Новая модель, основанная на данных, показывает, что ношение масок спасает жизни - и чем раньше вы начнете, тем лучше

Новая модель, основанная на данных, показывает, что ношение масок спасает жизни - и чем раньше вы начнете, тем лучше
Компьютерная модель имитирует, сколько случаев COVID-19 можно было предотвратить в конкретном округе США. Leontura / DigitalVision Vectors через Getty Images

Доктор Биплав Сривастава, профессор компьютерных наук в Университете Южной Каролины, и его команда разработали инструмент, основанный на данных, который помогает продемонстрировать влияние ношения масок на случаи COVID-19 и летальные исходы. Его модель использует различные источники данных для создания альтернативных сценариев, которые могут сказать нам: «Что могло случиться?» если в округе США уровень приверженности маскам был выше или ниже. В этом интервью он объясняет, как работает модель, ее ограничения и какие выводы мы можем из нее сделать.

Ученый-компьютерщик Биплав Сривастава представляет демонстрацию симуляции, чтобы показать, что прежние правила, рекомендующие носить маски, имеют большее значение для распространения коронавируса.

Что делает эта компьютерная модель?

Это общенациональный инструмент, который может показать эффект, который может иметь ношение масок. Если это округ, где люди регулярно носят маски, это покажет вам, сколько случаев COVID-19 и смертей они избежали. Если вы выберете округ, в котором люди не носят маски, это покажет вам, сколько случаев заболевания и смертей можно было предотвратить там.

Как это сделать?

Для этого нам нужно много данных. Нью-Йорк Таймс обследовали почти все округа США в течение лета и присвоил каждому из них оценку ношения маски от 0 до 5, так что это лежит в основе модели. Мы также используем данные New York Times и Johns Hopkins для подсчета числа случаев в реальном времени; данные переписи для демографических данных, таких как размер населения, средний возраст и др .; и географические данные для измерения расстояния между округами.

Он основан на математическом методе, называемом надежный синтетический контроль, который часто используется в исследованиях лекарственных средств, где есть контрольная группа и есть лечебная группа.

Например, давайте посмотрим на округ Виандотт, штат Канзас. У него относительно высокий показатель ношения маски - около 3.4. Потому что модель предназначена для того, чтобы сказать нам «а что, если?» В этом сценарии будет рассмотрено, что произошло бы, если бы показатель ношения маски был снижен до 3.0, что является нашим пороговым значением для «низкого ношения маски», но пользователь может также поэкспериментировать с другими значениями, чтобы увидеть, что произойдет. Мы пришли к 3.0 на основе анализа общенациональных привычек ношения масок. Фактические значения варьировались от 1.4 до 3.85, при среднем значении по стране 2.98.


 Получите последние новости от InnerSelf


Мы можем установить дату, когда показатель ношения маски изменится на 3.0. Если мы настроим его на период с 1 июня по 1 октября, это говорит нам, что в округе Виандотт было бы на 101.5% больше случаев и 150 смертей за этот период. Он сообщает пользователю, сколько смертей произошло или было предотвращено на основе параметра уровня смертности, который пользователь может установить. В этом примере он был установлен на уровне 2%.

Как модель создает «а что, если?» сценарий, если этого на самом деле не произошло? Он делает это, рассматривая другие округа, которые находятся поблизости и имеют аналогичные демографические данные и количество случаев, но с более низким порогом ношения масок. Он пытается рассчитать средневзвешенное значение, чтобы сформировать синтетическую контрольную группу, аналогичную интересующей нас округе (группа лечения). Затем модель рассматривает, насколько две группы разошлись с точки зрения количества случаев. Разница в количестве случаев между двумя группами преобразуется в разницу в смертности с использованием параметра уровня смертности.

Что это говорит нам о влиянии политики ношения масок?

Может быть полезно продолжать носить маски или применять политику в отношении масок в любое время. Но его влияние будет самым сильным, когда вы сделаете это рано. Когда вы запускаете эту модель несколько раз с разными датами, вы видите, что влияние уменьшается, поскольку вы откладываете реализацию политики ношения масок. Так что, если бы 1 июня округ ввел политику масок, это предотвратило бы многие случаи. Если бы он действовал 1 июля, его влияние было бы меньшим. Если бы он действовал в августе, он все равно предотвратил бы случаи, но их очень мало.

Какие ограничения у этой модели?

Этот инструмент работает лучше для одних округов, чем для других. В общем, он лучше всего работает с округами, которые ближе к среднему, потому что у них будут более близкие совпадения для сравнения. Существует также ограничение в том смысле, что исследование соблюдения маски New York Times проводилось летом, и ситуация продолжает меняться. Поэтому, если другие исследователи воспользуются этим инструментом, им придется учитывать изменения.

