Опубликовано : Июл 15, 2020

Взлеты и падения в данных COVID-19 могут быть вызваны практикой представления данных

По мере накопления данных о случаях и смертности от COVID-19 исследователи наблюдали закономерности пиков и долин, которые повторяются почти еженедельно. Но понимание того, что движет этими моделями, остается открытым вопросом.

В исследовании, опубликованном на этой неделе в mSystems, сообщается, что эти колебания возникают из-за различий в методах тестирования и представления данных, а не из-за социальных практик, касающихся того, как люди заражаются или лечатся. Полученные данные свидетельствуют о том, что эпидемиологические модели инфекционных заболеваний должны учитывать проблемы с диагностикой и отчетностью.

«Практика сбора данных порой так же важна, как и сами данные», — говорит вычислительный биолог Авив Бергман, доктор философии, в Медицинском колледже Альберта Эйнштейна в Нью-Йорке, и микробиолог Артуро Касадевалл, доктор медицины, Доктор философии, в Школе общественного здравоохранения имени Джона Хопкинса в Балтиморе, штат Мэриленд. Бергман и Касадевалл работали над исследованием с Йеонатаном Селлой, доктором философии в Альберте Эйнштейном, и врачом-ученым Питером Агре, доктором философии, в Университете Джона Хопкинса.

Исследование началось, когда Агре, который стал соавтором Нобелевской премии по химии 2003 года, заметил, что точные еженедельные колебания в данных были четко связаны с днем ​​недели. «Мы стали очень подозрительными, — сказал Бергман.

Исследователи собрали общее количество ежедневных тестов, положительных тестов и случаев смерти в национальных данных США за 161 день, с января по конец июня. Они также собирали данные о Нью-Йорке и Лос-Анджелесе с начала марта до конца июня. Чтобы лучше понять колеблющиеся паттерны, они провели анализ спектра мощности, который является методологией для определения различных частот в сигнале. (Он часто используется в обработке сигналов и изображений, но авторы считают, что новая работа представляет собой первое приложение к эпидемиологическим данным.)

Анализ указал на 7-дневный цикл роста и падения новых случаев заболевания в стране и 6,8-дневный и 6,9-дневный циклы в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе соответственно. Эти колебания отражены в анализе, который показал, например, что уровень смертности выше в конце недели или в выходные дни.

Встревоженные последовательностью сигнала, исследователи искали объяснение. Они сообщили, что увеличение количества общественных собраний в выходные дни, вероятно, не является фактором, поскольку время от воздействия коронавируса до проявления симптомов может варьироваться от 4-14 дней. Предыдущие анализы также предполагали, что пациенты получают более низкое качество медицинской помощи в конце недели, но новый анализ не подтвердил эту гипотезу.

Затем исследователи изучили методы отчетности. Некоторые районы, такие как Нью-Йорк и Лос-Анджелес, сообщают о смертности в зависимости от того, когда человек умер. Но национальные данные публикуют данные о смертности в зависимости от того, когда была зарегистрирована смерть, а не от того, когда она произошла. В больших наборах данных, которые сообщают о дате смерти, а не о дате сообщения, видимые колебания исчезают. Подобные расхождения в сообщениях о случаях объяснили колебания, обнаруженные в новых данных случаев.

Авторы нового исследования отмечают, что взаимодействие в выходные дни или качество медицинской помощи могут влиять на результаты, но эти социальные факторы не вносят значительный вклад в повторяющиеся модели.

«Эти колебания являются предвестником проблем в области общественного здравоохранения», — сказал Касадевалл.

Исследователи подчеркнули, что не существует никакой связи между количеством тестов и количеством случаев, и что, если практика представления данных не изменится, колебания останутся. «И до тех пор, пока есть инфицированные люди, эти колебания, вызванные колебаниями количества проводимых тестов и отчетов, всегда будут наблюдаться, — говорит Бергман, — даже если количество случаев падает».

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *