En lo que los autores creen es la primera comparación documentada de varios modelos de pronóstico de enfermedades infecciosas en tiempo real por diferentes equipos a lo largo de muchas temporadas, cinco grupos de investigación informaron esta semana que la mayoría de los modelos mostraron una mayor precisión que los modelos de referencia históricos.
Dirigidos por el bioestadístico Nicholas Reich de la Universidad de Massachusetts Amherst, los equipos de investigación formaron un consorcio llamado FluSight Network y compararon la precisión del pronóstico de 20 modelos en comparación con un promedio estacional de referencia histórico. Predecir con precisión el tamaño y el momento de los brotes de enfermedades infecciosasAyudan a los funcionarios de salud pública a planificar respuestas apropiadas, dicen.
Reich, de la Facultad de Salud Pública y Ciencias de la Salud de UMass Amherst, dice que este documento, el primero de varios planeados desde este consorcio de investigación, ofrece "una encuesta de qué modelos funcionan bien, cuándo y por qué, además de una especie de meta-análisis del estado del campo en este momento. Hemos reunido a algunos de los mejores equipos de pronóstico de la gripe en el mundo, y a través de esta colaboración hemos permitido una comparación de manzanas a manzanas de nuestros diferentes métodos y resultados ".la edición actual en línea de Actas de la Academia Nacional de Ciencias .
Él y sus colegas escriben: "En todas las regiones de los Estados Unidos, más de la mitad de los modelos mostraron un desempeño consistentemente mejor que la línea de base histórica al pronosticar la incidencia de enfermedades similares a la influenza una, dos y tres semanas antes de los datos disponibles y al pronosticarel momento y la magnitud del pico estacional "
Los investigadores señalan que la influenza infecta a aproximadamente 9 millones a 35 millones de personas cada año en los Estados Unidos y es una causa contribuyente de entre 12,000 y 56,000 muertes al año. Más de 6 millones de estadounidenses ya han contraído la gripe esta temporada de gripe, Reichagrega, y hasta 80,000 han terminado en el hospital, los funcionarios federales de salud informaron más recientemente el viernes pasado.
Además de comparar los modelos aportados, los esfuerzos de FluSight Network han permitido la creación de un modelo "conjunto". Cada grupo utiliza sus propias técnicas analíticas avanzadas, explica Reich, para llegar a una trayectoria de gripe prevista para el añoEstos pronósticos individuales se combinan en un solo pronóstico de "conjunto" que se envía a los CDC cada semana.
En comparación con las tendencias históricas, estos pronósticos ayudan a los CDC y a otros funcionarios de salud pública a planificar y responder de manera más efectiva a la epidemia estacional en evolución. El conjunto de la red FluSight fue uno de los modelos en tiempo real de mejor desempeño en la temporada 2017/2018Los CDC utilizan el enfoque de conjunto de la red FluSight en su comunicación y planificación interna y externa para la temporada de influenza. La investigación revisada por pares sobre el modelo de conjunto está próxima, dice Reich.
En general, los autores afirman: "Nuestro enfoque colaborativo de ciencia en equipo resalta la capacidad de múltiples grupos de investigación que trabajan juntos para descubrir patrones y tendencias de rendimiento del modelo que son más difíciles de observar en los estudios de un solo equipo".
"El campo del pronóstico de enfermedades infecciosas está en su infancia y esperamos que la innovación estimule mejoras en el pronóstico en los próximos años", agregan. "Los funcionarios de salud pública todavía están aprendiendo cómo integrar mejor los pronósticos en la toma de decisiones en tiempo real".Es necesaria una estrecha colaboración entre los encargados de formular políticas de salud pública y los modeladores cuantitativos para garantizar que los pronósticos tengan el máximo impacto y se comuniquen adecuadamente al público y a la comunidad de salud pública en general ".
Reich trabajó con colegas de la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Texas en Austin, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los EE. UU. CDC, la Universidad de Columbia, el Laboratorio Nacional de Los Alamos y el Mount Holyoke College en el proyecto.
Los investigadores señalan que en los últimos 15 años, el aumento del interés en pronosticar enfermedades infecciosas se ha visto impulsado en parte por la promesa de "grandes datos" y la idea de que los nuevos flujos de datos podrían conducir a mejoras cuantificables en la forma en que se mide la transmisión de enfermedades, pronosticados y controlados. "Si bien existen comparaciones de modelos múltiples en la literatura para el desempeño de un brote único, aquí comparamos un conjunto consistente de modelos durante siete temporadas de influenza", de 2010 a 2017.
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Materiales proporcionados por Universidad de Massachusetts en Amherst . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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