Nowy model oparty na danych pokazuje, że noszenie masek ratuje życie – a im wcześniej zaczniesz, tym lepiej
Model komputerowy symuluje, ile przypadków COVID-19 można było zapobiec w konkretnym hrabstwie w USA Leontura / DigitalVision Vectors za pośrednictwem Getty Images

Dr Biplav Srivastava, profesor informatyki na Uniwersytecie Południowej Karoliny i jego zespół opracowali oparte na danych narzędzie, które pomaga zademonstrować wpływ noszenia masek na przypadki i zgony związane z COVID-19. Jego model wykorzystuje różne źródła danych do tworzenia alternatywnych scenariuszy, które mogą nam powiedzieć „co mogło się stać?” jeśli hrabstwo w USA miało wyższy lub niższy wskaźnik przylegania masek. W tym wywiadzie wyjaśnia, jak działa model, jego ograniczenia i jakie wnioski możemy z niego wyciągnąć.

Informatyk Biplav Srivastava udostępnia demonstrację symulacji, aby pokazać, że wcześniejsze zasady zalecające noszenie masek mają większy wpływ na rozprzestrzenianie się koronawirusa.

{vembed Y=g3o_TW2OWJU}

Co robi ten model komputera?

To ogólnopolskie narzędzie, które może pokazać efekt, jaki może mieć noszenie masek. Jeśli jest to hrabstwo, w którym ludzie regularnie noszą maski, pokaże Ci to, ile przypadków COVID-19 i zgonów udało im się uniknąć. Jeśli wybierzesz hrabstwo, w którym ludzie nie noszą masek, pokaże ci, ile przypadków i zgonów można było tam uniknąć.

Jak to się robi?

Potrzebujemy do tego dużo danych. New York Times przeprowadził ankietę w prawie każdym hrabstwie w USA w okresie letnim i przypisał każdemu z nich wynik noszenia maski 0-5, więc jest to sedno modelu. Korzystamy również z danych New York Times i Johns Hopkins dla numerów spraw w czasie rzeczywistym; dane spisowe dotyczące danych demograficznych, takie jak wielkość populacji, mediana wieku i inne; oraz dane geograficzne do pomiaru odległości między hrabstwami.


wewnętrzna grafika subskrypcji


Opiera się na technice matematycznej zwanej solidna syntetyczna kontrola, który jest często stosowany w badaniach nad lekami, gdzie istnieje grupa kontrolna i istnieje grupa terapeutyczna.

Spójrzmy na przykład na hrabstwo Wyandotte w stanie Kansas. Ma stosunkowo wysoki wynik noszenia maski wynoszący około 3.4. Ponieważ model został zaprojektowany, aby powiedzieć nam „a co jeśli?” Przyjrzymy się, co by się stało, gdyby wynik noszenia masek został zmniejszony do 3.0, co jest naszym punktem odcięcia dla „słabego noszenia masek”, ale użytkownik może eksperymentować również z innymi wartościami, aby zobaczyć, co się stanie. Doszliśmy do 3.0 na podstawie analizy ogólnokrajowych zwyczajów noszenia masek. Rzeczywiste wartości wahały się między 1.4 a 3.85, przy średniej krajowej 2.98.

Możemy ustawić datę, w której wynik noszenia maski zmieni się na 3.0. Jeśli ustawimy go na okres od 1 czerwca do 1 października, powie nam, że hrabstwo Wyandotte miałoby o 101.5% więcej przypadków i 150 więcej zgonów w tym okresie. Informuje użytkownika, ile zgonów miało miejsce lub zostało mu zapobieganych na podstawie parametru współczynnika śmiertelności, który użytkownik może ustawić. W tym przykładzie ustawiono ją na 2%.

W jaki sposób model tworzy „co jeśli?” scenariusz, jeśli to się nie wydarzyło? Czyni to, patrząc na inne hrabstwa, które są blisko siebie i mają podobne dane demograficzne i liczbę przypadków, ale niższy próg noszenia masek. Próbuje wypracować średnią ważoną, aby utworzyć syntetyczną grupę kontrolną, która jest podobna do naszego kraju zainteresowania (grupa badana). Następnie model analizuje, jak bardzo te dwie grupy różniły się pod względem liczby przypadków. Różnica w liczbie przypadków między dwiema grupami jest przeliczana na różnicę w zgonach za pomocą parametru śmiertelności.

