Podría predecir puntos críticos de brotes | 16 MAY 20

App telefónica de seguimiento de síntomas COVID-19

La herramienta podría ayudar a predecir puntos críticos geográficos de incidencia de COVID-19 hasta una semana antes
Autor/a: David A. Drew, Long H. Nguyen, Claire J. Steves, et al. Fuente: Science DOI: 10.1126/science.abc0473  Rapid implementation of mobile technology for real-time epidemiology of COVID-19

Asociación Americana para el Avance de la Ciencia

Los síntomas diarios registrados por más de dos millones y medio de usuarios de COVID-19 Symptom Tracker, una aplicación móvil lanzada en marzo de 2020, sugieren que la herramienta podría ayudar a predecir puntos críticos geográficos de incidencia de COVID-19 hasta una semana antes del funcionario informes de salud pública.

La aplicación, que permite a los usuarios autoinformar datos sobre la exposición e infección por COVID-19, fue desarrollada por el Consorcio de Epidemiología Pandémica Coronavirus (COPE), una colaboración multinacional compuesta por investigadores líderes de COVID-19 que estudian colectivamente "al paciente más grande y diverso población reunida hasta la fecha ", escriben los autores.

Aunque se está desarrollando y lanzando un número cada vez mayor de herramientas de recolección digital para COVID-19, a menudo no se adaptan al tipo de captura de datos longitudinales escalables que necesitan los epidemiólogos.

David Drew y sus colegas lanzaron su aplicación móvil, en el Reino Unido el 24 de marzo de 2020 y en los EE. UU. cinco días después, entre varias grandes cohortes de epidemiología que previamente han recopilado datos longitudinales sobre el estilo de vida, la dieta y los factores de salud e información genética.

Su aplicación también rastreó información de los trabajadores de la salud, incluidos los riesgos laborales por la escasez de equipos de protección personal. Drew y sus colegas observaron los datos sobre los síntomas de las personas que informaron los resultados al rastreador dentro del período de lanzamiento inicial.

Las pruebas positivas para la enfermedad a menudo se predecían mediante combinaciones de tres o más síntomas, que incluyen fatiga y tos, seguidas de diarrea, fiebre y pérdida del olfato.

En base a estos datos de síntomas, Drew y sus colegas desarrollaron un modelo de predicción ponderado. Con datos de un subconjunto de usuarios en el sur de Gales, predijeron con éxito dos picos en el número de casos confirmados de COVID-19 antes de las autoridades de salud pública, lo que demuestra el poder predictivo de la herramienta.

Los resultados apuntan a la tecnología móvil como un recurso para proporcionar la información epidemiológica en tiempo real que los científicos han luchado por obtener de las pruebas de ácido nucleico qPCR. Debido a que el lanzamiento de la aplicación comenzó en cohortes para las cuales se recopilaron previamente datos longitudinales, también permitirá a los investigadores investigar los resultados a largo plazo de COVID-19, dicen.

Los autores señalan que la aplicación tiene limitaciones, que incluyen no representar una muestra aleatoria de la población.

En resumen, nuestro enfoque novedoso demuestra la prueba de concepto crítica para la reutilización rápida de los enfoques de recopilación de datos existentes para implementar la recopilación escalable en tiempo real de datos a nivel de la población durante una crisis de salud global en rápido movimiento y una emergencia nacional.

Hacemos un llamado a nuestros colegas para que trabajen con nosotros para que podamos desplegar todas las herramientas a nuestra disposición para abordar este desafío de salud pública sin precedentes.

 

 

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