Алгоритм, описанный в исследовании, опубликованном сегодня в PLOS ONE, предоставляет ежедневно обновляемые оценки общего числа случаев заражения на сегодняшний день, а также того, сколько людей в настоящее время инфицировано в США.S. и в 50 странах, наиболее пострадавших от пандемии.
По состоянию на февраль.
4, согласно расчетам модели, более 71 млн человек в США.S. — 21 год.5 процентов американцев заразились COVID-19. Это по сравнению с существенно меньшими 26.7 миллионов официально зарегистрированных подтвержденных случаев заболевания, говорит Юнгсик Но, доктор философии.D., доцент кафедры биоинформатики Лайды Хилл Юго-Западного штата Юго-Западный университет и первый автор исследования.
Из этих 71 миллиона американцев, которые, по оценкам, были заражены COVID-19, 7 миллионов (2.1 процент U.S. населения) имели текущие инфекции и были потенциально заразными в феврале. 4, согласно алгоритму.
Письменное исследование Но основано на расчетах, выполненных в сентябре. В то время, как сообщается, количество фактических кумулятивных случаев в 25 из 50 наиболее пострадавших стран было в 5-20 раз больше, чем предполагалось тогда подтвержденное число случаев.
Глядя на текущую информацию, доступную в онлайн-алгоритме, оценки теперь ближе к заявленным цифрам, но все еще намного выше. В феврале.
4, по оценке алгоритма, в Бразилии было более 36 миллионов кумулятивных случаев, что почти в четыре раза больше, чем в 9 случаях.Зарегистрировано 4 миллиона подтвержденных случаев. У Франции было 14 миллионов против 3.2 миллиона сообщили. А в Соединенном Королевстве было почти 25 миллионов вместо примерно 4 миллионов – более чем в шесть раз больше. В исключительной Мексике зарегистрировано число случаев заболевания почти в 15 раз – 27.6 миллионов, а не 1.9 миллионов подтвержденных случаев.
"Оценка реальных инфекций впервые показывает истинную серьезность COVID-19 в США.S. и в странах по всему миру », – говорит Но.
Алгоритм использует количество зарегистрированных смертей, которое считается более точным и полным, чем количество лабораторно подтвержденных случаев, в качестве основы для своих расчетов. Затем предполагается, что летальность от инфекции равна 0.66 процентов, основано на более раннем исследовании пандемии в Китае и учитывает другие факторы, такие как среднее количество дней от появления симптомов до смерти или выздоровления. Он также сравнивает свою оценку с количеством подтвержденных случаев, чтобы рассчитать соотношение подтвержденных и предполагаемых инфекций.
По словам Но, многое по-прежнему остается неясным в отношении COVID-19, особенно в отношении уровня смертности, и поэтому оценки являются приблизительными. Но он считает, что оценки модели более точны и не учитывают меньше случаев, чем подтвержденные, которые в настоящее время используются в качестве руководства для политики общественного здравоохранения. Но, добавляет Но, важно иметь более полную оценку распространенности заболевания.
«Это критическая статистика о серьезности COVID-19 в каждом регионе. Знание истинной степени тяжести в разных регионах поможет нам эффективно бороться с распространением вируса », – поясняет он. "Инфицированное в настоящее время население является причиной будущих инфекций и смертей. Его фактический размер в регионе является важной переменной, необходимой для определения серьезности COVID-19 и разработки стратегий противодействия региональным вспышкам."
В U.S., уровень заражения сильно различается в зависимости от штата. С начала пандемии в Калифорнии было инфицировано почти 7 миллионов человек по сравнению с 5 миллионами случаев инфицирования в Нью-Йорке.7 миллионов, согласно прогнозу алгоритма на февраль.
4. Кроме того, по оценкам модели, в Калифорнии было 1.3 миллиона активных дел на эту дату, затрагивая 3.4 процента населения штата.
Прочие модельные оценки на февраль. 4: В Пенсильвании, 11.2 процента населения имели текущие инфекции – самый высокий показатель среди всех штатов по сравнению с низким уровнем 0.15 процентов проживающих в Миннесоте; в Нью-Йорке, ранней горячей точке, 528000 человек были инфицированы активными инфекциями, или около 2.7 процентов населения. Между тем, в Техасе 2.3 процента имели текущие инфекции.
Но говорит, что он разработал алгоритм прошлым летом, пытаясь решить, отправлять ли его шестиклассницу обратно в школу лично. По его словам, найти данные, необходимые для оценки безопасности, негде.
После того, как он построил алгоритм машины, он обнаружил, что в районе, где он жил, текущий уровень заражения составлял около 1%. Так его дочь пошла в школу.
Но проверил свои выводы, сравнив свои результаты с существующими показателями распространенности, обнаруженными в нескольких исследованиях, в которых использовались анализы крови для проверки наличия антител к вирусу SARS-CoV-2, вызывающему COVID-19. Согласно исследованию PLOS ONE, для большинства тестируемых областей оценки инфекций, полученные с помощью его алгоритма, близко соответствовали проценту людей, у которых были положительные результаты теста на антитела.
Онлайн-модель использует данные о смертях от COVID-19 из Университета Джона Хопкинса и проекта отслеживания COVID, волонтерской организации, созданной для помощи в отслеживании COVID-19, для ежедневных обновлений. Однако оценки, опубликованные в исследовании PLOS ONE, датируются сентябрем. 3. В то время около 10% U.S. население было инфицировано COVID-19, согласно алгоритму Но.
Гауденц Данузер, Ph.D., заведующий кафедрой биоинформатики Лиды Хилл и профессор клеточной биологии, был старшим автором исследования.
Он также держит Patrick E. Заслуженная кафедра Хаггерти в области фундаментальных биомедицинских наук.
Финансирование поступило от Lyda Hill Philanthropies.