Mathematisches Modell sagt Voraus, COVID-19 Krankenhausaufenthalte für diejenigen mit zugrunde liegenden Bedingungen

Washington University in St. Louis Mathematiker Steven G. Krantz hat sich sein Schwerpunkt auf die Modellierung COVID-19-in der Hoffnung, besser Vorhersagen können helfen, verringern die übertragung und Leben zu retten.

Krantz arbeitet mit Arni S. R. Srinivasa Rao, Direktor des Labors für Theorie und Mathematische Modellierung in der Abteilung von Infektionskrankheiten an der Medizinischen Hochschule von Georgia in Augusta-Universität.

Ihre jüngste Studie—jetzt erhältlich auf der medizinischen preprint-server medRxiv—sagt Voraus, die Zahl der Krankenhausaufenthalte, die auftreten könnten, für Menschen im Alter über 65 Jahren mit einem oder einer Kombination der drei zugrunde liegenden Bedingungen: Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Lungenkrankheiten.

Forscher schätzen, dass 13 Millionen solcher Personen in den Vereinigten Staaten, die geschützt werden müssen gegen COVID-19 zu verringern, eine große Anzahl von Krankenhauseinweisungen und damit verbundenen Todesfällen.

Die Roman-Modelle beruhen auf einem mathematischen tool namens wavelets. Arbeiten mit Rao, Krantz vorbereitet hat in den letzten sechs Wochen fünf Veröffentlichungen für die Verbesserung einer Vielzahl von Prognosen über das neuartige coronavirus.

„Wavelets bieten, für die erste Zeit, eine Möglichkeit zu sehen, den Unterschied in den Größenordnungen zwischen den gemeldeten Größe und der Größe angepasst von einer Epidemie,“ sagte Krantz, professor der Mathematik und Statistik in den Künsten & Wissenschaften.

Ein wavelet ist eine Schwingung, die—wie der name schon sagt—geht hoch, die Spitzen und dann zieht sich zurück wie eine Welle. Zuerst verwendet in der Signalverarbeitung vor mehr als 30 Jahren, wavelets sind nützlich bei der Modellierung von Epidemien, denn Sie können helfen, die Brücke eine Lücke im Verständnis für die Schätzung der Höhe der Dunkelziffer. Je höher die Welle, desto höher ist die Dunkelziffer—und eine untere Welle bedeutet eine verbesserte Berichterstattung.

Unmittelbare, Kurzfristige Vorhersagen über neue COVID-19-Infektionen

Das neueste Modell, die Krantz und Rao vorbereitet haben, bietet einen unmittelbaren und nahen Zukunft, Vorhersagen über die Anzahl der neuen COVID-19-Infektionen bei high-risk-Populationen. Nicht jeder COVID-19-Infektion erfordert einen Krankenhausaufenthalt und bessere Vorhersagen über das mögliche Volumen der Patienten, die eine stationäre Pflege kann dabei helfen, Ressourcen-Planung, die Forscher festgestellt.

Krankenhausaufenthalte von Patienten im Alter von 65 Jahren und älter mit weit mehr Rahmenbedingungen konnte zwischen 31,633 (20,310 nicht-ICU Krankenhausaufenthalte und 11,323 ICU Eintritte) zu 94,666 (60,779 nicht-ICU Krankenhausaufenthalte und 33,866 ICU Eintritte) Fällen von April bis Juni 2020, so das neue Modell, das bisher noch nicht peer-reviewed.

Krantz und Rao geeilt, um zu teilen Ihre zugehörigen wavelets Arbeit in die Allgemeinen wissenschaftlichen Zeitschriften, einschließlich Infektionskontrolle & Krankenhaus-Epidemiologie, Aktuelle Wissenschaft und das Journal of Theoretical Biology. Rao ist der jeweilige Autor für den Krankenhausaufenthalt Studie.

Die Nutzung öffentlich zugänglicher COVID-19 Daten aus Quellen wie der Welt-Gesundheits-Organisation, die Sie modelliert haben, berichten, einschließlich underdiagnosis, bevor die ersten Spitzen in verschiedenen Ländern. Sie haben auch fokussiert auf das, was geschehen war, und in bestimmten Ländern. Zum Beispiel, eines Ihrer Ergebnisse, basierend auf Daten beschränkt, lässt vermuten, dass die US-gehabt haben können, bis zu 90 … Fällen Anfang März, obwohl offiziellen Zählungen zeigten nur 500 Fällen in der Zeit.

„Ich kann Ihnen sagen, dass, wenn ich habe eine rein mathematische Papier zu einem reinen Mathematik-Zeitschrift und versuchte zu sprechen, der editor-in schnell-tracking Sie, ich wäre in den meisten Fällen, ausgelacht zu werden,“ Krantz sagte. „Aber offensichtlich ist die COVID-19-Epidemie ist ein wesentliches und wichtiges Thema, und die Arbeit, die Rao und ich machen, ist rechtzeitige und deutliche.

„Findet das wahre Ausmaß der Pandemie ist es wichtig, bei der Formulierung von Richtlinien,“ Krantz sagte. „Betrachtet man nur die gemeldeten Größenordnung nicht ausreichend ist. Das feedback, das wir erhalten von unseren Lesern, stets unterstützend und anerkennend.“

Krantz traf zuerst Rao vor etwa sechs Jahren, wenn Krantz war als Redakteur der Mitteilungen der American Mathematical Society. Die beiden begannen die Zusammenarbeit vor etwa drei Jahren, und Rao besuchte Washington University im Jahr 2018.

„Rao ist eine herausragende mathematische Modellierer, dessen Werke bekannt sind,“ Krantz sagte. „Er hat gearbeitet, auf mathematische und stochastische Modellierung von Epidemien wie HIV -, HCV-und der Vogelgrippe in den vergangenen beiden Jahrzehnten.“

„Ein möglicher Grund, dass die Dunkelziffer wurde nicht untersucht für die bisherigen Epidemien ist, dass die tägliche Berichterstattung und die updates wurden nicht so ernst genommen, wie für COVID-19,“ Krantz sagte. Dies ist der erste Ausbruch garner solch Intensive internationale Aufmerksamkeit an der Berichterstattung in Echtzeit.

Krantz hat bisher angewendeten mathematischen Modelle für die pharmazeutischen Bedenken und auch zusammen mit einem plastischen Chirurgen, in der Gestaltung von Verfahren der plastischen Chirurgie mit geometrie und wavelets.

„Das war befriedigend, weil, im Gegensatz zu meinen rein mathematischen arbeiten, ich konnte tatsächlich sprechen, um nicht-Spezialisten über das, was ich Tat, war,“ Krantz sagte. „Ich kann auch mit nicht-Spezialisten über meine COVID-19 arbeiten, und die Arbeit ist gesellschaftlich bedeutsam.