Ученые моделируют «истинную распространенность» COVID

Apr 07, 2023

Правительственные чиновники и политики пытались использовать цифры, чтобы оценить влияние Covid-19. Частично это бремя отражают такие цифры, как количество госпитализаций или смертей. Каждая точка данных рассказывает только часть истории. Но ни одна цифра не описывает истинное распространение нового коронавируса, не раскрывая количество людей, фактически инфицированных в данный момент времени. Это важная цифра, которая поможет ученым понять, можно ли достичь коллективного иммунитета даже с помощью вакцинации.

Теперь два ученых из Вашингтонского университета (UW) разработали статистическую основу, которая включает ключевые данные о COVID-19, такие как количество случаев заболевания и смертность от COVID-19, для моделирования истинной распространенности этого заболевания в Соединенных Штатах и ​​​​отдельных штатах. .Их подход, опубликованные на неделе от 26 июля в Трудах Национальной академии наук, прогнозируют, что в США до 60 процентов случаев COVID-19 остались незамеченными по состоянию на 7 марта 2021 года, последнюю дату, для которой они использовали набор данных. доступен.

По словам исследователей, эта система могла бы помочь чиновникам определить истинное бремя болезней в их регионе – как диагностированных, так и недиагностированных – и соответствующим образом направить ресурсы.

«Существуют самые разные источники данных, на которые мы можем опираться, чтобы понять пандемию COVID-19 — количество госпитализаций в штате или количество положительных тестов. Но у каждого источника данных есть свои недостатки, которые могут дают предвзятую картину того, что происходит на самом деле», — сказал старший автор Адриан Рафтери, профессор социологии и статистики Университета Вашингтона. «Мы хотели разработать систему, которая исправляет недостатки в нескольких источниках данных и опирается на их сильные стороны, чтобы дать нам представление о распространенности COVID-19 в регионе, штате или стране в целом».

Источники данных могут быть предвзятыми по-разному. Например, широко цитируемая статистика по COVID-19 — это доля положительных результатов тестов в регионе или штате. Но поскольку доступ к тестам и готовность пройти тестирование различаются в зависимости от местоположения, одна эта цифра не может дать четкой картины распространенности COVID-19, сказал Рафтери.

Другие статистические методы часто пытаются исправить систематическую ошибку в одном источнике данных, чтобы смоделировать истинную распространенность заболеваний в регионе. В своем подходе Рафтери и ведущий автор Николас Айронс, докторант статистики Университета Вашингтона, учли три фактора: количество подтвержденных случаев COVID-19, количество смертей из-за COVID-19 и количество проведенных тестов на COVID-19. каждый день, как сообщает Проект отслеживания COVID. Кроме того, они использовали результаты случайного тестирования на COVID-19 жителей Индианы и Огайо в качестве «якоря» для своего метода.

Исследователи использовали свою структуру для моделирования распространенности COVID-19 в США и каждом из штатов до 7 марта 2021 года. был заражен. Это указывает на то, что США вряд ли смогут достичь коллективного иммунитета без продолжающейся кампании вакцинации, говорят Рафтери и Айронс. Кроме того, как обнаружили исследователи, в США коэффициент занижения составил 2,3, а это означает, что только один из 2,3 случаев COVID-19 был подтвержден посредством тестирования. Другими словами, около 60 процентов случаев вообще не были учтены.

По словам Айронса, этот уровень занижения учета Covid-19 также сильно различается в зависимости от штата и может иметь множество причин.

«Это может зависеть от серьезности пандемии и количества тестов в этом штате», — сказал Айронс. «Если у вас есть штат с тяжелой пандемией, но ограниченным тестированием, заниженный учет может быть очень высоким, и вы упускаете из виду подавляющее большинство происходящих инфекций. Или у вас может быть ситуация, когда тестирование широко распространено, а пандемия - нет. там уровень занижения будет ниже».

Кроме того, коэффициент занижения менялся в зависимости от штата или региона по мере развития пандемии из-за различий в доступе к медицинской помощи между регионами, изменений в доступности тестов и других факторов, сказал Рафтери.