Conglomerados semanales resultantes de la estad\u00edstica prospectiva de exploraci\u00f3n del espacio-tiempo. Cr\u00e9dito: Hohl et al., Epidemiolog\u00eda espacial y espacio-temporal (2020) <\/p>\n
Durante el transcurso de la epidemia de coronavirus, los brotes de COVID-19 han afectado a comunidades de todo Estados Unidos. A medida que los grupos de infecciones cambian con el tiempo, los funcionarios locales se ven obligados a adoptar un enfoque de topo para asignar recursos y promulgar pol\u00edticas de salud p\u00fablica. En un nuevo estudio dirigido por la Universidad de Utah, los ge\u00f3grafos publicaron el primer esfuerzo para realizar una vigilancia diaria de los puntos cr\u00edticos emergentes de COVID-19 para cada condado en los EE. UU. contiguos. Los investigadores esperan que los datos localizados oportunos ayuden a informar las decisiones futuras. <\/p>\n
Usando innovadoras estad\u00edsticas de espacio-tiempo, los investigadores detectaron \u00e1reas geogr\u00e1ficas donde la poblaci\u00f3n ten\u00eda un riesgo elevado de contraer el virus. Ejecutaron el an\u00e1lisis todos los d\u00edas utilizando recuentos diarios de casos de COVID-19 desde el 22 de enero hasta el 5 de junio de 2020 para establecer grupos regionales, definidos como una colecci\u00f3n de casos de enfermedades estrechamente agrupados en el tiempo y el espacio. Durante el primer mes, los grupos fueron muy grandes, especialmente en el Medio Oeste. A partir del 25 de abril, los grupos se vuelven m\u00e1s peque\u00f1os y m\u00e1s numerosos, una tendencia que persiste hasta el final del estudio.<\/p>\n
El art\u00edculo publicado en l\u00ednea el 27 de junio de 2020 en la revista Spatial and Spatio-temporal Epidemiology . El estudio se basa en el trabajo anterior del equipo mediante la evaluaci\u00f3n de las caracter\u00edsticas de cada grupo y c\u00f3mo cambian las caracter\u00edsticas a medida que se desarrolla la pandemia.<\/p>\n
\u00abAplicamos un m\u00e9todo de agrupaci\u00f3n que identifica \u00e1reas de preocupaci\u00f3n y tambi\u00e9n rastrea las caracter\u00edsticas del \u00bfLos conglomerados est\u00e1n creciendo o disminuyendo, c\u00f3mo es la densidad de poblaci\u00f3n, el riesgo relativo est\u00e1 aumentando o no?\u201d dijo Alexander Hohl, autor principal y profesor asistente del Departamento de Geograf\u00eda de la U. \u00abEsperamos que esto pueda ofrecer informaci\u00f3n sobre las mejores estrategias para controlar la propagaci\u00f3n de COVID-19 y predecir potencialmente futuros puntos cr\u00edticos\u00bb.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n, que incluye a Michael Desjardins del Centro de Ciencias Espaciales para la Salud P\u00fablica de la Escuela de Salud P\u00fablica Bloomberg de Johns Hopkins y Eric Delmelle y Yu Lan de la Universidad de Carolina del Norte en Charlotte, ha creado una aplicaci\u00f3n web de los grupos que el p\u00fablico puede verificar diariamente en COVID19scan.net. La aplicaci\u00f3n es solo el comienzo, advirti\u00f3 Hohl. Los funcionarios estatales tendr\u00edan que hacer un an\u00e1lisis a menor escala para identificar ubicaciones espec\u00edficas para la intervenci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abLa aplicaci\u00f3n est\u00e1 destinada a mostrar d\u00f3nde los funcionarios deben priorizar los esfuerzos, no le dice d\u00f3nde contraer\u00e1 o no el virus\u00bb, Hohl dijo. \u00abVeo esto m\u00e1s como una inspiraci\u00f3n, en lugar de una herramienta concreta, para guiar a las autoridades a prevenir o responder a los brotes. Tambi\u00e9n le da al p\u00fablico una forma de ver lo que estamos haciendo\u00bb.<\/p>\n
Captura de pantalla de la aplicaci\u00f3n web covid19scan tomado el 6 de junio de 2020. Credit: Covid19scan web\/Hohl <\/p>\n
Los investigadores utilizaron recuentos de casos diarios informados en el Repositorio de datos de COVID-19 del Centro de ciencia e ingenier\u00eda de sistemas de la Universidad Johns Hopkins, que enumera los casos a nivel de condado en los EE. UU. contiguos Usaron las estimaciones de poblaci\u00f3n de cinco a\u00f1os de 2018 del sitio web del Censo de EE. UU. dentro de cada condado.<\/p>\n
