Afrika: Wir haben ein Tool entwickelt, um den Anstieg von Covid-19 in afrikanischen Ländern vorherzusagen

Eine der Hürden, wenn Sie versuchen, Richtlinien zu leiten und Menschen vor COVID-19 zu schützen, ist die unglaubliche Menge an Daten, die täglich verfügbar ist. Wir werden mit Informationen überschwemmt, aber jeder möchte einen sinnvollen Einblick bekommen.

Politische Entscheidungsträger müssen die Daten verstehen, um die Ereignisse vorhersagen und steuern zu können. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, haben wir einen datengesteuerten Rahmen für die Krankheitsüberwachung entwickelt, um COVID-19-Fälle auf Länderebene zu verfolgen und vorherzusagen.

Wir sind ein internationales Team von Wissenschaftlern, die an neuen Wegen arbeiten, um zu prognostizieren Diagnose bei schwerer Infektion. Wir beginnen mit der modellbasierten Vorhersage von Infektionskrankheiten. Letztlich wollen wir die Behandlung verbessern, wenn der Erreger unbekannt ist. Aber für COVID-19 sind unsere Methoden von unschätzbarem Wert, um Infektionen auf Bevölkerungsebene zu verstehen und vorherzusagen.

Wir haben uns auf Infektionen bei Kindern in Ostafrika und Südostasien konzentriert. Seit mehr als 15 Jahren sind wir Arbeit mit Krankenhäusern, Gesundheitsdienstleistern, Planern, Ökonomen, Ingenieuren und politischen Entscheidungsträgern in Uganda zur prädiktiven Kartierung von Infektionen und Geburtsfehlern bei Kindern.

Anfang 2020 haben wir begonnen, Möglichkeiten zu diskutieren, wie wir unsere Fähigkeiten nutzen können, um das neue SARS-CoV-2, das Virus, das COVID-19 verursacht, zu bekämpfen. Wir haben auf ein riesiges Netzwerk von Experten, Organisationen und lokalen Gemeinschaften zurückgegriffen. Sie haben uns geholfen, unseren Ansatz anzupassen, um Prognosen für die Anzahl der COVID-19-Fälle für die kommende Woche zu erstellen.

Wir ein Set erstellt sehr einfach zu interpretierende Visualisierungs- und Grafiktools. Wir haben eng mit ugandischen Planern und Ökonomen zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass das, was wir gemeinsam geschaffen haben, umgesetzt werden kann. Wir haben uns auf eine bewährte Methode verlassen, die bereits im Vereinigten Königreich und in mehreren europäischen Ländern angewendet wird, und sie auf den gesamten afrikanischen Kontinent angepasst.

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So ist das Modell aufgebaut

Wir haben ein relativ einfaches Modell nach mathematischen Standards verwendet, um die Computercodes zu stützen. Wir haben die täglichen Fallberichte aus jedem Land sowie die Charakterisierung des Human Development Index für jedes Land, jede Bevölkerung, die Strenge sozialer Maßnahmen zur Infektionsbekämpfung und Wetterdaten aufgenommen. Wir haben Fälle in Nachbarländern berücksichtigt und auch, ob das Land Binnenland ist.

Unser Modell verwendet die Zahl der bis einschließlich der Vorwoche gemeldeten Fälle, um die Zahl der Fälle in der kommenden Woche vorherzusagen.

Das Modell beinhaltete frühere meteorologische Beobachtungen von Temperatur, Niederschlag und spezifischer Luftfeuchtigkeit. Einige dieser Umweltfaktoren waren beteiligt bei der Übertragung von COVID-19 außerhalb Afrikas. Wir haben die Wetterdaten für jedes Land angepasst, indem wir die Bevölkerung angepasst haben. In Algerien zum Beispiel, wo ein großer Teil der Bevölkerung an der kühleren, feuchteren Küste lebt, akzentuieren oder gewichten wir Wetterdaten im Verhältnis zum Wohnort (und ignorieren Wüstenwetterdaten).

Wir haben grenzüberschreitende Waren- und Handelsströme berücksichtigt, denn für afrikanische Binnenländer ist dies die Lebensader für Waren und Dienstleistungen.

Es ist schwierig, Daten zur Bevölkerungsmobilität für Afrika zu erhalten, daher haben wir Fälle aus allen anderen Ländern verwendet, um zu testen, ob diese Fälle mit den Fällen der folgenden Woche in Nachbarländern in Verbindung stehen. Es stellte sich als sehr effektiv heraus.

Wir haben die Wirtschaft verschiedener Länder sowie die Entwicklung der staatlichen Sparmaßnahmen wie Eindämmungen und Grenzschließungen in Echtzeit berücksichtigt.

Und dann mussten wir sehen, ob wir eine nachvollziehbare Zusammenfassung des aktuellen Stands der Pandemie in Afrika bekommen und ob die Vorhersagen eine Woche im Voraus im Vergleich zu den tatsächlich gemessenen Fallzahlen stimmen.

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Von Vorhersagen zu Politik

Die Vorhersagen waren viel genauer als wir erwartet hatten. Wir haben eine strenge Methode zur Bewertung der Vorhersagen für jedes Land verwendet. Nur für wenige Länder (Burundi, Kamerun, Somalia und Botswana) waren diese Prognosen ungenau. Um diese Vorhersagen zu visualisieren, haben wir eine Reihe von Tools und Diagrammen erstellt, die sehr einfach zu interpretieren sind. Ein politischer Entscheidungsträger muss sehen, wie die aktuelle Situation ist, wie dieser aktuelle Zustand aus vergangenen Ereignissen dorthin gelangt ist und was in Zukunft passieren wird. das Webseiten die wir erstellt haben, ermöglicht es jedem, eine Computermaus zu verwenden, um sein Land oder seinen Kontinent auszuwählen und die Modellergebnisse anzuzeigen. Keine Mathematik oder Promotion erforderlich.

Für technische Wissenschaftler aus anderen Ländern oder globalen Agenturen teilen wir unseren vollständigen Code. Wir haben diesen Code in kostenloser Open-Source-Software geschrieben, und alle vom Modell verwendeten Daten stammen von kostenlosen Open-Source-Websites, sodass der Implementierung für niemanden im Wege steht. Unsere Methoden konzentrieren sich auf prädiktive Daten und ignorieren automatisch Daten, die nicht zum Verständnis der Fälle der nächsten Woche beitragen. Es ist ein alter Trick in der Wirtschaft, und wir haben festgestellt, dass er bei der Vorhersage von Infektionsfällen sehr gut funktioniert.

das Veröffentlichung enthält Links zum Computercode, der das Modell ausführt, und zur grafischen Anzeige dieser Ergebnisse, die für jeden verfügbar sind.

Unsere Kollegen in Uganda sind finde dieses Modell nützlich um Fälle eine Woche im Voraus vorherzusagen. Sie verwenden es, um die Sozialpolitik und Blockaden zu informieren, während sie die Auswirkungen auf Fälle verfolgen und eine Wiederaufnahme planen, wenn der Druck der Fälle nachlässt. Da die Wirkung von Kontrollmaßnahmen um mehrere Wochen verzögert wird, ermöglicht die Prognose eine bessere politische Planung. Aber wie so vieles in der Natur, wie das Wetter, sind Vorhersagen über zwei Wochen hinaus oft sehr unsicher.