Modelul computerizat simulează câte cazuri COVID-19 ar fi putut fi prevenite într-un anumit județ din SUA Vectori Leontura / DigitalVision prin Getty Images

Dr. Biplav Srivastava, profesor de informatică la Universitatea din Carolina de Sud, și echipa sa au dezvoltat un instrument bazat pe date care ajută la demonstrarea efectului purtării măștilor asupra cazurilor de COVID-19 și a deceselor. Modelul său folosește o varietate de surse de date pentru a crea scenarii alternative care ne pot spune „Ce s-ar fi putut întâmpla?” dacă un județ din SUA avea o rată mai mare sau mai mică de aderență la mască. În acest interviu, el explică modul în care funcționează modelul, limitările sale și ce concluzii putem trage din acesta.

Informaticianul Biplav Srivastava oferă o demonstrație a simulării pentru a arăta că politicile anterioare de recomandare a îmbrăcării cu măști fac o diferență mai mare asupra răspândirii coronavirusului.

{vembed Y = g3o_TW2OWJU}

Ce face acest model de computer?

Acesta este un instrument la nivel național care poate arăta efectul pe care îl poate avea purtarea măștilor. Dacă este un județ în care oamenii poartă măști în mod regulat, vă va arăta câte cazuri COVID-19 și decese au evitat. Dacă alegeți un județ în care oamenii nu poartă măști, acesta vă va arăta câte cazuri și decese ar fi putut fi prevenite acolo.

Cum o face?

Avem nevoie de multe date pentru a face acest lucru. New York Times a cercetat aproape fiecare județ din SUA în timpul verii și a atribuit un scor de îmbrăcăminte de 0-5 fiecăruia dintre ele, deci acest lucru se află în centrul modelului. De asemenea, folosim datele New York Times și Johns Hopkins pentru numerele de cazuri în timp real; date de recensământ pentru date demografice, cum ar fi dimensiunea populației, vârsta mediană și multe altele; și date geografice pentru a măsura distanța dintre județe.

Se bazează pe o tehnică matematică numită control sintetic robust, care este adesea utilizat în cercetarea medicamentelor, unde există un grup de control și există un grup de tratament.

De exemplu, să ne uităm la județul Wyandotte, Kansas. Are un scor relativ mare de purtare a măștii de aproximativ 3.4. Deoarece modelul este conceput pentru a ne spune „ce se întâmplă dacă?” scenariul, va analiza ce s-ar fi întâmplat dacă scorul de purtare a măștii ar fi redus la 3.0, care este limita noastră pentru „purtarea scăzută a măștii”, dar utilizatorul poate experimenta și alte valori doar pentru a vedea ce se întâmplă. Am ajuns la 3.0 pe baza analizei obiceiurilor de purtare a măștii la nivel național. Valorile reale au variat între 1.4 și 3.85, cu o medie națională de 2.98.

Putem seta o dată la care scorul de purtare a măștii se schimbă la 3.0. Dacă îl stabilim să ruleze de la 1 iunie la 1 octombrie, ne spune că județul Wyandotte ar fi avut cu 101.5% mai multe cazuri și cu 150 de decese în această perioadă. Acesta îi spune utilizatorului câte decese au avut loc sau au fost prevenite pe baza unui parametru al ratei mortalității pe care utilizatorul îl poate seta. În acest exemplu, a fost setat la 2%.

Cum creează modelul „ce se întâmplă dacă?” scenariu dacă nu s-a întâmplat de fapt? Face acest lucru uitându-se la alte județe din apropiere și care au date demografice și număr de cazuri similare, dar un prag mai mic de purtare a măștii. Încearcă să vină cu o medie ponderată pentru a forma un grup de control sintetic care este similar cu județul nostru de interes (grupul de tratament). Modelul analizează apoi cât de mult au divergent cele două grupuri în ceea ce privește numărul de cazuri. Diferența dintre numărul de cazuri dintre cele două grupuri este convertită la o diferență a deceselor utilizând parametrul ratei mortalității.

Ce ne spune asta despre impactul politicilor de purtare a măștii?

Continuarea purtării măștii sau implementarea unei politici de mască în orice moment poate fi utilă. Dar impactul său este cel mai mare atunci când o faci devreme. Când rulați acest model de mai multe ori folosind date diferite, vedeți că impactul se reduce pe măsură ce întârziați implementarea unei politici de purtare a măștii. Deci, dacă un județ ar implementa o politică de mască pe 1 iunie, ar fi prevenit multe cazuri. Dacă ar acționa la 1 iulie, ar avea un impact mai mic. Dacă ar fi acționat în august, ar fi împiedicat totuși cazurile, dar un număr foarte mic.

Care sunt limitările acestui model?

Acest instrument funcționează mai bine pentru unele județe decât altele. În general, funcționează cel mai bine cu județele care sunt mai aproape de medie, deoarece va avea meciuri mai apropiate pentru a le compara. Există, de asemenea, o limitare în sensul că sondajul de aderare la masca The New York Times a fost făcut vara și lucrurile continuă să se schimbe. Deci, dacă alți cercetători folosesc acest instrument, vor trebui să țină cont de schimbări.

Dar ceea ce vedeți este că atunci când implementați o politică de mască sau populația poartă în mod regulat măști, aceasta are un impact pozitiv. Și cu cât o faci mai devreme, cu atât este mai eficientă.

Despre autor

Biplav Srivastava, profesor de informatică, Universitatea din Carolina de Sud. Aș dori să recunosc munca echipei mele, Sparsh Johri, Kartikaya Srivastava, Chinmayi Appajigowda și Lokesh Johri, în dezvoltarea acestui program.

Acest articol este republicat de la Conversaţie sub licență Creative Commons. Citeste Articol original.

Cărți asemănătoare:

Corpul păstrează scorul: creier, minte și corp în vindecarea traumei

de Bessel van der Kolk

Această carte explorează conexiunile dintre traumă și sănătatea fizică și mentală, oferind perspective și strategii pentru vindecare și recuperare.

Click pentru mai multe informatii sau pentru a comanda

Respirația: Noua știință a unei arte pierdute

de James Nestor

Această carte explorează știința și practica respirației, oferind perspective și tehnici pentru îmbunătățirea sănătății fizice și mentale.

Click pentru mai multe informatii sau pentru a comanda

Paradoxul plantelor: pericolele ascunse din alimentele „sănătoase” care provoacă boli și creșterea în greutate

de Steven R. Gundry

Această carte explorează legăturile dintre dietă, sănătate și boală, oferind perspective și strategii pentru îmbunătățirea sănătății generale și a bunăstării.

Click pentru mai multe informatii sau pentru a comanda

Codul de imunitate: noua paradigmă pentru sănătate reală și anti-îmbătrânire radicală

de Joel Greene

Această carte oferă o nouă perspectivă asupra sănătății și imunității, bazându-se pe principiile epigeneticii și oferind perspective și strategii pentru optimizarea sănătății și a îmbătrânirii.

Click pentru mai multe informatii sau pentru a comanda

Ghidul complet pentru post: vindecă-ți corpul prin post intermitent, în zile alternative și prelungit

de Dr. Jason Fung și Jimmy Moore

Această carte explorează știința și practica postului, oferind perspective și strategii pentru îmbunătățirea sănătății generale și a bunăstării.

Click pentru mai multe informatii sau pentru a comanda