n del King&#8217;s College London detalla el modelo detr\u00e1s del ZOE COVID Aplicaci\u00f3n de estudio de s\u00edntomas. <\/p>\n<p>Descubrieron que los datos autoinformados de m\u00e1s de 2,8 millones de usuarios voluntarios de la aplicaci\u00f3n que viven en Inglaterra, incluidas m\u00e1s 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 identificaci\u00f3n oportuna de puntos cr\u00edticos de infecci\u00f3n regionales.<\/p>\n<p>El primer autor conjunto, el Dr. Mark Graham del King&#8217;s College London, dijo: \u00abLos datos predijeron con precisi\u00f3n muchos de los puntos cr\u00edticos que se vieron afectados significativamente por la segunda ola, incluida la detecci\u00f3n de Leicester en junio, que luego se convirti\u00f3 en la primera regi\u00f3n que se puso bajo bloqueo local. A mediados de julio, detectaron muchas regiones alrededor de Manchester, que tambi\u00e9n se puso bajo restricciones locales a fines de julio. Es probable que los datos tambi\u00e9n sean valiosos para detectar puntos cr\u00edticos regionales si experimentamos una tercera ola despu\u00e9s de que se alivie el confinamiento.<\/p>\n<p>\u00abLa menor dependencia de las pruebas PCR significa que esta podr\u00eda ser una forma rentable, complementaria y r\u00e1pida para que los gobiernos controlen la propagaci\u00f3n de COVID-19 e identificar posibles \u00e1reas de preocupaci\u00f3n. La detecci\u00f3n de puntos cr\u00edticos deber\u00eda 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 transmisi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<p>El primer autor conjunto del estudio, Thomas Varsavsky, del King&#8217;s College de Londres. dijo: \u00abTambi\u00e9n encontramos que las regiones donde se realizan m\u00e1s pruebas tienen un mejor acuerdo con nuestras predicciones de incidencia. Esperamos que esto pueda informar a los formuladores de pol\u00edticas sobre qu\u00e9 \u00e1reas se beneficiar\u00edan de pruebas adicionales, detectando as\u00ed los puntos cr\u00edticos antes\u00bb.<\/p>\n<p>Los investigadores descubrieron que una ventaja de la aplicaci\u00f3n es que los datos se publican todos los d\u00edas, mientras que ONS se publica semanalmente y REACCIONAR cada pocas semanas, lo que significa que el equipo de la aplicaci\u00f3n podr\u00eda detectar cambios en la incidencia o la prevalencia antes con sus datos.<\/p>\n<p>\u00abNuestros resultados muestran que un enfoque basado en dispositivos m\u00f3viles detecta una incidencia y una prevalencia similares a los enfoques ONS\/REACT-1 m\u00e1s tradicionales pero menos rentables, lo cual es alentador\u00bb, dijo el Dr. Graham. \u00abPara tomar mejores decisiones de salud p\u00fablica, los datos del Estudio de S\u00edntomas 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 poblaci\u00f3n, y aunque el equipo busca abordar esto con nuestro modelo, los resultados deben interpretarse teniendo esto en cuenta\u00bb.<\/p>\n<p>Profesor Sebastien Ourselin, El autor principal principal del King&#8217;s College London dijo: \u00abUsar los datos de la aplicaci\u00f3n ZOE COVID Symptom Study como complemento de otras fuentes de informaci\u00f3n significa que podemos equipar a las comunidades con la informaci\u00f3n m\u00e1s actualizada y confiable con la que se pueden tomar las mejores acciones\u00bb. adoptadas para hacer frente a la pandemia. La identificaci\u00f3n m\u00e1s temprana de los puntos cr\u00edticos, m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la prevalencia y los incidentes crea una defensa m\u00e1s s\u00f3lida junto con los datos m\u00e1s recientes que se publican\u00bb. strong&gt; The Lancet Public Health <\/p>\n<p> Proporcionado por King&#8217;s College London <strong>Cita<\/strong>: Los datos diarios de la aplicaci\u00f3n 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin la permiso por escrito El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Dominio p\u00fablico Publicado hoy en The Lancet Public Health, un estudio realizado por investigadores del equipo de investigaci\u00f3n del King&#8217;s College London detalla el modelo detr\u00e1s del ZOE COVID Aplicaci\u00f3n de estudio de s\u00edntomas. 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