Ảnh chụp màn hình ứng dụng web covid19scan được chụp vào ngày 30 tháng 8 năm 2020. Credit: truy cập web / Hohl của Covid19scan

Các điểm đã có xu hướng hướng tới các cụm nhỏ hơn nhưng nhiều hơn kể từ khi đại dịch bắt đầu.

Trong quá trình bùng phát dịch bệnh coronavirus, các đợt bùng phát COVID-19 đã tấn công các cộng đồng trên khắp Hoa Kỳ. Khi các đợt lây nhiễm thay đổi theo thời gian, các quan chức địa phương buộc phải thực hiện một cách tiếp cận nhanh chóng để phân bổ nguồn lực và ban hành các chính sách y tế công cộng. Trong một nghiên cứu mới do Đại học Utah dẫn đầu, các nhà địa lý đã công bố nỗ lực đầu tiên để tiến hành giám sát hàng ngày các điểm nóng COVID-19 mới nổi cho mọi quận ở tiếp giáp Hoa Kỳ.

Sử dụng số liệu thống kê không-thời gian sáng tạo, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra các khu vực địa lý nơi dân số có nguy cơ nhiễm vi-rút cao hơn. Họ tiến hành phân tích hàng ngày bằng cách sử dụng số lượng ca bệnh COVID-19 hàng ngày từ ngày 22 tháng 1 đến ngày 5 tháng 6 năm 2020 để thiết lập các cụm khu vực, được định nghĩa là tập hợp các ca bệnh được phân nhóm chặt chẽ theo thời gian và không gian. Trong tháng đầu tiên, các cụm rất lớn, đặc biệt là ở Trung Tây. Bắt đầu từ ngày 25 tháng 4, các cụm trở nên nhỏ hơn và nhiều hơn, một xu hướng vẫn tồn tại cho đến khi kết thúc nghiên cứu.

Bài báo được đăng trên tạp chí Spatial and Spatio-temporal Epidemiology số tháng 8 năm 2020. Nghiên cứu được xây dựng dựa trên công việc trước đây của nhóm bằng cách đánh giá các đặc điểm của từng cụm và các đặc điểm thay đổi như thế nào khi đại dịch bùng phát.

“Chúng tôi đã áp dụng phương pháp phân nhóm để xác định các khu vực cần quan tâm và cũng theo dõi các đặc điểm của các cụm — chúng đang phát triển hay thu hẹp lại, mật độ dân số như thế nào, nguy cơ tương đối có tăng lên hay không?” Alexander Hohl, tác giả chính và trợ lý giáo sư tại Khoa Địa lý tại Hoa Kỳ cho biết “Chúng tôi hy vọng điều này có thể cung cấp thông tin chi tiết về các chiến lược tốt nhất để kiểm soát sự lây lan của COVID-19 và có khả năng dự đoán các điểm nóng trong tương lai.”

Các cụm hàng tuần là kết quả của thống kê quét không-thời gian tiềm năng. Credit: Hohl và cộng sự, Dịch tễ học không gian và thời gian (2020)

Nhóm nghiên cứu, bao gồm Michael Desjardins thuộc Trung tâm Khoa học Không gian của Trường Y tế Công cộng Johns Hopkins Bloomberg và Eric Delmelle và Yu Lan của Đại học Bắc Carolina tại Charlotte, đã tạo một ứng dụng web gồm các cụm mà công chúng có thể kiểm tra hàng ngày tại COVID19scan.net. Hohl cảnh báo rằng ứng dụng mới chỉ là một bước khởi đầu. Các quan chức nhà nước sẽ cần phân tích quy mô nhỏ hơn để xác định các địa điểm cụ thể để can thiệp.

“Ứng dụng này nhằm hiển thị nơi các quan chức nên ưu tiên các nỗ lực — nó không cho bạn biết bạn sẽ hoặc sẽ không nhiễm vi-rút ở đâu,” Hohl nói. “Tôi xem đây là một nguồn cảm hứng, hơn là một công cụ cụ thể, để hướng dẫn các cơ quan chức năng ngăn chặn hoặc ứng phó với các đợt bùng phát. Nó cũng cung cấp cho công chúng một cách để xem những gì chúng tôi đang làm ”.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng số lượng trường hợp hàng ngày được báo cáo trong Kho dữ liệu COVID-19 từ Trung tâm Khoa học và Kỹ thuật Hệ thống tại Đại học Johns Hopkins, nơi liệt kê các trường hợp ở cấp quận ở vùng tiếp giáp của Hoa Kỳ. Họ sử dụng ước tính dân số 5 năm 2018 của Trang web Điều tra dân số Hoa Kỳ trong mỗi quận.

Để thiết lập các cụm, họ đã chạy một thống kê quét không-thời gian có tính đến số trường hợp được quan sát và dân số cơ bản trong một khu vực địa lý và khoảng thời gian nhất định. Sử dụng SatScan, một phần mềm được sử dụng rộng rãi, họ đã xác định các khu vực có nguy cơ cao đáng kể về COVID-19. Do có sự khác biệt lớn giữa các quận, việc đánh giá rủi ro rất khó khăn. Các khu vực nông thôn và các quận nhỏ, đơn lẻ có thể không có dân số lớn, do đó, chỉ một số ít trường hợp sẽ khiến rủi ro tăng lên đáng kể.

Nghiên cứu này là nghiên cứu thứ ba trong số lần lặp lại của nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê để phát hiện và giám sát các cụm COVID-19 ở Hoa Kỳ. Vào tháng 5, nhóm đã công bố nghiên cứu địa lý đầu tiên của họ sử dụng phương pháp theo dõi, đây cũng là bài báo đầu tiên được xuất bản bởi các nhà địa lý phân tích COVID-19. Vào tháng 6, họ đã xuất bản một bản cập nhật.

Hohl nói: “Có thể giống như một cõi vĩnh hằng trước đây vì đại dịch đang thay đổi quá nhanh. “Chúng tôi tiếp tục lấy ý kiến ​​phản hồi từ cộng đồng nghiên cứu và luôn cố gắng làm cho phương pháp trở nên tốt hơn. Đây chỉ là một phương pháp để khắc phục những cộng đồng đang gặp rủi ro. ”

Một hạn chế lớn của phân tích là bản thân dữ liệu. Báo cáo COVID-19 khác nhau đối với mỗi tiểu bang. Không có cách nào thống nhất mà thông tin chuyển từ các phòng thí nghiệm xác nhận chẩn đoán, đến các cơ quan y tế nhà nước đến Kho dữ liệu COVID-19 từ Trung tâm Khoa học và Kỹ thuật Hệ thống tại Đại học Johns Hopkins, nơi nghiên cứu lấy dữ liệu của nó. Ngoài ra, các nỗ lực kiểm tra khá khác nhau giữa các tiểu bang và nhóm đang làm việc để điều chỉnh số lượng các trường hợp quan sát được để phản ánh nỗ lực của một tiểu bang. Hohl cũng đang làm việc với các nhà nghiên cứu U khác để xem xét mối quan hệ giữa mạng xã hội và COVID-19 để dự đoán quỹ đạo bùng phát trong tương lai.

Hohl cho biết: “Chúng tôi đã nghiên cứu vấn đề này kể từ khi COVID-19 lần đầu tiên bắt đầu hoạt động và lĩnh vực này đang phát triển cực kỳ nhanh chóng. “Điều quan trọng là phải công khai và phản ứng với những gì khác đang được công bố để chúng tôi có thể thực hiện bước tiếp theo trong dự án.”

Tham khảo: “Giám sát hàng ngày COVID-19 sử dụng thống kê quét không-thời gian tiềm năng ở Hoa Kỳ” của Alexander Hohl, Eric M. Delmelle, Michael R. Desjardins và Yu Lan, ngày 27 tháng 6 năm 2020, Dịch tễ học không gian và thời gian.
DOI: 10.1016 / j.sste.2020.100354

Nguồn: scitechdaily