يُظهر نموذج جديد قائم على البيانات أن ارتداء الأقنعة ينقذ الأرواح - وكلما بدأت مبكرًا ، كان ذلك أفضل

يُظهر نموذج جديد قائم على البيانات أن ارتداء الأقنعة ينقذ الأرواح - وكلما بدأت مبكرًا ، كان ذلك أفضل
يحاكي نموذج الكمبيوتر عدد حالات COVID-19 التي كان من الممكن منعها في مقاطعة معينة في الولايات المتحدة ناقلات Leontura / DigitalVision عبر Getty Images

طور الدكتور ببلاف سريفاستافا ، أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة ساوث كارولينا ، وفريقه أداة تعتمد على البيانات تساعد في إظهار تأثير ارتداء الأقنعة على حالات COVID-19 والوفيات. يستخدم نموذجه مجموعة متنوعة من مصادر البيانات لإنشاء سيناريوهات بديلة يمكن أن تخبرنا "ماذا كان يمكن أن يحدث؟" إذا كان لدى مقاطعة في الولايات المتحدة معدل أعلى أو أقل من التصاق القناع. في هذه المقابلة ، يشرح كيف يعمل النموذج ، وحدوده وما هي الاستنتاجات التي يمكننا استخلاصها منه.

يقدم عالم الكمبيوتر Biplav Srivastava عرضًا توضيحيًا للمحاكاة لإظهار أن السياسات السابقة للتوصية بارتداء القناع تحدث فرقًا أكبر في انتشار فيروس كورونا.

ماذا يفعل نموذج الكمبيوتر هذا؟

هذه أداة وطنية يمكن أن تظهر التأثير الذي يمكن أن يحدثه ارتداء الأقنعة. إذا كانت مقاطعة يرتدي فيها الأشخاص أقنعة بشكل منتظم ، فستظهر لك عدد حالات COVID-19 والوفيات التي تجنبوها. إذا اخترت مقاطعة لا يرتدي فيها الأشخاص أقنعة ، فستظهر لك عدد الحالات والوفيات التي كان من الممكن منعها هناك.

كيف يفعل ذلك؟

نحن بحاجة إلى الكثير من البيانات للقيام بذلك. اوقات نيويورك مسح تقريبا كل مقاطعة في الولايات المتحدة خلال الصيف وخصصت درجة من 0-5 لارتداء القناع لكل منهم ، لذلك هذا هو جوهر النموذج. نستخدم أيضًا بيانات New York Times و Johns Hopkins لأرقام الحالات في الوقت الفعلي ؛ بيانات التعداد للديموغرافيات مثل حجم السكان ومتوسط ​​العمر والمزيد ؛ والبيانات الجغرافية لقياس المسافة بين المقاطعات.

يعتمد على تقنية رياضية تسمى تحكم اصطناعي قوي، والذي يستخدم غالبًا في أبحاث الأدوية ، حيث توجد مجموعة مراقبة ومجموعة علاجية.

على سبيل المثال ، لنلق نظرة على مقاطعة وايندوت ، كانساس. لديها درجة عالية نسبيًا في ارتداء القناع حوالي 3.4. لأن النموذج مصمم ليخبرنا بـ "ماذا لو؟" سيناريو ، سينظر في ما كان سيحدث إذا تم تخفيض درجة ارتداء القناع إلى 3.0 ، وهو الحد الأقصى لـ "ارتداء القناع المنخفض" ، ولكن يمكن للمستخدم تجربة القيم الأخرى أيضًا لمعرفة ما سيحدث. وصلنا إلى 3.0 بناءً على تحليل عادات ارتداء القناع على الصعيد الوطني. تراوحت القيم الفعلية بين 1.4 و 3.85 ، بمتوسط ​​وطني يبلغ 2.98.


 الحصول على أحدث من InnerSelf


يمكننا تحديد تاريخ تتغير فيه درجة ارتداء القناع إلى 3.0. إذا قمنا بتعيينها للعمل من 1 يونيو إلى 1 أكتوبر ، فإنها تخبرنا أن مقاطعة وايندوت كان لديها 101.5٪ أكثر من الحالات و 150 حالة وفاة أخرى في تلك الفترة يخبر المستخدم عدد الوفيات التي حدثت أو تم منعها بناءً على معلمة معدل الوفيات التي يمكن للمستخدم تعيينها. في هذا المثال ، تم تعيينه على 2٪.

كيف ينشئ النموذج "ماذا لو؟" سيناريو إذا لم يحدث بالفعل؟ يقوم بذلك من خلال النظر إلى المقاطعات الأخرى القريبة والتي لديها نفس التركيبة السكانية وعدد الحالات ولكن عتبة أقل لارتداء القناع. يحاول التوصل إلى متوسط ​​مرجح لتشكيل مجموعة تحكم اصطناعية مشابهة لمقاطعة اهتمامنا (مجموعة العلاج). ثم ينظر النموذج إلى مدى تباعد المجموعتين من حيث أهمية الحالة. يتم تحويل الفرق في عدد الحالات بين المجموعتين إلى اختلاف في الوفيات باستخدام معلمة معدل الوفيات.

ماذا يخبرنا هذا عن تأثير سياسات ارتداء الأقنعة؟

قد يكون من المفيد الاستمرار في ارتداء القناع أو تنفيذ سياسة القناع في أي وقت. لكن تأثيره يكون أعلى عندما تفعله مبكرًا. عند تشغيل هذا النموذج عدة مرات باستخدام تواريخ مختلفة ، ستلاحظ أن التأثير يقل عندما تقوم بتأخير تنفيذ سياسة ارتداء القناع. لذلك إذا نفذت مقاطعة سياسة القناع في 1 يونيو ، فإنها كانت ستمنع العديد من الحالات. إذا تحركت في الأول من يوليو ، فسيكون لها تأثير أقل. إذا تحركت في أغسطس ، لكانت ستمنع الحالات ، لكن عدد قليل جدًا.

ما هي حدود هذا النموذج؟

تعمل هذه الأداة بشكل أفضل مع بعض المقاطعات أكثر من غيرها. بشكل عام ، يعمل بشكل أفضل مع المقاطعات الأقرب إلى المتوسط ​​، لأنه سيكون لها تطابق أقرب للمقارنة بها. هناك أيضًا قيود بمعنى أن مسح الالتزام بأقنعة نيويورك تايمز تم إجراؤه في الصيف ، والأمور تتغير باستمرار. لذلك إذا استخدم باحثون آخرون هذه الأداة ، فسيتعين عليهم حساب التغييرات.

لكن ما تراه هو أنه عند تنفيذ سياسة الأقنعة أو ارتداء السكان للأقنعة بانتظام ، فإن ذلك يكون له تأثير إيجابي. وكلما فعلت ذلك مبكرًا ، زادت فعاليته.

نبذة عن الكاتب

ببلاف سريفاستافا ، أستاذ علوم الكمبيوتر ، جامعة ساوث كارولينا. أود أن أشيد بعمل فريقي ، سبارش جوهري ، وكارتيكايا سريفاستافا ، وتشينماي أباجيجودا ، ولوكيش جوهري ، في تطوير هذا البرنامج.المحادثة

يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقال الأصلي.


وأوصت كتب: الصحة

الفاكهة الطازجة طهرجديد يطهر الفاكهة: السموم، انقاص وزنه واستعادة صحتك مع الأطعمة الطبيعة ألذ [غلاف عادي] من قاعة ليان.
انقاص وزنه ويشعر صحي حيوي في حين تطهير الجسم من السموم. الفاكهة الطازجة طهر يقدم كل ما تحتاجه للحصول على التخلص سهلة وقوية، بما في ذلك يوما بعد يوم والبرامج، وصفات التي يسيل لها اللعاب، وتقديم المشورة لنقل قبالة تطهير.
انقر هنا للحصول على مزيد من المعلومات و / أو لطلب هذا الكتاب في الامازون.

تزدهر أغذيةتزدهر أغذية: 200 النباتي وصفات للصحة الذروة [غلاف عادي] بواسطة بريندان المبخرة.
بناء على الحد من التوتر، والصحة، تعزيز فلسفة الغذائية المقدمة في المشهود له نباتي دليل التغذية تزدهروالمهنية الرجل الحديدي المبخرة بريندان triathlete يتحول الآن انتباهه إلى لوحة العشاء الخاص بك (صحن وجبة الإفطار والغداء صينية أيضا).
انقر هنا للحصول على مزيد من المعلومات و / أو لطلب هذا الكتاب في الامازون.

الموت من قبل الطب من قبل غاري لاغيةالموت من قبل الطب من قبل غاري لاغية، مارتن فيلدمان، Rasio ديبورا وعميد كارولين
أصبحت البيئة الطبية عبارة عن متاهة من المتشابكة المستشفى، والشركات، والمجالس الحكومية من المديرين، ومخترقة من قبل شركات الأدوية. تمت الموافقة في كثير من الأحيان أكثر المواد السامة الأولى، في حين يتم تجاهل البدائل الطبيعية أكثر اعتدالا وأكثر من ذلك لأسباب مالية. إنه الموت من قبل الطب.
انقر هنا للحصول على مزيد من المعلومات و / أو لطلب هذا الكتاب في الامازون.


enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

اتبع InnerSelf على

الفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

 احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}

دعم وظيفة جيدة!

الأكثر قراءة

خذ نفسك وقم بالعمل
خذ نفسك وقم بالعمل
by مالكولم ستيرن

من المحررين

لماذا يجب أن أتجاهل COVID-19 ولماذا لا أفعل
by روبرت جينينغز ، InnerSelf.com
أنا وزوجتي ماري زوجان مختلطان. هي كندية وأنا أميركية. على مدار الخمسة عشر عامًا الماضية ، أمضينا فصول الشتاء في فلوريدا وصيفنا في نوفا سكوشا.
النشرة الإخبارية InnerSelf: نوفمبر 15 ، 2020
by InnerSelf الموظفين
هذا الأسبوع ، نفكر في السؤال: "إلى أين نتجه من هنا؟" تمامًا كما هو الحال مع أي طقوس مرور ، سواء كان التخرج ، أو الزواج ، أو ولادة طفل ، أو انتخابات محورية ، أو فقدان (أو اكتشاف) ...
أمريكا: توصيل عربتنا بالعالم والنجوم
by ماري تي راسل وروبرت جينينغز ، InnerSelf.com
حسنًا ، أصبحت الانتخابات الرئاسية الأمريكية وراءنا الآن وحان وقت التقييم. يجب أن نجد أرضية مشتركة بين الشباب والكبار ، الديموقراطيين والجمهوريين ، الليبراليين والمحافظين لنجعل ...
النشرة الإخبارية InnerSelf: أكتوبر 25 ، 2020
by InnerSelf الموظفين
إن "الشعار" أو العنوان الفرعي لموقع InnerSelf على الويب هو "اتجاهات جديدة - إمكانيات جديدة" ، وهذا هو بالضبط موضوع النشرة الإخبارية لهذا الأسبوع. الغرض من مقالاتنا ومؤلفينا هو ...
النشرة الإخبارية InnerSelf: أكتوبر 18 ، 2020
by InnerSelf الموظفين
نحن نعيش هذه الأيام في فقاعات صغيرة ... في منازلنا وفي العمل وفي الأماكن العامة ، وربما في أذهاننا ومع مشاعرنا. ومع ذلك ، نعيش في فقاعة ، أو نشعر وكأننا ...