Как мы можем предсказать количество госпитализаций в связи с COVID-19 в будущем?

Исследование, проведенное Софи Микин из Лондонской школы гигиены и тропической медицины в Соединенном Королевстве, предполагает, что ансамблевые прогнозы – метод, объединяющий несколько моделей для прогнозирования случаев COVID-19 – могут быть более точными при оценке госпитализаций COVID-19 в определенных регионах.

В Соединенном Королевстве зарегистрировано более 8,89 миллиона случаев COVID-19, и есть опасения, что эти случаи превысят ресурсы больниц. Однако делать точные прогнозы сложно с учетом изменений в местных ограничениях по пандемии. Использование подтвержденных случаев COVID-19 в качестве предиктора может помочь оценить будущие случаи, но все же оставляет много вариантов.

«Учитывая минимальные данные и вычислительные требования для моделей, оцениваемых здесь, этот подход может быть использован для раннего прогнозирования спроса на услуги здравоохранения на местном уровне и, таким образом, для помощи в ситуационной осведомленности и планировании потенциала в будущих эпидемических или пандемических условиях», – заключили исследования. команда.

На сайте опубликовано исследование «Сравнительная оценка методик краткосрочных прогнозов госпитализаций COVID-19 в Англии на местном уровне». medRxiv* сервер препринтов.

Как они это сделали

В исследовании используются индивидуальные или групповые прогнозы в реальном времени для прогнозирования госпитализаций в связи с COVID-19 в Англии. Еженедельные прогнозы ежедневного приема были сделаны в период с августа 2020 года по апрель 2021 года.

Для прогнозирования использовались три модели – средний ансамбль моделей авторегрессионных временных рядов, модель линейной регрессии с 7-дневными локальными случаями в качестве предиктора, а также масштабированная свертка локальных наблюдений и распределение задержки. Эти модели были измерены на предмет их точности в прогнозировании количества госпитализаций по нескольким сценариям, включая продолжительность прогнозируемого горизонта, время создания прогноза, географическое положение и то, как прогнозы улучшались, когда будущие случаи были известны.

Базовая модель не включала изменений с последнего дня госпитализации.

Резюме госпитализаций COVID-19 в Англии в период с августа 2020 года по апрель 2021 года. (A) Ежедневные госпитализации COVID-19 в Англии.  (B) Еженедельная госпитализация COVID-19 Национальным фондом здравоохранения (обозначается трехбуквенным кодом) для 40 крупнейших трастов по общему количеству госпитализаций с COVID-19 в период с августа 2020 года по апрель 2021 года. (C) Ежедневная госпитализация COVID-19 - вверху -пять трастов по общему количеству госпитализаций COVID-19.  На всех панелях пунктирными линиями обозначены даты первого (4 октября 2020 г.) и последнего (25 апреля 2021 г.) прогнозов.  Данные опубликованы NHS England [39].

Резюме госпитализаций COVID-19 в Англии в период с августа 2020 года по апрель 2021 года. (A) Ежедневные госпитализации COVID-19 в Англии. (B) Еженедельная госпитализация COVID-19 Национальным фондом здравоохранения (обозначается трехбуквенным кодом) для 40 крупнейших трастов по общему количеству госпитализаций с COVID-19 в период с августа 2020 года по апрель 2021 года. (C) Ежедневная госпитализация COVID-19 – вверху -пять трастов по общему количеству госпитализаций COVID-19. На всех панелях пунктирными линиями обозначены даты первого (4 октября 2020 г.) и последнего (25 апреля 2021 г.) прогнозов. Данные опубликованы NHS England [39].

Модель среднего ансамбля оказалась наиболее точной для прогнозирования госпитализаций с COVID-19

Когда модель предполагает, что текущие допуски не изменились, все модели превзошли все базовые модели во всех сценариях. Из всех моделей модель среднего ансамбля позволила наиболее точно предсказать количество поступлений.

Ввод случаев COVID-19 в моделирование способствовал более точному прогнозированию частоты госпитализаций в будущем. Однако прогнозы госпитализации по-прежнему были менее точными, а иногда даже хуже, чем моделирование на основе тенденций, когда учитывались другие факторы, такие как ограничение пандемии и колебания случаев COVID-19.

Способы улучшить прогнозы COVID-19 для госпитализаций

Исследователи предлагают несколько способов повысить точность прогнозов COVID-19. Один из методов – улучшить прогнозы основных случаев заболевания путем добавления более подробных предикторов госпитализаций, таких как маркировка случаев COVID-19 по возрасту.

Точность прогноза по дате прогноза.  (A) Относительная ИСВ (rWIS) моделей прогнозирования на 30 дат прогнозирования.  Более низкие значения rWIS указывают на лучшие прогнозы.  (B) Средняя абсолютная ошибка моделей прогнозирования.  Среднее AE рассчитывается как среднее AE по всем трастам.  (C) Среднее количество ежедневных госпитализаций в больницу с COVID-19 на уровне доверия по неделям, для справки.  Все панели относятся к 7-дневному горизонту прогноза;  см. Рисунок S5 для оценки на 14-дневном горизонте прогноза.

Точность прогноза по дате прогноза. (A) Относительная ИСВ (rWIS) моделей прогнозирования на 30 дат прогнозирования. Более низкие значения rWIS указывают на лучшие прогнозы. (B) Средняя абсолютная ошибка моделей прогнозирования. Среднее AE рассчитывается как среднее AE по всем трастам. (C) Среднее количество ежедневных госпитализаций в больницу с COVID-19 на уровне доверия по неделям, для справки. Все панели относятся к 7-дневному горизонту прогноза; см. Рисунок S5 для оценки на 14-дневном горизонте прогноза.

Добавление дополнительных моделей, таких как статистические модели и модели машинного обучения, также может улучшить уровни прогнозирования. Другой может включать пул ансамблевых моделей или взвешенный ансамбль, учитывающий прошлые характеристики.

Наконец, прогнозы можно улучшить, нанеся на карту меньший географический регион.

Основываясь на результатах, исследователи предлагают: «При прогнозировании госпитализаций на местном уровне в условиях эпидемии предположение об отсутствии изменений в госпитализации редко бывает лучше, чем включение, по крайней мере, компонента тенденции; включение запаздывающего предиктора, такого как случаи, может еще больше повысить точность прогнозирования, но зависит от составления хороших прогнозов на случай, особенно для более длинных горизонтов прогнозов. Использование ансамбля средних значений позволяет преодолеть некоторые переменные характеристики отдельных моделей и позволяет нам делать более точные и более точные прогнозы по времени и в разных местах ».

*Важное замечание

medRxiv публикует предварительные научные отчеты, которые не рецензируются и, следовательно, не должны рассматриваться как окончательные, руководящие в клинической практике / поведении, связанном со здоровьем, или рассматриваться как установленная информация.

.

Leave a comment

Your email address will not be published.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.