Fig. 1 Validaci\u00f3n retrospectiva del modelo de pron\u00f3stico con datos del 12 de marzo de 2020 al 1 de febrero de 2021. El gr\u00e1fico compara la cantidad de pacientes de la UCI con COVID-19 en el \u00e1rea de Austin (puntos negros) con los pron\u00f3sticos que se realizaron con dos semanas de anticipaci\u00f3n ( l\u00edneas azules). El sombreado azul alrededor de cada pron\u00f3stico de dos semanas indica los intervalos de predicci\u00f3n 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 \u00e1rea de Austin, respectivamente. Cr\u00e9dito: Universidad de Texas en Austin <\/p>\n
Usando datos de movilidad de tel\u00e9fonos 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 a\u00f1os, seg\u00fan un nuevo estudio publicado en Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias. El sistema de pron\u00f3stico, al que las autoridades municipales atribuyen haber ayudado a Austin a mantener la tasa de mortalidad por COVID-19 m\u00e1s baja entre todas las grandes ciudades de Texas, se ha dise\u00f1ado para que lo utilicen 22 \u00e1reas municipales de Texas y puede ser utilizado por cualquier ciudad para orientar las respuestas a la COVID-19. a medida que el virus contin\u00faa propag\u00e1ndose. <\/p>\n
El equipo cient\u00edfico, en colaboraci\u00f3n con los l\u00edderes electos de la ciudad de Austin, los funcionarios de salud p\u00fablica y los ejecutivos del sistema de atenci\u00f3n m\u00e9dica, desarroll\u00f3 un poderoso modelo de pron\u00f3stico y dos paneles p\u00fablicos que permitieron a los l\u00edderes de la ciudad administrar los recursos de atenci\u00f3n m\u00e9dica, garantizar una capacidad hospitalaria suficiente y comunicar los riesgos de pandemia al p\u00fablico. p\u00fablico.<\/p>\n
Cuando el modelo se desarroll\u00f3 en los primeros meses de la pandemia, se destac\u00f3 entre otros pron\u00f3sticos que estaban disponibles en l\u00ednea. Por ejemplo, el modelo UT incorpor\u00f3 datos detallados de movimiento p\u00fablico y datos de ingresos hospitalarios mucho antes que el conocido modelo del Instituto para la M\u00e9trica y Evaluaci\u00f3n de la Salud (IHME) de la Universidad de Washington. El modelo tambi\u00e9n proporciona pron\u00f3sticos a nivel de ciudad en lugar de a nivel estatal que son vitales para anticipar y administrar los aumentos repentinos de atenci\u00f3n m\u00e9dica por COVID-19. Para hacerlo, incorpora informaci\u00f3n detallada sobre las edades y los riesgos para la salud de los residentes locales.<\/p>\n
Los tableros de pron\u00f3stico desarrollados por el Consorcio de Modelado COVID-19 de UT utilizan gr\u00e1ficos intuitivos y l\u00edneas de espagueti del pron\u00f3stico de huracanes para comunicar la situaci\u00f3n inmediata. y riesgos futuros de COVID-19. Los pron\u00f3sticos diarios en l\u00ednea 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 atenci\u00f3n m\u00e9dica de COVID-19 en cualquier ciudad de EE. UU. con tres semanas de anticipaci\u00f3n. Utiliza datos an\u00f3nimos de movilidad de tel\u00e9fonos m\u00f3viles de SafeGraph, que indican cu\u00e1nto tiempo se quedan las personas en casa y con qu\u00e9 frecuencia visitan puntos de inter\u00e9s como bares, restaurantes y escuelas. Estos datos reflejan c\u00f3mo los comportamientos cambian diariamente en respuesta a las condiciones cambiantes de COVID-19.<\/p>\n
\u00abLos datos de movimiento comunitario nos ayudan a evaluar los riesgos cambiantes de transmisi\u00f3n de COVID-19 y anticipar aumentos repentinos en la atenci\u00f3n m\u00e9dica con varias semanas de anticipaci\u00f3n\u00bb, dijo Spencer Fox. , autor correspondiente y director asociado del UT COVID-19 Modeling Consortium.<\/p>\n
El equipo tambi\u00e9n midi\u00f3 la relaci\u00f3n entre la movilidad y la transmisi\u00f3n de COVID-19 y descubri\u00f3 que las medidas de precauci\u00f3n, como las m\u00e1scaras faciales y el distanciamiento social, redujeron los riesgos de transmisi\u00f3n cuando las personas estaban en p\u00fablico.<\/p>\n
\u00abLa relaci\u00f3n entre la movilidad y la transmisi\u00f3n de COVID-19 fue m\u00e1s d\u00e9bil en febrero de 2021 en comparaci\u00f3n con marzo de 2020, lo que sugiere que la comunidad encontr\u00f3 formas m\u00e1s seguras de interactuar en p\u00fablico, \u00ab, dijo Fox.<\/p>\n
