Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Las b\u00fasquedas en l\u00ednea de actividades m\u00f3viles y aisladas pueden ayudar a predecir aumentos y disminuciones posteriores en los casos de COVID-19, seg\u00fan un equipo de investigadores ha encontrado. Sus hallazgos, basados en un an\u00e1lisis de cuatro meses de b\u00fasquedas en l\u00ednea, ofrecen un medio potencial para anticipar las v\u00edas de la pandemia antes de que se informen nuevas infecciones. <\/p>\n
\u00abEste es un primer paso hacia la creaci\u00f3n de una herramienta que pueda ayudar a predecir aumentos repentinos de casos de COVID mediante la captura de actividades de mayor riesgo y la movilidad prevista, que puede iluminar las b\u00fasquedas de gimnasios y cenas en persona\u00bb, dice Anasse Bari, asistente cl\u00ednico. profesor de inform\u00e1tica en el Instituto Courant de Ciencias Matem\u00e1ticas de la Universidad de Nueva York y uno de los autores del art\u00edculo, que aparece en la revista Social Network Analysis and Mining. \u00abEl uso de tales ‘datos alternativos’ no es nada nuevo y se ha aplicado para otros fines, por ejemplo, los datos alternativos se han utilizado en finanzas para generar inversiones basadas en datos, como el estudio de im\u00e1genes satelitales de autom\u00f3viles en estacionamientos para predecir las ganancias de las empresas\u00bb. \/p> <\/p>\n
\u00abNuestra investigaci\u00f3n muestra que las mismas t\u00e9cnicas podr\u00edan aplicarse para combatir una pandemia al detectar, con anticipaci\u00f3n, d\u00f3nde es probable que ocurran brotes\u00bb, agrega Megan Coffee, profesora asistente cl\u00ednica en la Divisi\u00f3n de Enfermedades Infecciosas y Inmunolog\u00eda en la Facultad de Medicina Grossman de la NYU. \u00abDesarrollar un bar\u00f3metro de comportamiento, con m\u00e1s trabajo y validaci\u00f3n, permitir\u00eda a los formuladores de pol\u00edticas y epidemi\u00f3logos rastrear el impacto de las intervenciones sociales y prepararse para aumentos repentinos\u00bb.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n mostr\u00f3 una asociaci\u00f3n entre las actividades previstas fuera del hogar despu\u00e9s de que se levantaron las restricciones de cierre, lo que indica c\u00f3mo se pueden medir los efectos de las decisiones pol\u00edticas utilizando datos alternativos.<\/p>\n
Desde el inicio de la pandemia, los gobiernos han restringido las actividades, a menudo en funci\u00f3n de los aumentos repentinos de casos de COVID-19. , luego afloj\u00f3 estas restricciones despu\u00e9s de las ca\u00eddas. Sin embargo, estas acciones son en respuesta a las tasas de infecci\u00f3n y est\u00e1n dise\u00f1adas para limitar la propagaci\u00f3n de casos futuros.<\/p>\n
En el estudio Social Network Analysis and Mining, los investigadores buscaron determinar si hab\u00eda formas de detectar comportamientos conocidos. riesgosos durante la pandemia (p. ej., visitas a barber\u00edas y salones de manicura) antes de brotes locales y regionales y, por el contrario, identificar comportamientos que se sabe que son menos riesgosos (p. ej., hacer ejercicio en casa) antes de que disminuyan los casos de coronavirus.<\/p>\n
\u00abNuestro objetivo era capturar la din\u00e1mica social subyacente de una pandemia sin precedentes utilizando fuentes de datos alternativas que son nuevas para la epidemiolog\u00eda de las enfermedades infecciosas\u00bb, explica Bari. \u00abCuando alguien busca la hora de cierre de un bar local o busca direcciones a un gimnasio local, da una idea de los riesgos futuros que puede tener\u00bb.<\/p>\n
Para examinar esto, estudiaron las b\u00fasquedas en l\u00ednea de marzo. hasta junio de 2020 en los 50 estados. Aqu\u00ed, dividieron las b\u00fasquedas en dos categor\u00edas o \u00abpistas\u00bb: una pista de \u00edndice de movilidad, que categoriz\u00f3 las b\u00fasquedas vinculadas a interacciones con otras personas fuera del hogar (por ejemplo, \u00abteatros cerca de m\u00ed\u00bb, \u00abboletos de avi\u00f3n\u00bb), y una pista de \u00edndice de aislamiento, que b\u00fasquedas categorizadas vinculadas a actividades realizadas en el hogar (\u00abentrega de alimentos\u00bb, \u00abyoga en el hogar\u00bb).<\/p>\n
