Geskryf deur Biplav Srivastava
Die rekenaarmodel simuleer hoeveel COVID-19-gevalle in 'n spesifieke provinsie in die VSA kon voorkom word Leontura / DigitalVision Vectors via Getty Images
Dr Biplav Srivastava, professor in rekenaarwetenskap aan die Universiteit van Suid-Carolina, en sy span het 'n datagedrewe hulpmiddel ontwikkel wat die effek van die dra van maskers op COVID-19-gevalle en sterftes kan demonstreer. Sy model maak gebruik van 'n verskeidenheid databronne om alternatiewe scenario's te skep wat vir ons kan sê: "Wat kon gebeur het?" as 'n land in die VSA 'n hoër of laer mate van maskernakoming het. In hierdie onderhoud verduidelik hy hoe die model werk, die beperkings daarvan en watter gevolgtrekkings ons daaruit kan maak.
Die rekenaarwetenskaplike Biplav Srivastava bied 'n demonstrasie van die simulasie om aan te toon dat vroeëre beleide om maskerdrag aan te beveel 'n groter verskil maak aan die verspreiding van die koronavirus.
Wat doen hierdie rekenaarmodel?
Dit is 'n landwye instrument wat die effek kan toon wat die dra van maskers kan hê. As dit 'n land is waar mense gereeld maskers dra, sal dit u wys hoeveel COVID-19 gevalle en sterftes hulle vermy het. As u 'n provinsie kies waar mense nie maskers dra nie, sal dit u wys hoeveel gevalle en sterftes daar kon voorkom.
Hoe doen dit dit?
Ons het baie data nodig om dit te doen. Die New York Times byna elke land in die VSA ondervra het gedurende die somer 'n maskerdragtelling van 0-5 aan elkeen toegeken, so dit is die kern van die model. Ons gebruik ook data van New York Times en Johns Hopkins vir intydse saaknommers; sensusdata vir demografie soos bevolkingsgrootte, mediaan-ouderdom en meer; en geografiese data om die afstand tussen provinsies te meet.
Dit is gebaseer op 'n wiskundige tegniek genaamd robuuste sintetiese beheer, wat gereeld gebruik word in medisyne-navorsing, waar daar 'n kontrolegroep en 'n behandelingsgroep is.
Kom ons kyk byvoorbeeld na Wyandotte County, Kansas. Dit het 'n relatiewe hoë masker-dra-telling van ongeveer 3.4. Omdat die model ontwerp is om die "wat as?" In die scenario sal gekyk word na wat sou gebeur het as die telling van die masker gedra word tot 3.0, wat ons afsny vir 'lae masker dra' is, maar die gebruiker kan ook met ander waardes eksperimenteer om te sien wat gebeur. Ons het 3.0 bereik op grond van die ontleding van landwye maskergedrag. Die werklike waardes het gewissel tussen 1.4 en 3.85, met 'n nasionale gemiddelde van 2.98.
Ons kan 'n datum bepaal waarop die dra van die masker in 3.0 verander. As ons dit sou instel om van 1 Junie tot 1 Oktober te werk, vertel dit ons dat Wyandotte County in daardie tydperk 101.5% meer gevalle en nog 150 sterftes sou gehad het. Dit vertel die gebruiker hoeveel sterftes plaasgevind of voorkom is op grond van 'n sterftesyferparameter wat die gebruiker kan instel. In hierdie voorbeeld is dit op 2% gestel.
Hoe skep die model die "wat as?" scenario as dit nie regtig gebeur het nie? Dit doen dit deur na ander provinsies te kyk wat naby is en met soortgelyke demografie en aantal gevalle, maar 'n laer drempel vir masker dra. Dit probeer 'n geweegde gemiddelde opstel om 'n sintetiese kontrolegroep te vorm wat soortgelyk is aan ons land van belang (behandelingsgroep). Die model kyk dan na hoeveel die twee groepe verskil in terme van die saak. Die verskil in aantal gevalle tussen die twee groepe word omgeskakel na 'n verskil in sterftes met behulp van die sterftesyferparameter.
Wat vertel dit ons van die impak van maskerdragbeleid?
Dit kan nuttig wees om die masker te dra of te eniger tyd 'n maskerbeleid toe te pas. Maar die impak daarvan is die hoogste as u dit vroeg doen. As u hierdie model meerdere kere op verskillende datums gebruik, sien u dat die impak verminder wanneer u die implementering van 'n maskerdraende beleid vertraag. As 'n land dus op 1 Junie 'n maskerbeleid toepas, sou dit baie gevalle voorkom het. As dit op 1 Julie sou optree, sou dit 'n kleiner impak hê. As dit in Augustus opgetree het, sou dit steeds gevalle voorkom het, maar 'n baie klein aantal.
Wat is die beperkinge van hierdie model?
Hierdie instrument werk beter vir sommige lande as ander. Oor die algemeen werk dit die beste in provinsies wat nader aan die gemiddelde is, omdat dit nouer wedstryde sal hê om teen te vergelyk. Daar is ook 'n beperking in die sin dat die New York Times-nakoming van die masker in die somer gedoen is en dat dinge steeds verander. As ander navorsers dus hierdie instrument gebruik, sal hulle die veranderinge moet verantwoord.
Maar wat u sien, is dat wanneer u 'n maskerbeleid implementeer of die bevolking gereeld maskers dra, dit 'n positiewe impak het. En hoe vroeër u dit doen, hoe effektiewer is dit.
Biplav Srivastava, professor in rekenaarwetenskap, Universiteit van Suid-Carolina. Ek wil graag die werk van my span, Sparsh Johri, Kartikaya Srivastava, Chinmayi Appajigowda en Lokesh Johri, erken vir die ontwikkeling van hierdie program.
Jy is hier: Tuis > Lewe > Gesondheid > Genesingsdissiplines > Kan hoë selfwaardigheid u immuunstelsel regtig verhoog?