Orgasme yang Segera Terjadi Pada Wanita Berhubungan Dengan Kaki Gelisah - ScienceDaily

Alat analisis risiko berdasarkan data ponsel yang dianonimkan dapat memprediksi penularan COVID-19 – ScienceDaily


Hanya satu tahun setelah Organisasi Kesehatan Dunia menyatakan virus corona baru sebagai pandemi global, tiga vaksin COVID-19 tersedia di Amerika Serikat, dan lebih dari 2 juta orang Amerika menerima suntikan setiap hari. Orang Amerika sangat ingin kembali ke bisnis seperti biasa, tetapi para ahli memperingatkan bahwa membuka ekonomi sebelum waktunya dapat memungkinkan potensi kebangkitan virus. Bagaimana pola lalu lintas pejalan kaki di restoran dan bar, sekolah dan universitas, salon kuku dan tukang cukur mempengaruhi risiko penularan sebagian besar belum diketahui.

Dalam sebuah artikel yang diterbitkan di npj Digital Medicine, peneliti-dokter dari Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) menggunakan data telepon seluler anonim untuk membangun Indeks Risiko Bisnis, yang mengukur potensi risiko penularan COVID-19 di tempat-tempat ini. Indeks tim menyumbang kepadatan kunjungan dan lamanya waktu individu bertahan di dalam, memberikan deskripsi yang lebih tepat tentang interaksi manusia – dan dengan demikian risiko penularan virus – terjadi di dalam.

“Sementara lalu lintas bisnis sebelum pandemi dan selama penutupan di seluruh negara bagian telah dipelajari, lalu lintas pejalan kaki bisnis dan hubungannya dengan penularan COVID-19 dalam apa yang disebut ‘normal baru’ pembukaan kembali belum dipahami dengan baik.” kata penulis terkait Ashley O’Donoghue, PhD, Ekonom, di Center for Healthcare Delivery Science di BIDMC. “Banyak model prakiraan menggunakan data mobilitas telepon seluler yang dianonimkan sebagai ukuran luas pergerakan penduduk. Tetapi dua wilayah dengan tingkat mobilitas yang sama kemungkinan akan melihat tingkat penularan COVID-19 yang sangat berbeda jika orang-orang di satu wilayah rajin mempraktikkan jarak sosial. dan orang lain tidak. “

O’Donoghue dan rekan membangun indeks risiko mereka dengan menganalisis tren pola lalu lintas pejalan kaki di lebih dari 1,25 juta bisnis di delapan negara bagian dari Januari hingga Juni 2020. Di enam negara bagian New England, New York dan California, tim melihat penurunan 30 persen dalam lalu lintas pejalan kaki dengan kepadatan tinggi dan lama kunjungan ke bisnis – dua faktor yang dapat meningkatkan risiko penularan COVID-19 – dari garis dasar pra-pandemi hingga April 2020. Mereka melihat penurunan serupa ketika mereka melihat lalu lintas pejalan kaki berisiko serupa pola di restoran, bar, universitas, dan tempat perawatan pribadi (termasuk salon rambut dan kuku serta pangkas rambut). Dalam kedua analisis, indeks risiko naik dengan mantap mulai pertengahan Juni karena negara bagian melonggarkan pembatasan.

Selanjutnya, menggunakan data COVID-19 tingkat daerah untuk periode waktu yang sama, tim menunjukkan bahwa indeks mereka dapat secara akurat memperkirakan kasus COVID-19 di masa depan dengan jeda satu minggu. Tim menemukan bahwa peningkatan Indeks Risiko Bisnis rata-rata suatu daerah dikaitkan dengan peningkatan kasus COVID-19 per 10.000 orang dalam satu minggu.

“Tidak semua jenis mobilitas berkontribusi sama terhadap peningkatan risiko penularan, jadi penting untuk mengukur interaksi manusia secara langsung saat menimbang biaya dan manfaat dari pembukaan kembali dan pembatasan pencabutan pada bisnis,” kata penulis senior Jennifer P. Stevens, MD, MS, Direktur Pusat Ilmu Pengiriman Perawatan Kesehatan di BIDMC. “Melacak bagaimana individu menggunakan bisnis yang berbeda dapat memberikan jenis informasi yang dibutuhkan pembuat kebijakan untuk membuka kembali bisnis yang berbeda dengan cara yang seaman mungkin.”

O’Donoghue, Stevens, dan tim sekarang sedang membangun alat pendukung keputusan online yang akan membantu pembuat kebijakan dan pembuat keputusan rumah sakit memantau risiko mingguan di area mereka. Mereka juga telah menerapkan prototipe alat mereka untuk Massachusetts yang digunakan oleh pusat medis akademis tersier besar di Boston untuk memantau potensi lonjakan di area layanan mereka, dan indeks mereka telah diintegrasikan sebagai fitur dalam model peramalan untuk kesehatan yang besar. sistem di Massachusetts.

“Indeks kami dapat mengukur dengan lebih baik interaksi manusia yang dekat, yang merupakan prediktor penting penularan dan membantu mengidentifikasi potensi lonjakan penyakit,” kata Stevens.

Rekan penulis studi juga termasuk Tenzin Dechen, MPH, dari BIDMC; Whitney Pavlova, BA, dari Pennsylvania State University; Michael Boals, MS, dari Requisite Analytics; Manvi Madan, MInfoTech, dari Pelabuhan Auckland; Garba Moussa, PhD, dari Ruang Kelas Terbuka; Aalok Thakkar, BS, dari University of Pennsylvania; dan Frank J. DeFalco, BS, dari Janssen Research & Development.

Dr. Stevens didukung oleh nomor hibah K08HS024288 dari Badan Penelitian dan Kualitas Kesehatan. Penulis menyatakan tidak ada kepentingan yang bersaing.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel