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les pronostics de Multi-modèle ont pu aider à aviser le management de la pandémie COVID-19

Une équipe de recherche des institutions variées au R-U a examiné des pronostics de multi-modèle de la pandémie de la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19) effectuée entre fin mars et mi-juillet 2020.

Les pronostics avaient été assemblés et totalisés dans un effort pour prévoir le fardeau de la pandémie sur le système de santé et pour indiquer le statut de l'épidémie au R-U alors.

Les chercheurs ont évalué le rendement des modèles et ont combiné des prévisions de différents modèles dans des pronostics d'ensemble pour maximiser le rendement.

L'équipe comparée le rendement de la personne et de l'ensemble modélise avec celle d'un modèle nul, où on a assumé que chaque objectif de prévisions demeure à sa valeur courante indéfiniment.

La trouille de SebastiAn de l'école de Londres de l'hygiène et médicament tropical et des collègues indiquent que dans la majorité de cas, différents modèles exécutés mieux que le modèle nul, alors que les ensembles modélise exécuté ainsi que les meilleurs différents modèles.

Les chercheurs disent que des ensembles de pronostics de multi-modèle pourraient être employés pour aviser les décisions politiques prises en réponse à la pandémie en évaluant les futurs besoins de moyen et l'incidence prévue de la morbidité et de la mortalité sur la population.

« Pendant que SARS-CoV-2 continue à s'étendre dans les populations autour du monde, la modélisation de temps réel et les prévisions à court terme peuvent être les outils principaux pour la planification à court terme de moyen et management universel, » elles écrivent.

Une version de prétirage du papier est procurable sur le medRxiv* de serveur, alors que l'article subit l'inspection professionnelle.

L'écart de Rapid de COVID-19 a mené au lockdown dans beaucoup de pays

Depuis que la manifestation COVID-19 a commencé à Wuhan, Chine, tard l'année dernière, l'écart sans précédent de la pandémie a laissé des services de soins accablés à beaucoup de parties du monde et donnés droit dans un énorme fardeau de morbidité et de mortalité.

Au R-U, le nombre de cas a rapidement monté pendant février et mars, et le 23 marsrd, les mesures de lockdown imposées par gouvernement dans un effort pour régler la boîte de vitesses tandis que les hôpitaux se préparaient à l'afflux des patients sévèrement mauvais.

Les pronostics à court terme des maladies infectieuses peuvent faciliter la conscience et la planification situationnelles pour la réaction de manifestation, dire la trouille et les collègues. De tels pronostics de plus en plus sont employés pour aviser la politique sanitaire publique en travers d'une gamme des maladies.

La « élaboration des pronostics à court terme précis et fiables en temps réel pour les agents infectieux nouveaux tels que SARS-CoV-2 début 2020 est particulièrement provocante à cause d'une incertitude au sujet des modes de transmission, profils de gravité, et d'autres paramètres appropriés, » écrit l'équipe.

Que les chercheurs ont-ils fait ?

Maintenant, les chercheurs ont examiné les pronostics de l'épidémie COVID-19 au R-U qui ont été assemblés et combinés utilisant un système installé par un sous-groupe à court terme de prévisions du groupe universel scientifique de grippe sur modéliser (SPI-M) le 23 mars 2020rd.

Le système a été installé en réponse au besoin urgent pour des prévisions de la trajectoire et du fardeau de l'épidémie sur le système de santé.

La trouille et les collègues ont examiné les pronostics de multi-modèle qui ont été produits à intervalles réguliers entre fin mars et juillet et ont évalué la qualité des prévisions effectuées à différentes heures.

Ils ont évalué le rendement de différents pronostics modèles utilisant un grand choix de métrique et ont puis combiné les prévisions effectuées par ces modèles dans les pronostics d'ensemble qui pourraient être comparés pour sélecter la procédure optima.

Le rendement des modèles de personne et d'ensemble était avec celui d'un modèle nul. Le modèle nul n'a assumé aucune variation de la valeur courante des objectifs de prévisions tels que le nombre d'admissions au hôpital neuves ou de morts quotidiennes dues à COVID-19.

Les grammages donnés aux différents modèles dans la prévision médiane du QRA le plus performant à chaque pronostic datent pour l
Les grammages donnés aux différents modèles dans la prévision médiane du QRA le plus performant à chaque pronostic datent pour l'Angleterre.

Qu'ont-ils trouvé ?

L'équipe enregistre que dans la majorité de cas, différents modèles chronique exécutés mieux que le modèle nul (aucune modification) quand les prévisions se sont appliquées à un horizon temporel de deux semaines. Cependant, le modèle nul a surpassé les différents modèles quand les prévisions se sont appliquées à un horizon temporel d'une semaine.

Tandis qu'il y avait peu de régularité parmi les modèles en termes de rendement contre les objectifs considérés et aucune preuve d'un modèle surpassant clairement les autres, tout l'ensemble modélise exécuté ainsi qu'ou améliorez que les meilleurs différents modèles.

Les « ensembles de pronostics de multi-modèle peuvent aviser la réaction de police à la pandémie COVID-19 en évaluant les futurs besoins de moyen et l'incidence prévue de population de la morbidité et de la mortalité, » écrivent les chercheurs.

Les pronostics ont pu comprendre les projections à moyen terme

La trouille et les collègues indiquent qu'au R-U, des méthodologies assimilées à celles présentées ici maintenant sont employées pour produire des projections à moyen terme - c.-à-d., prévisions couvrant plus qu'un horizon temporel de trois semaines concernant ce qui pourrait se produire si rien ne changeait de la situation actuelle.

« Pendant que SARS-CoV-2 continue à affecter des populations autour du monde, les pronostics à court terme et les projections plus à long terme peuvent jouer un rôle essentiel dans le suivi en temps réel de l'épidémie et son incidence à court terme prévue dans la morbidité, l'utilisation de santé, et la mortalité, » conclut l'équipe.

Avis *Important

le medRxiv publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

Journal reference:
Sally Robertson

Written by

Sally Robertson

Sally first developed an interest in medical communications when she took on the role of Journal Development Editor for BioMed Central (BMC), after having graduated with a degree in biomedical science from Greenwich University.

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