Но вы видите, что когда вы проводите политику масок или когда население регулярно носит маски, это оказывает положительное влияние. И чем раньше вы это сделаете, тем эффективнее.

Об авторе

Биплав Сривастава, профессор компьютерных наук, Университет Южной Каролины. Я хотел бы поблагодарить мою команду, Спарш Джохри, Картикая Шриваставу, Чинмайи Аппаджигоуда и Локеш Джохри, за разработку этой программы.Беседа

Эта статья переиздана из Беседа под лицензией Creative Commons. Прочтите оригинал статьи.


Рекомендуемые книги: Здоровье

Свежие фрукты очиститеСвежие фрукты очистить: Детокс, похудеть и поправить свое здоровье с самых вкусных продуктов природы [Мягкая обложка] с Линн Холл.
Похудеть и чувствовать себя здоровым в то время как ярко очистить организм от токсинов. Свежие фрукты очистите предлагает все необходимое для простой и мощный детоксикации, в том числе изо дня в день программ, аппетитные рецепты и советы для перехода от очищения.
Нажмите здесь для получения дополнительной информации и / или заказать эту книгу на Amazon.

Процветают FoodsПроцветают Продукты: 200 растительного Рецепты для пик здоровье [Мягкая обложка] Брендан мангала.
Основываясь на стресс сокращения, здоровье повышения питательной философии введена в его известной руководство питания вегетарианец Thrive, Профессиональное Ironman пловца Брендан Жаровня сейчас обращает внимание на ваши тарелку (миску завтрак и обед лоток тоже).
Нажмите здесь для получения дополнительной информации и / или заказать эту книгу на Amazon.

Смерть от медицины Гэри NullСмерть от медицины Гэри Null, Мартин Фельдман, Дебора Rasio и Кэролин Дин
Медицинской среде стал лабиринт взаимосвязанных корпоративных, больниц и правительственных советов директоров, проникли фармацевтических компаний. Наиболее токсичными веществами часто утвержденный первым, в то время как более мягкий и естественных альтернатив игнорируются по финансовым причинам. Это смерть от лекарств.
Нажмите здесь для получения дополнительной информации и / или заказать эту книгу на Amazon.


Я получаю немного помощи от моих друзей
enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

Следуйте за InnerSelf

facebook-значокTwitter-значокНовости-значок

 Получить последнее по электронной почте

{Emailcloak = выкл}

ВНУТРЕННИЕ ГОЛОСЫ

Прицепить наш мир к звездам?
Америка: на повозке к миру и к звездам
by Мари Т. Рассел и Роберт Дженнингс, InnerSelf.com

САМОЕ ЧИТАЕМОЕ

Прицепить наш мир к звездам?
Америка: на повозке к миру и к звездам
by Мари Т. Рассел и Роберт Дженнингс, InnerSelf.com

ОТ РЕДАКТОРОВ

Почему я должен игнорировать COVID-19 и почему я не буду
by Роберт Дженнингс, InnerSelf.com
Моя жена Мари и я смешанная пара. Она канадка, а я американец. Последние 15 лет мы проводили зимы во Флориде, а летом - в Новой Шотландии.
InnerSelf Newsletter: ноябрь 15, 2020
by InnerSelf персонала
На этой неделе мы размышляем над вопросом: «Куда нам идти дальше?» Как и в случае любого обряда посвящения, будь то окончание школы, брак, рождение ребенка, решающие выборы или потеря (или нахождение)…
Америка: на повозке к миру и к звездам
by Мари Т. Рассел и Роберт Дженнингс, InnerSelf.com
Итак, президентские выборы в США остались позади, и пора подвести итоги. Мы должны найти общий язык между молодыми и старыми, демократами и республиканцами, либералами и консерваторами, чтобы действительно сделать ...
InnerSelf Информационный бюллетень: октябрь 25, 2020
by InnerSelf персонала
«Слоган» или подзаголовок веб-сайта InnerSelf - «Новые отношения --- новые возможности», и это как раз тема информационного бюллетеня на этой неделе. Цель наших статей и авторов -…
InnerSelf Информационный бюллетень: октябрь 18, 2020
by InnerSelf персонала
В наши дни мы живем в мини-пузырях ... в наших собственных домах, на работе и в общественных местах, и, возможно, в нашем собственном уме и со своими эмоциями. Однако жить в пузыре или чувствовать себя…