COVID-19: Akıllı telefonlardan alınan mobilite verileri salgınları tahmin edebilir

Fullafk.com –  Akıllı telefonlardan alınan mobilite verilerinin değerlendirilmesi, COVID-19 salgınlarını tahmin etmek için kullanılabilir.

Akıllı telefon verilerini kullanarak COVID-19 salgınlarını tahmin etme

Virüsün daha fazla yayılmasının yararlandığı COVID-19 salgını sırasında tekrar tekrar yerel enfeksiyon noktaları oluşmuştur. Mevcut bir araştırmaya göre, bu tür salgınlar muhtemelen akıllı telefonlardan alınan mobilite verileri kullanılarak tahmin edilebilir ve buna göre erken bir aşamada karşı önlemler başlatılabilir.

Kanadalı bir araştırma ekibi, akıllı telefonlardan alınan hareketlilik verilerini değerlendirdi ve bunları ilgili bölgelerde tespit edilen SARS-CoV-2 enfeksiyonlarıyla karşılaştırdı. Araştırmacıların bildirdiğine göre, daha fazla hareketliliğin “artan COVID-19 oranlarının güçlü bir göstergesi” olduğu ortaya çıktı. Çalışma sonuçları “Canadian Medical Association Journal” (CMAJ) ‘da yayınlandı.

Önemli etkiye sahip hareket modelleri

Araştırmacılar, popülasyon genel olarak SARS-CoV-2’ye karşı aşılanana kadar, fiziksel mesafe ve temasları kısıtlama gibi farmasötik olmayan halk sağlığı önlemleri, virüsün yayılmasını kontrol etmenin en önemli popülasyon temelli yolu olacak. Hareket modellerinin bu nedenle enfeksiyon süreci üzerinde önemli bir etkisi vardır.

Akıllı telefonlardan alınan mobilite verileri değerlendirildi

Kanadalı araştırma ekibi şimdi hem ulusal düzeyde hem de il düzeyinde 15 Mart 2020’den 6 Mart 2021’e kadar anonimleştirilmiş akıllı telefon mobilite verilerini kullanarak fiziksel aktivite davranışını inceledi ve bunu bildirilen COVID-19 vakalarıyla karşılaştırdı. Verilerin değerlendirilmesi, hareketliliğin gelecekte üç haftaya kadar rapor edilen SARS-CoV-2 vakalarının büyüme oranını nispeten güvenilir bir şekilde tahmin edebileceğini gösterdi, ortak yazar Dr. Halk Sağlığı Ontario’dan Kevin Brown.

Güçlü korelasyon gözlemlenebilir

Örneğin, araştırmacılar “Kanadalıların evlerinin dışındaki hareketliliğindeki yüzde 10’luk bir artışın, sonraki haftalık SARS-CoV-2 büyüme oranlarında yüzde 25’lik bir artışla ilişkili olduğunu” buldular. Ayrıca hareketlilik eşiğini de denediler (gerekli düzey virüsü kontrol edin) ve hareketlilik boşluğunu (eşik ile gerçek hareket arasındaki fark) belirleyin.

“Hareketlilik eşiği ve hareketlilik boşluğu, halk sağlığı görevlileri ve hükümetler tarafından SARS-CoV-2’nin yayılmasını kontrol etmek için gereken kısıtlamaların kapsamını ve ilaç dışı müdahalelerin halk sağlığı sistemi tarafından uygulanmasını ve yoğunluğunu değerlendirmek için kullanılabilir. Araştırmacılar, COVID-19 salgınını gerçek zamanlı olarak kontrol altına alın ”diye yazıyor.

Diğer yöntemlere göre avantajları

Araştırma ekibi, genel olarak, akıllı telefonların anonim izlenmesi yoluyla yapılan hareketlilik ölçümlerinin, kişinin kendi evinin dışındaki temas oranları için makul yaklaşık değerler sağladığını ve örneğin, temas takibinden daha zamanında ve daha güvenilir bilgi kaynakları sağlayabileceğini açıkladı. Araştırmacılar, verilerin ulusal ve bölgesel genişleme veya sıkılaştırma için iyi bir karar verme yardımı olabileceğini özetliyor.