Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

as previsões do Multi-modelo podiam ajudar a informar a gestão da pandemia COVID-19

Uma equipe dos pesquisadores das várias instituições no Reino Unido reviu previsões do multi-modelo da pandemia da doença 2019 do coronavirus (COVID-19) feita entre fim de março e meados de julho de 2020.

As previsões tinham sido ordenadas e agregadas em um esforço para prever a carga da pandemia no sistema de saúde e para indicar naquele tempo o estado da epidemia no Reino Unido.

Os pesquisadores avaliaram o desempenho dos modelos e combinaram previsões dos modelos individuais em previsões do conjunto para maximizar o desempenho.

A equipe comparou o desempenho dos modelos do indivíduo e do conjunto com o aquele de um modelo nulo, onde cada alvo da previsão fosse supor para permanecer indefinidamente em seu valor actual.

O funk de Sebastian da escola de Londres da higiene & medicina tropical e colegas diz que na maioria dos casos, os modelos individuais executados melhor do que o modelo nulo, quando os conjuntos modelarem executado assim como os melhores modelos individuais.

Os pesquisadores dizem que os conjuntos de previsões do multi-modelo poderiam ser usados para informar as decisões políticas feitas em resposta à pandemia avaliando as necessidades futuras do recurso e o impacto previsto da morbosidade e da mortalidade na população.

“Enquanto SARS-CoV-2 continua a espalhar em todo o mundo nas populações, a modelagem do tempo real e a previsão a curto prazo podem ser ferramentas chaves para o planeamento a curto prazo do recurso e gestão da pandemia,” escreve.

Uma versão da pré-impressão do papel está disponível no medRxiv* do server, quando o artigo se submeter à revisão paritária.

A propagação do Rapid de COVID-19 conduziu ao lockdown em muitos países

Desde que a manifestação COVID-19 começou em Wuhan, China, tarde no ano passado, a propagação inaudita da pandemia deixou serviços dos cuidados médicos oprimidos em muitas partes do mundo e resultados em uma carga enorme da morbosidade e da mortalidade.

No Reino Unido, o número de casos aumentou rapidamente durante fevereiro e março, e o 23 de marçord, as medidas impor o governo do lockdown em um esforço para controlar a transmissão quando os hospitais se prepararam para o influxo de pacientes severamente doentes.

As previsões a curto prazo de doenças infecciosas podem ajudar à consciência situacional e ao planeamento para a resposta da manifestação, para dizer o funk e os colegas. Tais previsões estão sendo usadas cada vez mais para informar a política sanitária pública através de uma escala das doenças.

“Desenvolver previsões a curto prazo exactas e seguras no tempo real para agentes infecciosos novos tais como SARS-CoV-2 ao princípio de 2020 está desafiando particularmente devido à incerteza sobre modos de transmissão, perfis da severidade, e outros parâmetros relevantes,” escrevem a equipe.

Que os pesquisadores fizeram?

Agora, os pesquisadores reviram as previsões da epidemia COVID-19 no Reino Unido que foram ordenadas e combinadas usando um sistema estabelecido através de um subgrupo a curto prazo da previsão do grupo pandémico científico da gripe na modelagem (SPI-M) o 23 de março de 2020rd.

O sistema estabeleceu-se em resposta à necessidade urgente para previsões da trajectória e da carga da epidemia no sistema de saúde.

O funk e os colegas reviram as previsões do multi-modelo que foram geradas em intervalos regulares entre os ao fim de março e julho e avaliaram a qualidade das previsões feitas em horas diferentes.

Avaliaram o desempenho de previsões modelo individuais usando uma variedade de medidor e combinaram então as previsões feitas por estes modelos nas previsões do conjunto que poderiam ser comparadas para seleccionar o procedimento o melhor.

O desempenho de modelos do indivíduo e do conjunto foi comparado com o aquele de um modelo nulo. O modelo nulo não sups nenhuma mudança no valor actual de alvos da previsão tais como o número de admissões de hospital novas ou de mortes diárias devido a COVID-19.

Os pesos dados aos modelos diferentes na previsão mediana do QRA o mais de funcionamento satisfatório em cada um previram a tâmara para Inglaterra.
Os pesos dados aos modelos diferentes na previsão mediana do QRA o mais de funcionamento satisfatório em cada um previram a tâmara para Inglaterra.

Que encontraram?

A equipe relata que na maioria dos casos, modelos individuais executados consistentemente melhor do que o modelo nulo (nenhuma mudança) quando as previsões se aplicaram a um horizonte de tempo de 2 semanas. Contudo, o modelo nulo outperformed os modelos individuais quando as previsões se aplicaram a um 1 horizonte de tempo da semana.

Quando havia pouca consistência entre os modelos em termos do desempenho contra os alvos considerados e nenhuma evidência de um modelo que outperforming claramente o outro, todo o conjunto modela executado assim como ou melhore do que os melhores modelos individuais.

Os “conjuntos de previsões do multi-modelo podem informar a resposta da política à pandemia COVID-19 avaliando as necessidades futuras do recurso e o impacto previsto da população da morbosidade e da mortalidade,” escreve os pesquisadores.

Os prognósticos podiam incluir projecções a médio termo

O funk e os colegas dizem que no Reino Unido, as metodologias similares a essas apresentadas aqui estão sendo usadas agora para gerar projecções a médio termo - isto é, previsões que cobrem mais do que um horizonte de tempo de três semanas em relação ao que pôde acontecer se nada mudou da situação actuais.

“Enquanto SARS-CoV-2 continua a afectar em todo o mundo populações, as previsões a curto prazo e umas projecções mais a longo prazo podem fazer uma parte crucial na monitoração de tempo real da epidemia e seu impacto a curto-prazo previsto na morbosidade, na utilização dos cuidados médicos, e na mortalidade,” conclui a equipe.

Observação *Important

o medRxiv publica os relatórios científicos preliminares que par-não são revistos e, não devem conseqüentemente ser considerados como conclusivos, guia a prática clínica/comportamento saúde-relacionado, ou tratado como a informação estabelecida.

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.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Robertson, Sally. (2020, November 16). as previsões do Multi-modelo podiam ajudar a informar a gestão da pandemia COVID-19. News-Medical. Retrieved on December 06, 2021 from https://www.news-medical.net/news/20201116/Multi-model-forecasts-could-help-inform-management-of-COVID-19-pandemic.aspx.

  • MLA

    Robertson, Sally. "as previsões do Multi-modelo podiam ajudar a informar a gestão da pandemia COVID-19". News-Medical. 06 December 2021. <https://www.news-medical.net/news/20201116/Multi-model-forecasts-could-help-inform-management-of-COVID-19-pandemic.aspx>.

  • Chicago

    Robertson, Sally. "as previsões do Multi-modelo podiam ajudar a informar a gestão da pandemia COVID-19". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20201116/Multi-model-forecasts-could-help-inform-management-of-COVID-19-pandemic.aspx. (accessed December 06, 2021).

  • Harvard

    Robertson, Sally. 2020. as previsões do Multi-modelo podiam ajudar a informar a gestão da pandemia COVID-19. News-Medical, viewed 06 December 2021, https://www.news-medical.net/news/20201116/Multi-model-forecasts-could-help-inform-management-of-COVID-19-pandemic.aspx.