La elecci\u00f3n del equipo de palabras clave de b\u00fasqueda se bas\u00f3 en una encuesta reciente de Democracy Fund + UCLA Nationscape que rastre\u00f3 las actividades de los individuos informaron que dar\u00edan prioridad a la asistencia si \u00abse levantaran las restricciones por consejo de los funcionarios de salud p\u00fablica con respecto a las actividades\u00bb. Los resultados m\u00e1s populares incluyeron \u00abir a un estadio\/concierto\u00bb, \u00abir al cine\u00bb y \u00abasistir a un evento deportivo\u00bb.<\/p>\n
Usando los datos de Google Trends, los investigadores rastrearon las tendencias de b\u00fasqueda relacionadas con la movilidad y aislamiento para desarrollar \u00edndices de movilidad y aislamiento. Los complementaron con un \u00ab\u00edndice de movimiento neto\u00bb, que era la diferencia entre el \u00edndice de movilidad y el \u00edndice de aislamiento.<\/p>\n
Luego, los investigadores observaron el crecimiento de casos de COVID-19 entre 10 y 14 d\u00edas despu\u00e9s, el retraso esperado entre la exposici\u00f3n y s\u00edntomas a nivel estatal al examinar los datos de las agencias de salud estatales y locales.<\/p>\n
En general, encontraron que el \u00edndice de movimiento neto se correlacion\u00f3 con los nuevos casos de COVID-19 informados semanalmente en 42 de los 50 estados durante el per\u00edodo estudiado (marzo-marzo). junio de 2020).<\/p>\n
Los investigadores tambi\u00e9n observaron m\u00e1s de cerca cinco estados (Arizona, California, Florida, Nueva York y Texas) para determinar el impacto de la finalizaci\u00f3n de las \u00f3rdenes de quedarse en casa en las b\u00fasquedas. En todos estos estados, el \u00edndice de movilidad, que disminuy\u00f3 durante la fase inicial de cierre, aument\u00f3 a medida que comenzaron las reaperturas. Posteriormente, los casos de COVID-19 aumentaron nuevamente en todo el pa\u00eds en junio de 2020 y aumentaron en Arizona, California, Florida y Texas.<\/p>\n
Por el contrario, una fuerte disminuci\u00f3n anterior en los \u00edndices de movilidad fue seguida por una fuerte disminuci\u00f3n en el n\u00famero de casos. datos de crecimiento en estos mismos cinco estados.<\/p>\n
\u00abA partir de este trabajo, esperamos construir una base de conocimiento sobre el cambio de comportamiento humano a partir de datos alternativos durante el ciclo de vida de la pandemia para permitir que el aprendizaje autom\u00e1tico prediga el comportamiento en futuras epidemias\u00bb, dice Aashish Khubchandani, estudiante universitario de la Universidad de Nueva York y uno de los autores del art\u00edculo.<\/p>\n
Los investigadores reconocen que los m\u00e9todos basados en b\u00fasquedas para predecir brotes de infecci\u00f3n plantean problemas de privacidad. Sin embargo, enfatizan que su herramienta utiliza grandes vol\u00famenes de consultas de b\u00fasqueda, no individuales, y se basa en datos an\u00f3nimos para ofrecer proyecciones relacionadas con la salud. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Estudio: los efectos negativos para la salud mental de los confinamientos pand\u00e9micos aumentan y luego desaparecen M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Anasse Bari et al, Se\u00f1ales de alerta temprana de COVID-19 utilizando datos alternativos del comportamiento humano, An\u00e1lisis y Miner\u00eda de Redes Sociales (2021). DOI: 10.1007\/s13278-021-00723-5 proporcionado por la Universidad de Nueva York 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-02-online-foreshadow-future-covid-surges.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Las b\u00fasquedas en l\u00ednea de actividades m\u00f3viles y aisladas pueden ayudar a predecir aumentos y disminuciones posteriores en los casos de COVID-19, seg\u00fan un equipo de investigadores ha encontrado. Sus hallazgos, basados en un an\u00e1lisis de cuatro meses de b\u00fasquedas en l\u00ednea, ofrecen un medio potencial para anticipar las v\u00edas de … Continuar leyendo \u00abLas b\u00fasquedas en l\u00ednea pueden ayudar a presagiar futuros aumentos y disminuciones de COVID-19, muestra un nuevo estudio\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-16021","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16021","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16021"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16021\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16021"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16021"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16021"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}