Co nam to mówi o skutkach zasad noszenia masek?

Pomocne może być kontynuowanie noszenia masek lub wdrożenie zasad dotyczących masek w dowolnym momencie. Ale jego wpływ jest największy, gdy robisz to wcześnie. Gdy uruchomisz ten model wiele razy z różnymi datami, zobaczysz, że wpływ zmniejsza się wraz z opóźnieniem wdrożenia zasad noszenia masek. Więc gdyby hrabstwo wdrożyło politykę masek 1 czerwca, zapobiegłoby to wielu przypadkom. Gdyby działał 1 lipca, miałby mniejszy wpływ. Gdyby działała w sierpniu, nadal zapobiegałaby przypadkom, ale w bardzo małej liczbie.

Jakie są ograniczenia tego modelu?

To narzędzie działa lepiej w niektórych hrabstwach niż w innych. Ogólnie rzecz biorąc, działa najlepiej z powiatami, które są bliższe średniej, ponieważ będą miały bliższe dopasowania do porównania. Istnieje również ograniczenie w tym sensie, że ankieta The New York Times dotycząca przestrzegania masek została przeprowadzona latem i wszystko się zmienia. Jeśli więc inni badacze skorzystają z tego narzędzia, będą musieli uwzględnić zmiany.

Ale widzisz, że kiedy wdrażasz politykę masek lub ludność regularnie nosi maski, ma to pozytywny wpływ. A im wcześniej to zrobisz, tym skuteczniejsze.

O autorze

Biplav Srivastava, profesor informatyki na Uniwersytecie Południowej Karoliny. Chciałbym podziękować za pracę mojego zespołu, Sparsha Johriego, Kartikayi Srivastava, Chinmayi Appajigowdy i Lokesha Johriego w opracowaniu tego programu.Konwersacje

Artykuł został opublikowany ponownie Konwersacje na licencji Creative Commons. Przeczytać oryginalny artykuł.

Powiązane książki:

Ciało utrzymuje wynik: mózg, umysł i ciało w leczeniu traumy

przez Bessela van der Kolka

Ta książka bada powiązania między traumą a zdrowiem fizycznym i psychicznym, oferując spostrzeżenia i strategie leczenia i powrotu do zdrowia.

Kliknij, aby uzyskać więcej informacji lub zamówić

Oddech: nowa nauka o utraconej sztuce

przez Jamesa Nestora

Ta książka bada naukę i praktykę oddychania, oferując spostrzeżenia i techniki poprawy zdrowia fizycznego i psychicznego.

Kliknij, aby uzyskać więcej informacji lub zamówić

Paradoks roślin: ukryte zagrożenia w „zdrowej” żywności, które powodują choroby i przyrost masy ciała

przez Stevena R. Gundry'ego

Ta książka bada powiązania między dietą, zdrowiem i chorobami, oferując spostrzeżenia i strategie poprawy ogólnego stanu zdrowia i dobrego samopoczucia.

Kliknij, aby uzyskać więcej informacji lub zamówić

Kod odpornościowy: nowy paradygmat prawdziwego zdrowia i radykalnego przeciwdziałania starzeniu się

autorstwa Joela Greene'a

Ta książka oferuje nowe spojrzenie na zdrowie i odporność, opierając się na zasadach epigenetyki i oferując spostrzeżenia i strategie optymalizacji zdrowia i starzenia się.

Kliknij, aby uzyskać więcej informacji lub zamówić

Kompletny przewodnik po poście: uzdrawiaj swoje ciało poprzez post przerywany, co drugi dzień i przedłużony

autorstwa dr Jasona Funga i Jimmy'ego Moore'a

Ta książka bada naukę i praktykę postu, oferując spostrzeżenia i strategie poprawy ogólnego stanu zdrowia i dobrego samopoczucia.

Kliknij, aby uzyskać więcej informacji lub zamówić