Para establecer los grupos, ejecutaron una estad\u00edstica de exploraci\u00f3n de espacio-tiempo que tiene en cuenta la cantidad observada de casos y la poblaci\u00f3n subyacente dentro de un \u00e1rea geogr\u00e1fica y un per\u00edodo de tiempo determinados. Usando SatScan, un software ampliamente utilizado, identificaron \u00e1reas de riesgo significativamente elevado de COVID-19. Debido a la gran variaci\u00f3n entre condados, evaluar el riesgo es complicado. Es posible que las \u00e1reas rurales y los condados peque\u00f1os y \u00fanicos no tengan grandes poblaciones, por lo tanto, solo un pu\u00f1ado de casos har\u00eda que el riesgo aumentara significativamente.<\/p>\n
Este estudio es la tercera iteraci\u00f3n del grupo de investigaci\u00f3n que utiliza el m\u00e9todo estad\u00edstico para detectar y Monitoreo de grupos de COVID-19 en los EE. UU. En mayo, el grupo public\u00f3 su primer estudio geogr\u00e1fico para utilizar el m\u00e9todo de seguimiento, que tambi\u00e9n fue el primer art\u00edculo publicado por ge\u00f3grafos que analizan COVID-19. En junio, publicaron una actualizaci\u00f3n.<\/p>\n
\u00abMayo parece una eternidad porque la pandemia est\u00e1 cambiando muy r\u00e1pidamente\u00bb, dijo Hohl. \u00abContinuamos recibiendo comentarios de la comunidad de investigaci\u00f3n y siempre estamos tratando de mejorar el m\u00e9todo. Este es solo un m\u00e9todo para concentrarnos en las comunidades que est\u00e1n en riesgo\u00bb.<\/p>\n
Una gran limitaci\u00f3n del an\u00e1lisis es los datos en s\u00ed. El informe de COVID-19 es diferente para cada estado. No existe una forma uniforme de que la informaci\u00f3n fluya desde los laboratorios que confirman los diagn\u00f3sticos, a las agencias estatales de salud y al dep\u00f3sito de datos de COVID-19 del Centro de Ciencia e Ingenier\u00eda de Sistemas de la Universidad Johns Hopkins, donde el estudio obtiene sus datos. Adem\u00e1s, los esfuerzos de prueba son bastante diferentes entre estados, y el equipo est\u00e1 trabajando para ajustar la cantidad de casos observados para reflejar los esfuerzos de un estado. Hohl tambi\u00e9n est\u00e1 trabajando con otros investigadores de la U para observar la relaci\u00f3n entre las redes sociales y el COVID-19 para predecir la trayectoria futura de los brotes.<\/p>\n
\u00abHemos estado trabajando en esto desde que comenz\u00f3 el COVID-19 y el campo se est\u00e1 moviendo incre\u00edblemente r\u00e1pido\u00bb, dijo Hohl. \u00abEs muy importante hacer correr la voz y reaccionar a lo que se est\u00e1 publicando para que podamos dar el siguiente paso en el proyecto\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los condados con una mayor proporci\u00f3n de residentes afroamericanos tienen m\u00e1s casos y muertes de COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Alexander Hohl et al, Vigilancia diaria de COVID-19 utilizando el espacio prospectivo- estad\u00edstica de exploraci\u00f3n temporal en los Estados Unidos, Epidemiolog\u00eda espacial y espacio-temporal (2020). DOI: 10.1016\/j.sste.2020.100354 Proporcionado por la Universidad de Utah Cita<\/strong>: Primera vigilancia diaria de puntos cr\u00edticos emergentes de COVID-19 (2020, 21 de agosto) obtenido el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com \/news\/2020-08-daily-surveillance-emerging-covid-hotspots.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":" Conglomerados semanales resultantes de la estad\u00edstica prospectiva de exploraci\u00f3n del espacio-tiempo. Cr\u00e9dito: Hohl et al., Epidemiolog\u00eda espacial y espacio-temporal (2020) Durante el transcurso de la epidemia de coronavirus, los brotes de COVID-19 han afectado a comunidades de todo Estados Unidos. A medida que los grupos de infecciones cambian con el tiempo, los funcionarios locales se … Continuar leyendo \u00abPrimera vigilancia diaria de puntos cr\u00edticos emergentes de COVID-19\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-33731","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33731","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=33731"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33731\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33731"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33731"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33731"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}