dz大只5000斯坦福大学的诺贝尔奖得主开发了SARS

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dz大只5000斯坦福大学的诺贝尔奖得主开发了SARS-CoV-2的预测模型



来自斯坦福医学院和上海泰克大学的研究人员表明,冠状病毒(COVID-19)爆发的增长并不遵循指数增长规律,而是从最初几天开始随时间呈指数增长减缓。他们发人深省的发现可以在medRxiv预印本服务器中找到。
 
由SARS-CoV-2型冠状病毒(SARS-CoV-2)引起的COVID-19大流行目前仍在继续,dz大只5000造成了大量死亡,并扰乱了世界各地的卫生保健系统。对任何流行病/大流行病中病例数和死亡人数的早期预测,对于作出控制病原体和优化资源配置的明智决定至关重要。
 
因此,各种研究小组试图设计出SARS-CoV-2扩散的可靠预测,其方法基于广泛的数学和统计模型、不同类型的数据(疾病数据、流动性细节、人口统计信息)以及干预措施的影响(社会距离、口罩使用、手卫生)。
 
问题是,这些变量可能因国而异,即使在同一国家的州和省,发现COVID-19病例和死亡的标准有时也不同。所有这些因素使拟合和预测COVID-19轨迹的通用方法的发展复杂化。
 
博士获得诺贝尔奖的科学家,教授迈克尔·莱维特和安德里亚Scaiewicz来自美国斯坦福大学医学院的博士一起Francesco车队ShanghaiTech大学在中国,决定解决这个问题的一个全面的数学方法和显示的轨迹在任何疫情病例或死亡可能实际上转化为一条直线。
 
图表和数学模型
 
这组科学家在2020年1月的最后一周开始研究COVID-19,使用美国、中国和印度几个来源发布的数据。受初步结果的鼓舞,他们开始使用Excel电子表格来跟踪疾病的每日进展情况——包括全世界3546个地点。
 
每天,研究人员开发出包含四种简单测量方法的图表。前三种情况相当明显:总病例数、总死亡人数和它们的比率(即。(例如死亡率)。第四个是偶然的,不太明显,表示为今天的总病例(或死亡)除以昨天的相同比率——也被称为“分数变化函数”。
 
进一步的数学建模使研究人员能够一致地描述SARS-CoV-2在不同国家的传播。他们还简化了将不一致的数据集拟合成一条直线的任务,对于直线来说,质量控制和外推都是微不足道的。
 
这使得他们能够自动化数据拟合、质量评估和外推——所有这些都是同时进行的,而且速度快得惊人。,对于世界上所有的爆发,CPU时间不到一个小时)。这项研究的一个重要方法论步骤也是清理和整理来自无数国家的数据。
 
COVID-19的行为符合Gompertz函数
 
这项研究表明,COVID-19疫情的发展在一开始就没有遵循指数增长规律,而是随着时间呈指数增长减缓。更具体地说,结果不可避免地表明,COVID-19病例的增长符合Gompertz函数,而不是s型函数。
 
主要的区别是s型函数开始时呈指数增长(它有一个常数的指数增长因子),然后变慢。与此同时,Gompertz函数从来不是指数型的,而是呈现出从第一个确诊病例开始呈指数型下降的增长率。
 
该研究的作者在他们的medRxiv论文中强调:“这项研究最重要的结果是,只要知道病例或死亡总数的最终平台值,Gompertz函数就可以被转换成一条直线。”
 
作者还介绍了一种名为“最佳线拟合”的新方法,该方法需要对直线进行简化外推,这对任何稳健的预测都是必要的。这种方法被证明是非常快的,并且易于附加的优化。
 
通过使用这项技术,研究发现在某些位置,整个感染/疾病轨迹可以被早期预测。相反,其他人可能要花更长的时间来遵循上述简单的、功能性的形式。如果预测显示总病例和/或死亡人数有一个稳定的平台,那么就可以使用最佳线拟合方法来显示它们是否可能是正确的。

解释和量化次指数增长
 
我们能从这些有趣的观察中得出什么结论呢?症状轻微而未被计入确诊病例的个人可被视为“隐形”,并可解释观察到的COVID-19非指数行为。同样地,已知病例也无法轻易找到感染者,因为隐藏的病例已经感染了他们。
 
其他因素也可能发挥作用,最显著的是人际交往网络的结构,它可以导致次指数增长曲线。在任何情况下,一个相对简单的Gompertz函数形式允许研究人员开发出一种高效的计算机代码,以相当一致地匹配不同位置的数据。
 
该研究的作者强调说:“最初的次指数增长不是COVID-19的一个独特特征,但在以前的病毒暴发中已经观察到,需要将其考虑在内,以便作出准确的预测。”他们补充说:“我们的方法为分析早期疫情数据、识别并量化次指数增长提供了一种快速方法。”
 
总之,本研究为分析全球许多国家的疫情行为提供了重要工具。未来的研究必须解决不同地点的详细轨迹是如何以及为什么不同的,并阐明当感染发生时的人口死亡率。
 
*重要通知
 
medRxiv发表了未经同行审查的初步科学报告,金牌大只与大只500平台因此不应被视为结论性的、指导临床实践/健康相关行为的报告,或被视为已确定的信息。