Covid-19风险模式使用医院数据来指导社会疏散的决定

德克萨斯州奥斯汀和西北大学的德克萨斯大学的研究人员在美国德克萨斯大学的研究人员创造了一个框架，帮助政策制定者决定追踪哪些数据以及何时采取行动以保护其社区的框架。该模型规定了一系列触发点，以帮助当地实体知道何时收紧社会疏散措施，以防止医院通过病毒患者超额过度。该方法还旨在通过建议安全放松限制的最早时间来最大限度地减少对社区的经济影响。

这框架在今天的新纸上描述了国家科学院的诉讼程序。美国持续的高感染率是指全国各地的立法者需要继续决定恢复和放松社会疏远措施。使用医院数据，新模型让本地领导人知道是时候挖掘制动器，即重新开放与宽松限制。

例如，在德克萨斯州奥斯汀，建模者将此框架应用于帮助城市领袖决定何时在五个不同的Covid-19警报级别之间切换。该市正在追踪新医院录取的每日数量，最近在数据超过规定的阈值时收紧措施。

“我们制定了这一框架，以确保Covid-19从未压倒了当地的医疗保健能力，同时最大限度地减少了严格的社会疏散措施的经济和社会成本，”本文的主任和大学主任德克萨斯Covid-19型号联盟。

第一个作者西北的Daniel Duque表示，“该方法提供了清晰的迹象，何时应该颁布和放宽来管理风险。”

有两个关键组成部分可以成功实施关于Covid-19住院的战略监测数据，并确保社区保护最容易受到疾病的人。

“虽然许多城市实施了警报级别和新政策，但我们的研究可能是第一个提供明确指导，即可追踪（医院招生数据），准确地行动（严格的门槛），”大卫莫顿，主席和教授说西北部工业工程与管理科学与本文共同作者。“社区需要在医院浪涌变得危险之前长时间行动。医院招生数据提前呈现快速大流行增长，并跟踪数据将确保医院保持足够的能力。”最近几周，公共卫生官员表示关切的是，由于联邦政府将数据移到健康和人类服务部门的新门户网站上，所以住院数据一直不一致。

“Covid-19住院数据对于跟踪大流行的不断变化并告知良好的决策，”迈耶斯说。

该团队还确定，预防住院的无法管理浪涌需要坚持严格的高危人群，称为茧。例如，研究人员估计，未能保护弱势群体超过双打导致死亡，同时也将锁定中的天数加倍以防止超越医院。

该框架结合了两个数学模型：一种潜在的模型，其预测流行病如何扩散和使用来自奥斯汀医院系统的录取数据的优化模型。它试图走一系列防止经济灾难，并使医院系统变得不堪重负。虽然研究人员使用了奥斯汀数据，但框架可以很容易地使用公共可用的其他社区使用医院招生数据。

“这是一个可以用于设计多级触发器的一般框架 - 而不仅仅用于锁定，而且为了在阶段之间移动 - 完全像我们为奥斯汀做过的那样，”莫顿说。“我们的框架已经引导了奥斯汀的政策变化。”

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