COVID-19パンデミック中の雑音入院時系列への集中治療占有の確率モデルの当てはめ【JST・京大機械翻訳】

Awasthi Achal; Minin Volodymyr M.; Huang Jenny; Chow Daniel; Xu Jason

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214644414595 整理番号：22P0296879

COVID-19パンデミック中の雑音入院時系列への集中治療占有の確率モデルの当てはめ【JST・京大機械翻訳】

Fitting a stochastic model of intensive care occupancy to noisy hospitalization time series during the COVID-19 pandemic

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発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月17日
JST資料番号： O7000B 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)

集中治療占有率は,COVID-19パンデミックの間の政策決定を導くために使用された健康管理ストレスの重要な指標である。パンデミックな進歩としての信頼できる意思決定に向けて,患者が病院と集中治療室(ICUs)に入院し,退院する速度を推定することが重要である。個人レベルの病院データは,関心のそれぞれの地理的局所性におけるモデリング者にはほとんど利用できないので,公的に利用可能な病院とICUベッドの毎日の数から,これらの速度を推論するためのツールを開発することが重要である。ICU占有率の変動をモデル化する移動-死亡プロセスに基づくそのような推定アプローチを開発した。著者らの柔軟なフレームワークは,病院ベッド占有率および毎日のSARS-CoV-2試験陽性率のような共変量に依存する移動および死亡率を可能にし,それは病院ICU操作の変化を駆動する可能性がある。シミュレーション研究により,提案手法は雑音時系列データ上で良好に機能し,California,Irvine(UCI)健康およびオレンジ郡,Californiaの大学からの入院データに統計的枠組みを適用することを実証した。移住と死亡率が共変量で変化できる尤度ベースフレームワークを導入することによって,厳密なモデル選択を通して,入院と陽性率がICU滞在ダイナミクスをモデリングするための重要な共変量であり,匿名化患者レベルUCI病院データを用いて著者らの患者ICU滞在推定を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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感染症・寄生虫症の治療 , 小児科の治療 , 医用情報処理

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