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

Model baru terbukti berhasil memprediksi tingkat infeksi COVID-19 dua hingga tiga minggu sebelumnya – ScienceDaily


Sebuah studi baru oleh para peneliti Texas A&M University yang diterbitkan di PLOS ONE merinci model baru untuk membuat proyeksi jangka pendek kasus COVID-19 harian yang akurat, andal, dan mudah digunakan oleh pejabat kesehatan masyarakat dan organisasi lain.

Dipimpin oleh Hongwei Zhao, profesor biostatistik di Texas A&M School of Public Health, para peneliti menggunakan metode berdasarkan kerangka kerja SEIR (negara yang rentan, terpapar, terinfeksi, dan pulih) untuk memproyeksikan insiden COVID-19 dalam dua hingga tiga minggu mendatang. hanya pada kasus insiden yang diamati. Model ini mengasumsikan perubahan konstan atau kecil dalam laju penularan virus yang menyebabkan COVID-19 dalam waktu singkat.

Model ini menggunakan data yang tersedia untuk umum tentang kasus baru COVID-19 yang dilaporkan di Texas dari Repositori Data COVID-19 oleh Pusat Sains dan Teknik Sistem di Universitas Johns Hopkins. Peneliti A&M Texas menggunakan data ini tentang insiden penyakit untuk Texas dan sejumlah negara yang termasuk kampus A&M Texas untuk memperkirakan tingkat penularan COVID-19.

“Hasilnya menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan untuk memprediksi kasus COVID-19 secara wajar dua hingga tiga minggu sebelumnya hanya dengan menggunakan angka insiden saat ini,” kata Zhao. “Kesederhanaan model ini adalah salah satu kekuatan terbesarnya karena dapat dengan mudah diterapkan oleh organisasi dengan sedikit sumber daya. Perkiraan dari model ini dapat membantu organisasi perawatan kesehatan bersiap menghadapi lonjakan dan membantu pejabat kesehatan masyarakat menentukan apakah mandat topeng atau kebijakan lain akan diterapkan. dibutuhkan. “

Mereka memperkirakan infeksi di masa depan dalam tiga skenario yang mungkin: tingkat penularan yang konstan dan konstan; tingkat penularan lima persen lebih tinggi dari tingkat saat ini, yang mencerminkan penurunan praktik untuk mencegah penularan atau peningkatan kondisi yang mendorong penularan; dan transmisi lima persen lebih rendah.

Memperkirakan tingkat penularan efektif saat ini dapat menjadi rumit, karena variasi hari-ke-hari dalam infeksi dan pelaporan dapat secara dramatis memengaruhi perkiraan ini. Dengan demikian, para peneliti menghaluskan variasi pelaporan harian menggunakan rata-rata tertimbang tiga hari dan melakukan penghalusan tambahan untuk memperhitungkan anomali data seperti negara yang melaporkan kasus beberapa bulan sekaligus.

Para peneliti membandingkan proyeksi mereka dengan insiden yang dilaporkan di Texas melalui empat periode pada tahun 2020: 15 April, 15 Juni, 15 Agustus, dan 15 Oktober. Jumlah kasus COVID-19 harian baru yang dilaporkan relatif rendah pada pertengahan April, ketika banyak bisnis tidak beroperasi. ditutup, dan kemudian mulai meningkat pada awal Mei setelah pembukaan kembali bertahap dimulai di Texas. Jumlahnya meningkat tajam setelah Memorial Day, dan kemudian cenderung menurun setelah mandat topeng di seluruh negara bagian diberlakukan selama musim panas. Infeksi meningkat lagi setelah Hari Buruh, tetapi kemudian tampaknya tidak berubah hingga pertengahan Oktober, ketika tingkat penularan kembali diamati meningkat secara dramatis.

Penerapan model di seluruh negara bagian menunjukkan bahwa model tersebut berkinerja cukup baik, dengan hanya perkiraan periode kedua yang menyimpang dari insiden yang tercatat sebenarnya, mungkin karena angka yang berubah secara dramatis pada saat gelombang besar COVID-19 terjadi di sekitar liburan Memorial Day. . Model tersebut memiliki kinerja yang sama baik di tingkat kabupaten, meskipun populasi yang lebih kecil dan perubahan populasi, seperti siswa yang keluar-masuk daerah tersebut selama tahun ajaran, memengaruhi pelaporan kasus baru.

Namun, model tersebut dibatasi oleh data yang digunakannya. Kebijakan dan sumber daya pengujian dan pelaporan lokal dapat memengaruhi keakuratan data, dan asumsi tentang kecepatan transmisi berdasarkan insiden saat ini cenderung kurang akurat di masa mendatang. Dan karena lebih banyak orang tertular COVID-19 dan pulih, atau divaksinasi, populasi yang rentan akan berubah, mungkin memengaruhi penularan.

Terlepas dari keterbatasan ini, para peneliti mengatakan model tersebut dapat menjadi alat yang berharga bagi fasilitas perawatan kesehatan dan pejabat kesehatan masyarakat, terutama bila digabungkan dengan sumber informasi lain. Pandemi COVID-19 belum berakhir, jadi penting untuk memiliki alat yang dapat menentukan kapan dan di mana lonjakan lain mungkin terjadi. Demikian pula, para peneliti berharap dapat menggunakan alat baru ini untuk kebutuhan penyakit menular di masa mendatang.

Selain itu, model tersebut telah digunakan untuk membuat dasbor yang menyediakan data waktu nyata tentang penyebaran COVID-19 di seluruh negara bagian. Ini telah digunakan secara lokal oleh administrator universitas dan pejabat kesehatan masyarakat.

Peneliti Sekolah Kesehatan Masyarakat lainnya yang terlibat dalam penelitian ini termasuk Marcia Ory, Tiffany Radcliff, Murray Côté, Rebecca Fischer dan Alyssa McNulty, bersama dengan peneliti Departemen Statistik Huiyan Sangand dan Naveed Merchant.

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Universitas A&M Texas. Asli ditulis oleh Rae Lynn Mitchell. Catatan: Konten dapat diedit untuk gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Lagu Togel