病院入院のアプリケーションベースCOVID-19症候群サーベイランスと予測: スウェーデンのCOVID症状研究【JST・京大機械翻訳】

Kennedy, B.; Fitipaldi, H.; Hammar, U.; Maziarz, M.; Tsereteli, N.; Oskolkov, N.; Varotsis, G.; Franks, C. A.; Nguyen, D. T.; Spiliopoulos, L.; Adami, H.-O.; Bjoerk, J.; Engblom, S.; Fall, K.; Grimby-Ekman, A.; Litton, J.-E.; Martinell, M.; Oudin, A.; Sjoestroem, T.; Timpka, T.; Sudre, C. H.; Graham, M. S.; Lavigne du Cadet, J.; Chan, A. T.; Davies, R.; Ganesh, S.; May, A.; Ourselin, S.; Capdevila Pujol, J.; Selvachandran, S.; Wolf, J.; Spector, T. D.; Steves, C. J.; Gomez, M. F.; Franks, P. W.; Fall, T.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205815382647 整理番号：21P0281506

病院入院のアプリケーションベースCOVID-19症候群サーベイランスと予測: スウェーデンのCOVID症状研究【JST・京大機械翻訳】

App-based COVID-19 syndromic surveillance and prediction of hospital admissions: The COVID Symptom Study Sweden

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資料名：
発行年： 2022年03月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月04日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

アプリベースのCOVID症状研究を,2020年4月にスウェーデンで打ち上げ,リアルタイムのCOVID-19監視に貢献した。方法:著者らは,2020年4月29日~2021年2月10日の間の10.6百万日症状報告を貢献した143,531人の研究参加者([≧]18歳)を登録した。19,161自己申告PCR試験からのデータを用い,症状に基づくモデルを作成し,外部データセットで0.78(95%CI 0.74~0.83)のAUCで,症候性COVID-19の個々の確率を推定した。これらの個々の確率を用いて,毎日の地域COVID-19罹患率を推定し,次に,現在の病院データとともに,次の週のCOVID-19病院入院を予測した。著者らは,この病院予測モデルが,事例通知(MdAPE:30.3%)に基づくモデルよりも,最初のパンデミック波の間,スウェーデンの5つの最も人口の多い地域全体で,より低い中央値絶対パーセント誤差(MdAPE:25.9%)を示した。2番目の波の間,誤り率は類似していた。局所COVID-19試験データを含まない英語データセットに同じモデルを適用すると,それぞれ22.3%と19.0%のMdAPEを観測し,予測モデルの移動性を強調した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

感染症・寄生虫症一般 , 疫学 , 精神障害

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