Расширенное моделирование развития эпидемиологической вспышки COVID-19

Дизайн. Ретроспективное наблюдательное исследование. Моделирование будет основано на пандемии SARS-CoV-2, которая началась в начале 2020 года.

Субъекты исследования. Будет собрана информация о ежедневных данных о заболеваемости, агрегированных по возрасту и полу, для: проведенных тестов, положительных случаев, госпитализаций и госпитализаций в отделения интенсивной терапии по поводу SARS-CoV-2, выписок из больниц и отделений интенсивной терапии, выздоровлений и смертности (в отделениях интенсивной терапии, в больнице или в обществе) лиц с COVID19.

Критерии включения. Из положительных случаев: Наличие инфекции SARS-CoV-2, лабораторно подтвержденной положительным результатом анализа обратной транскриптазы-полимеразной цепной реакции на коронавирус 2 тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV-2) или положительным тестом на антиген от 1 марта. , 2020 г. по 9 января 2022 г.

Для госпитализаций: Госпитализации с начала пандемии. Рассматривая разные эпизоды как один прием, когда речь идет о переводах из одного центра в другой. Учитывайте исключительно доходы от COVID19.

Критерии исключения: пациенты, госпитализированные по другим причинам, у которых заболевание развилось во время пребывания в больнице.

Переменные. Собираемые данные представляют собой агрегированные данные в виде инцидентов. Население будет стратифицировано на десять возрастных групп (0–9, 10–19, ..., 70–79, 80–89, 90+) и по полу. Переменные:

• Лица в исследуемой популяции по возрасту.
• Количество новых подтвержденных положительных случаев COVID19 по возрасту и дню.
• Число новых госпитализаций в связи с COVID19 по возрасту и дню. Количество госпитализаций в отделения интенсивной терапии из-за COVID19
• Общее количество смертей от COVID19 по возрасту и дням.
• Количество выписанных из больниц (живых пациентов) пациентов, госпитализированных по поводу COVID19, по возрасту и дням (без учета переводов).
• Число смертей в больницах от COVID19 по возрасту и дню.
• Число смертей в отделениях интенсивной терапии от COVID19 по возрасту и дню.

Итоговые переменные, которые будут получены в результате предлагаемого моделирования:

• Число предполагаемых положительных случаев COVID19 по возрасту и дням.
• Число предполагаемых госпитализаций с COVID19 по возрасту и дням.
• Предполагаемое общее количество смертей от COVID19 по возрасту и дню.
• Предполагаемое количество госпитализаций в отделения интенсивной терапии из-за COVID19, оцененное по возрасту и дню.

Анализ данных. Мы будем использовать P-сплайны и отрицательное биномиальное распределение. P-сплайны или штрафные сплайны — мощный инструмент для моделирования нелинейных отношений во временных данных. Объединив их с отрицательным биномиальным распределением, получается модель, которая особенно подходит для подсчета данных с чрезмерной дисперсией, как в случае с данными о пандемии.

Процедура:

• Сбор данных: Ежедневные данные о положительных случаях, поступлениях в больницы и отделениях интенсивной терапии будут собираться с начала пандемии до сентября 2022 года.
• Моделирование: к данным будет применена модель P-сплайнов, основанная на отрицательном биномиальном распределении. Эта модель будет разработана для выявления временных тенденций и сезонных закономерностей, а также для устранения чрезмерной дисперсии данных.
• Модель со случайным эффектом для дня недели: специально для прогнозирования госпитализаций будет включен случайный эффект для дня недели. Данная корректировка будет сделана, поскольку была выявлена ​​систематическая изменчивость доходов в зависимости от дня недели. Учет этого случайного эффекта значительно повысит точность модели для этой переменной.
• Прогноз: Прогнозы будут сделаны на два временных горизонта: краткосрочный (1 и 2 дня) и среднесрочный (5 дней). Эти прогнозы позволят нам предвидеть развитие пандемии и принимать обоснованные решения.

Проверка прогнозов. Для проверки точности и надежности прогнозов будет проведен ретроспективный анализ в разные периоды (или волны) пандемии. Прогнозы модели будут сравниваться с фактическими наблюдаемыми данными, а показатели ошибок будут рассчитываться для оценки эффективности модели.

Ограничения. Одним из ограничений исследования является возможная потеря госпитализаций из-за рассматриваемого заболевания и смерть (или выздоровление) у лиц, временная последовательность тестирования, госпитализации и смерти (или выздоровления) которых не соответствовала последовательности, использованной при проведенном поиске.

Этические аспекты. В этом исследовании для достижения своих целей используется только анонимная информация. Данных, позволяющих идентифицировать пациента, нет.

Обработка, передача и передача персональных данных всех участвующих лиц соответствуют положениям Европейского регламента по защите данных (EU2016/679) относительно защиты физических лиц в отношении обработки. персональных данных и свободное распространение этих данных, а также Органический закон 3/2018 от 5 декабря о защите персональных данных и гарантиях цифровых прав. Практически все данные, необходимые для данного исследования, представляют собой агрегированные данные, которые ни в коем случае не могут быть связаны с отдельными лицами. Вся информация будет обработана абсолютно конфиденциально.

Что касается получения информированного согласия от пациента, эта исследовательская группа предлагает провести исследование, не спрашивая у пациента информированного согласия. Причины, по которым сделано это предложение, основаны на статье 58 Закона 14/2007 от 3 июля о биомедицинских исследованиях («...в исключительных случаях закодированные или идентифицированные образцы могут обрабатываться в целях биомедицинских исследований без согласия субъект-источник, когда получение указанного согласия невозможно или требует необоснованных усилий. В этих случаях потребуется положительное заключение соответствующего комитета по этике исследований. ")