Bessere Methode zur Vorhersage des Ausbruchs von Grippeepidemien
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Bessere Methode zur Vorhersage des Ausbruchs von Grippeepidemien

Eine neue Studie veröffentlicht in PLoS Computational Biology hat eine neue Methode entwickelt, um den Ausbruch einer Grippeepidemie besser zu erkennen und vorherzusagen. Durch die Analyse der vom Europäischen Zentrum für die Kontrolle von Krankheiten gesammelten Daten in Kombination mit einer Vielzahl zusätzlicher Quellen konnten die Forscher den Beginn einer Epidemie früher vorhersagen und identifizieren, so dass die Gesundheitseinrichtungen sich besser vorbereiten konnten.

Die Methode war entwickelt von einem Forscherteam um Joana Goncalves-Sa vom Instituto Gulbenkian de Ciencia in Portugal und zielte darauf ab, die Grenzen des bestehenden Influenza-Überwachungssystems zu überwinden.

Die wöchentlichen Berichte über die geschätzte Anzahl von Grippefällen aus der Das Europäische Zentrum für die Kontrolle von Krankheiten in Verbindung mit Daten von Google in Bezug auf fast Echtzeit-Suche nach Grippe-Themen, zusätzlich zu den offiziellen Influenza-Inzidenzraten und Informationen aus einem Bereitschaftsdienst, war das Team in der Lage um den Beginn einer Epidemie in nahezu Echtzeit zu prognostizieren, im Gegensatz zu der Verzögerung, die oft mit traditionellen Überwachungsmethoden verbunden ist.

All diese Daten sind dann e Ein mathematisches und computergestütztes Modell, das in der Lage ist, Veränderungen in der Anzahl der Fälle zu erkennen und den Beginn einer Epidemie zu signalisieren. Die Forscher verwendeten auch Daten aus anderen Ländern, um die globale Anwendbarkeit dieser Methode zu testen, und fanden heraus, dass das Modell in mindestens acht anderen europäischen Ländern den Ausbruch einer Epidemie um mehrere Wochen vorhersagen konnte. Diese frühere Erkennung ermöglicht Gesundheitseinrichtungen viel Zeit, sich besser auf den Zustrom von Patienten vorzubereiten, damit sie einen Ausbruch wirksamer behandeln können.
Goncalves-Sa kommentierte die Wirksamkeit ihres Modells und erklärte: "Unsere Methode hat zwei Hauptvorteile. Erstens kann es mit einer Vielfalt von Datenquellen verwendet werden, von denen einige in der Nähe von Echtzeit liegen, wodurch die Stichprobenauswahl und Verzögerungen bei der Erkennung des Beginns der Grippesaison reduziert werden. Zweitens ist das System einfach und zuverlässig genug, um von Entscheidungsträgern verwendet zu werden. Es bietet grundsätzlich eine Wahrscheinlichkeit, dass die Grippesaison bereits begonnen hat. Wenn diese Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Schwelle überschreitet, sollten sich die Gesundheitsdienste auf den Höhepunkt vorbereiten. "

Die Influenza ist für drei bis fünf Millionen schwere Erkrankungen verantwortlich, die jedes Jahr bis zu einer halben Million Menschen töten. Die Entwicklung dieses verbesserten Erkennungsmodells könnte diese Krankheits- und Todesfälle verringern, da es den öffentlichen Gesundheitsdiensten ermöglicht, sich besser auf die Behandlung von Patienten vorzubereiten. Mit weiteren Forschungen könnte dieses Modell global angewendet werden und könnte auch den Ausbruch anderer Krankheiten vorhersagen.

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