Ein neues datengesteuertes Modell zeigt, dass das Tragen von Masken Leben rettet - und je früher Sie beginnen, desto besser

Ein neues datengesteuertes Modell zeigt, dass das Tragen von Masken Leben rettet - und je früher Sie beginnen, desto besser
Das Computermodell simuliert, wie viele COVID-19-Fälle in einem bestimmten Landkreis in den USA hätten verhindert werden können Leontura / DigitalVision-Vektoren über Getty Images

Dr. Biplav Srivastava, Professor für Informatik an der University of South Carolina, und sein Team haben ein datengesteuertes Tool entwickelt, mit dem die Wirkung des Tragens von Masken auf COVID-19-Fälle und Todesfälle demonstriert werden kann. Sein Modell verwendet eine Vielzahl von Datenquellen, um alternative Szenarien zu erstellen, die uns sagen können: "Was hätte passieren können?" wenn ein Landkreis in den USA eine höhere oder niedrigere Rate an Maskenhaftung hatte. In diesem Interview erklärt er, wie das Modell funktioniert, welche Einschränkungen es hat und welche Schlussfolgerungen wir daraus ziehen können.

Der Informatiker Biplav Srivastava bietet eine Demo der Simulation, um zu zeigen, dass frühere Richtlinien, die das Tragen von Masken empfehlen, einen größeren Unterschied bei der Verbreitung des Coronavirus bewirken.

Was macht dieses Computermodell?

Dies ist ein landesweites Tool, das den Effekt zeigen kann, den das Tragen von Masken haben kann. Wenn es sich um eine Grafschaft handelt, in der Menschen regelmäßig Masken tragen, wird angezeigt, wie viele COVID-19-Fälle und Todesfälle sie vermieden haben. Wenn Sie einen Landkreis auswählen, in dem keine Masken getragen werden, wird angezeigt, wie viele Fälle und Todesfälle dort hätten verhindert werden können.

Wie macht es das?

Dafür benötigen wir viele Daten. Die New York Times befragte fast jeden Landkreis in den USA über den Sommer und jedem von ihnen eine Maskentrage-Punktzahl von 0-5 zugewiesen, so dass dies das Herzstück des Modells ist. Wir verwenden auch Daten der New York Times und Johns Hopkins für Fallnummern in Echtzeit. Volkszählungsdaten für demografische Daten wie Bevölkerungsgröße, Durchschnittsalter und mehr; und geografische Daten, um die Entfernung zwischen Landkreisen zu messen.

Es basiert auf einer mathematischen Technik namens robuste synthetische Steuerung, das häufig in der Arzneimittelforschung eingesetzt wird, wo es eine Kontrollgruppe und eine Behandlungsgruppe gibt.

Schauen wir uns zum Beispiel Wyandotte County, Kansas, an. Es hat einen relativ hohen Maskentragewert von etwa 3.4. Weil das Modell so konzipiert ist, dass es uns sagt, was wäre wenn? In diesem Szenario wird untersucht, was passiert wäre, wenn die Punktzahl für das Tragen von Masken auf 3.0 reduziert worden wäre. Dies ist unser Grenzwert für „geringes Tragen von Masken“. Der Benutzer kann jedoch auch mit anderen Werten experimentieren, um zu sehen, was passiert. Wir kamen zu 3.0 basierend auf der Analyse der landesweiten Maskentraggewohnheiten. Die tatsächlichen Werte lagen zwischen 1.4 und 3.85 mit einem nationalen Durchschnitt von 2.98.

Wir können ein Datum festlegen, an dem sich die Punktzahl für das Tragen von Masken auf 3.0 ändert. Wenn wir festlegen würden, dass es vom 1. Juni bis 1. Oktober läuft, würde es uns sagen, dass Wyandotte County in diesem Zeitraum 101.5% mehr Fälle und 150 weitere Todesfälle gehabt hätte. Es teilt dem Benutzer anhand eines vom Benutzer festgelegten Sterblichkeitsparameters mit, wie viele Todesfälle aufgetreten sind oder verhindert wurden. In diesem Beispiel wurde ein Wert von 2% festgelegt.

Wie erstellt das Modell das „Was wäre wenn?“ Szenario, wenn es nicht tatsächlich passiert ist? Dies geschieht durch Betrachtung anderer Landkreise in der Nähe, die ähnliche demografische Merkmale und Fallzahlen aufweisen, jedoch eine niedrigere Schwelle für das Tragen von Masken aufweisen. Es wird versucht, einen gewichteten Durchschnitt zu ermitteln, um eine synthetische Kontrollgruppe zu bilden, die unserem interessierenden Landkreis (Behandlungsgruppe) ähnlich ist. Das Modell untersucht dann, wie stark sich die beiden Gruppen in Bezug auf die Fallzahlen unterschieden haben. Die Differenz der Fallzahlen zwischen den beiden Gruppen wird unter Verwendung des Sterblichkeitsratenparameters in eine Differenz der Todesfälle umgewandelt.

Was sagt uns das über die Auswirkungen von Richtlinien zum Tragen von Masken?

Es kann hilfreich sein, das Tragen von Masken aufrechtzuerhalten oder jederzeit eine Maskenrichtlinie zu implementieren. Die Wirkung ist jedoch am größten, wenn Sie dies frühzeitig tun. Wenn Sie dieses Modell mehrmals mit unterschiedlichen Daten ausführen, werden die Auswirkungen geringer, wenn Sie die Implementierung einer Richtlinie zum Tragen von Masken verzögern. Wenn also ein Landkreis am 1. Juni eine Maskenrichtlinie eingeführt hätte, hätte dies viele Fälle verhindert. Wenn es am 1. Juli handeln würde, hätte es geringere Auswirkungen. Wenn es im August gehandelt hätte, hätte es immer noch Fälle verhindert, aber eine sehr kleine Anzahl.

Was sind die Einschränkungen dieses Modells?

Dieses Tool funktioniert in einigen Ländern besser als in anderen. Im Allgemeinen funktioniert es am besten mit Landkreisen, die näher am Durchschnitt liegen, da es engere Übereinstimmungen zum Vergleich gibt. Es gibt auch eine Einschränkung in dem Sinne, dass die Umfrage zur Einhaltung der Masken der New York Times im Sommer durchgeführt wurde und sich die Dinge ständig ändern. Wenn andere Forscher dieses Tool verwenden, müssen sie die Änderungen berücksichtigen.

Sie sehen jedoch, dass sich die Implementierung einer Maskenrichtlinie oder das regelmäßige Tragen von Masken durch die Bevölkerung positiv auswirkt. Und je früher Sie es tun, desto effektiver ist es.

Über den Autor

Biplav Srivastava, Professor für Informatik, Universität von South Carolina. Ich möchte die Arbeit meines Teams, Sparsh Johri, Kartikaya Srivastava, Chinmayi Appajigowda und Lokesh Johri, bei der Entwicklung dieses Programms anerkennen.Das Gespräch

Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.


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