一种新的数据驱动模型表明,戴着口罩可以挽救生命-越早开始越好

一种新的数据驱动模型表明,戴着口罩可以挽救生命-越早开始越好
该计算机模型模拟了在美国特定县中可以预防多少COVID-19病例 通过Getty Images的Leontura / DigitalVision矢量

南卡罗来纳大学计算机科学教授Biplav Srivastava博士及其团队开发了一种数据驱动工具,可帮助证明戴着口罩对COVID-19病例和死亡的影响。 他的模型利用各种数据源来创建替代方案,这些方案可以告诉我们“可能发生了什么?” 美国某县的口罩遵守率较高或较低。 在这次采访中,他解释了该模型如何工作,其局限性以及我们可以从中得出哪些结论。

计算机科学家Biplav Srivastava提供了一个模拟演示,以显示建议戴口罩的较早政策对冠状病毒的传播影响更大。

这种计算机模型有什么作用?

这是一个全国性的工具,可以显示戴着口罩可能产生的效果。 如果在这个县,人们经常戴着口罩,它将向您显示避免了多少COVID-19病例和死亡。 如果选择不戴口罩的县,它将向您显示在该县可以预防多少例病例和死亡。

它是如何做到的?

为此,我们需要大量数据。 纽约时报 调查了美国几乎每个县 在整个夏天,他们给每个人的口罩戴度评分为0-5,因此这是模型的核心。 我们还使用《纽约时报》和约翰·霍普金斯数据获取实时案例数。 人口统计数据,例如人口规模,中位年龄等; 和地理数据来衡量县之间的距离。

它基于一种称为 强大的综合控制,通常用于药物研究中,有一个对照组和一个治疗组。

例如,让我们看一下堪萨斯州的怀恩多特县。 戴口罩的得分较高,约为3.4。 因为该模型旨在告诉我们“如果?” 在这种情况下,它将查看如果将戴口罩的得分降低到3.0(这是我们“低戴口罩”的临界值)会发生什么,但是用户也可以尝试其他值来观察会发生什么。 根据对全国口罩佩戴习惯的分析,我们得出了3.0。 实际值介于1.4和3.85之间,全国平均值为2.98。


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我们可以设置戴口罩的评分更改为3.0的日期。 如果我们将其设置为从1月1日到101.5月150日运行,它将告诉我们怀恩多特县在此期间的病例将增加2%,死亡人数将增加XNUMX。 它根据用户可以设置的死亡率参数告诉用户已经发生或预防了多少次死亡。 在此示例中,将其设置为XNUMX%。

模型如何创建“假设”? 情况是否真的没有发生? 它通过查看附近的其他县(人口统计和病例数相似,但戴口罩的门槛较低)来做到这一点。 它试图得出一个加权平均值,以形成一个与我们感兴趣的县(治疗组)相似的综合对照组。 然后,该模型将根据案件数查看两组的差异程度。 使用死亡率参数将两组之间的病例数差异转换为死亡差异。

这告诉我们戴口罩政策的影响?

随时保持口罩佩戴或实施口罩政策会有所帮助。 但是,尽早进行此操作的影响最大。 当您使用不同的日期多次运行此模型时,您会发现,由于延迟实施口罩佩戴策略,影响会减小。 因此,如果一个县在1月1日实施遮罩政策,它将避免很多情况发生。 如果它在XNUMX月XNUMX日采取行动,将产生较小的影响。 如果它在八月份采取行动,它本来可以阻止案件的发生,但是数量很少。

此模型有哪些局限性?

该工具在某些县比其他县更有效。 通常,它在接近平均值的县中效果最好,因为它将具有更接近的匹配项。 从某种意义上说,《纽约时报》的面具依从性调查是在夏天进行的,而且情况还在不断变化。 因此,如果其他研究人员使用此工具,他们将不得不考虑这些变化。

但是您看到的是,当您实施口罩政策或居民定期戴着口罩时,会产生积极的影响。 而且您做得越早,效果越好。

关于作者

Biplav Srivastava,南卡罗来纳大学计算机科学教授。 我要感谢我的团队Sparsh Johri,Kartikaya Srivastava,Chinmayi Appajigowda和Lokesh Johri在开发此程序中所做的工作。谈话

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.


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