Los investigadores encontraron una fuerte correlaci\u00f3n entre las pol\u00edticas de COVID-19 y las tendencias pand\u00e9micas. Cuando los comportamientos se relajaron, el virus se aceler\u00f3. Cuando se promulgaron restricciones para frenar los aumentos repentinos, tuvieron el efecto deseado. Por ejemplo, la pol\u00edtica de reapertura r\u00e1pida de Texas en la primavera de 2020 se correspondi\u00f3 con un gran aumento de COVID-19 en Austin, que disminuy\u00f3 despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n de restricciones locales y un mandato de m\u00e1scara en todo el estado.<\/p>\n
\u00abEste sistema de pron\u00f3stico ayud\u00f3 salvar vidas al permitir que nuestra comunidad vea lo que deben hacer y cu\u00e1ndo deben hacerlo\u00bb, dijo el alcalde de Austin, Steve Adler. \u00abEsta herramienta se encuentra en la intersecci\u00f3n de la ciencia y la pol\u00edtica p\u00fablica y muestra lo bueno que se puede lograr cuando est\u00e1n alineados. Fue un honor ser parte de un equipo tan estelar que desarroll\u00f3 y aplic\u00f3 este sistema\u00bb, dijo Adler.<\/p>\n
El sistema de pron\u00f3stico fue desarrollado por un grupo de trabajo municipal de COVID-19 en Austin que inclu\u00eda cient\u00edficos, l\u00edderes c\u00edvicos, funcionarios de salud p\u00fablica y ejecutivos de atenci\u00f3n m\u00e9dica. Las proyecciones del modelo han informado las decisiones de pol\u00edtica y las acciones de respuesta a lo largo de la pandemia, incluida la planificaci\u00f3n 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 atenci\u00f3n alternativa para brindar capacidad de atenci\u00f3n m\u00e9dica adicional y cambios en el Etapa de alerta COVID-19 del \u00e1rea de Austin para comunicar y gestionar riesgos. Las proyecciones del modelo han sido discutidas con frecuencia en foros p\u00fablicos y destacadas por los medios de comunicaci\u00f3n.<\/p>\n
Las pol\u00edticas basadas en datos y los mensajes de salud efectivos han ayudado a Austin a mantener su tasa de mortalidad por COVID-19 en la m\u00e1s baja entre todas las grandes ciudades de Texas. <\/p>\n
\u00abNuestros pron\u00f3sticos 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 confi\u00f3 en la ciencia y los sistemas locales de atenci\u00f3n m\u00e9dica trabajaron incansablemente para proporcionar datos cr\u00edticos. \u201d, dijo Lauren Ancel Meyers, directora del consorcio, coautora del estudio y profesora de biolog\u00eda integrativa y estad\u00edstica y ciencias de datos en UT Austin. \u00abJuntos, pudimos construir un sistema de pron\u00f3stico que es f\u00e1cil de interpretar y puede ser utilizado por cualquier ciudad para guiar las respuestas de COVID-19 a medida que el virus contin\u00faa propag\u00e1ndose en las ciudades de los EE. UU.\u00bb, dijo Meyers. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Sistema vinculado a hospitales en funcionamiento, cierres m\u00e1s breves, vidas salvadas M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Spencer J. Fox et al, Vigilancia pand\u00e9mica en tiempo real utilizando datos de movilidad y admisiones hospitalarias, Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias (2022). DOI: 10.1073\/pnas.2111870119 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Texas en Austin Cita<\/strong>: m\u00e9todo de pron\u00f3stico de COVID usando hospital y datos de movilidad de tel\u00e9fonos 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 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":" Fig. 1 Validaci\u00f3n retrospectiva del modelo de pron\u00f3stico con datos del 12 de marzo de 2020 al 1 de febrero de 2021. El gr\u00e1fico compara la cantidad de pacientes de la UCI con COVID-19 en el \u00e1rea de Austin (puntos negros) con los pron\u00f3sticos que se realizaron con dos semanas de anticipaci\u00f3n ( l\u00edneas azules). … Continuar leyendo \u00abM\u00e9todo de pron\u00f3stico de COVID utilizando datos de movilidad de hospitales y tel\u00e9fonos m\u00f3viles\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-9132","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9132","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=9132"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9132\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9132"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9132"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9132"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}