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美国流感数据中确定的高危人群的脆弱性

下一代流感疫情监测系统总体运行良好,但严重缺乏足够的数据,无法在风险最大的社区准确监测流感。位于马萨诸塞州波士顿的东北大学的Samuel V. Scarpino和来自奥斯汀德克萨斯大学的同事们在PLOS计算生物学上发表了这些发现。

社会经济地位较低的个人患流感相关并发症和住院的风险较高,这在很大程度上是由于获得医疗保健的机会减少。需要提高疾病监测和预测的准确性,以改善解决这些差距的公共卫生努力。虽然新的数据来源有望改善疾病监测,但它们的潜力仍不清楚。

Scarpino及其同事开发了一种新的流感监测系统,该系统将来自门诊诊所的传统数据与来自电子病历和互联网搜索的数据结合起来。他们利用该系统对2007年至2012年间德克萨斯州达拉斯-沃斯堡都市区与流感相关的住院率进行了预测,并将预测结果与现实世界中的住院率进行了比较。

新系统在较高社会经济阶层中表现良好,但无法准确预测研究地区最低收入四分之一地区的住院率。考虑到人口规模和其他关键因素的差异,居住在这些社区的人因流感住院的比率要高出两到三倍。

预测精度的差异可能是由于用于预测的数据存在偏差或采样不足造成的。作者推测,减少获得医疗服务的不平等也增加了数据差距和偏见的可能性。

“了解疾病风险和健康负担如何以及为什么会因社会经济地位、种族、族裔、移民地位和其他因素而有所不同,对于支持健康和平等的社会和经济至关重要,”Scarpino说。“否则,新的机器学习和大数据系统可能会延续传统决策系统的现有偏见。”

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