Our new paper on using >2 million national symptom surveys to devise an algorithm for predicting the probability of an individual to test positive for COVID-19 based on answers to 9 simple questions (age, gender, and symptoms)
We validated our model on held-out individuals from Israel (auROC of 0.737) and on independently-collected dataset from the U.S., U.K. and Sweden by @timspector
We find that loss of taste and small is the most distinctive symptom for predicting a positive COVID-19 test
We find interactions between several symptoms and age, suggesting variation in the clinical manifestation of the disease in different age groups
Our tool can be used online to directing the limited testing resources through prioritization of individuals for testing, thus increasing the rate at which positive individuals can be found
individuals at high risk for a positive test result can also be isolated prior to testing
כי אחוז הבדיקות החיוביות במגזר החרדי גבוה בהרבה משאר המגזרים וזה לכאורה עדות לתחלואה חבויה גבוהה -- הרבה נדבקים שלא אותרו
ואם יש הרבה שלא אותרו, הרי שאחוז הקשים והנפטרים מבין אלו שכן אותרו צריך להיות גבוה יותר אצל החרדים
>>>
פתרון אחד הציע @yaircherki בכתבה שבה חשף הרבה חולים קשה חרדים שלא הולכים לבתי חולים. אבל כפי ששרקי ציין, קשה שלא לרשום את הנפטרים ולכן לפחות את התמותה זה לא מסביר
נקודה מעניינת: יש הבדל במאפייני המאומתים שמגלים כשמגפה מתפשטת לעומת כשמגפה מתכווצת
כשמגפה מתפשטת, הזמן שעבר מארוע ההדבקה (האמיתי, הלא ידוע), קצר יותר, בממוצע, במאומת שמגלים
למה? זה ענין סטטיסטי >>>
כשמגפה מתפשטת, בכל דור יש יותר נדבקים מהדור הקודם. לכן, יש הסתברות גבוהה יותר שבדגימה אקראית מתוך המאומתים נדגום מישהו שנדבק ממש לאחרונה. פשוט כי יש יותר כאלו...
>>>
לדוגמה: נניח שדור הדבקה לוקח 4 ימים ונניח שמקדם ההדבקה הוא 2 למען הפשטות. נניח שבדור הקודם היו 1000 מאומתים. בדור הנוכחי יהיו לכן 2000. בגלל שגם הדור הקודם וגם הדור הנוכחי עדיין חיוביים לקורונה, אזי שבדגימה אקראית של 3000 המאומתים יש פי 2 יותר סיכוי שהמאומת הינו מהדור הנוכחי
בשלישי שעבר כשהיו 812 חולים קשים חזינו שבשלישי זה נגיע לכ-1000 קשים בביה"ח. בפועל העליה הייתה מתונה יותר והיו 889. טעינו. וטוב שכך
אבל לאור דיוק המודל עד עתה, חשבנו שלא סביר שהפער מקרי ואכן בניתוח שעשינו זיהינו ירידה חדה בסיכוי של מאומתים, במיוחד בגיל צעיר יותר, להפוך לחולים קשה
כמו שכתבנו מהתחלה, חוץ מתמונת מצב עתידית שתחזית המודל מספקת, התועלת העיקרית שאנחנו רואים במודל היא ביכולתו להתריע כשמשהו משתנה וזה קורה כשיש פער בין המציאות לתחזית
בפרטים: עד לפני יומיים המציאות תאמה יפה את התחזית, ואז החלה מגמת ירידה בחולים קשה בניגוד להמשך העליה שחזינו
למודל שלנו יש שני חלקים עיקריים, אחד לעבור ממאומתים לחולים קשה, ואחר למדל שחרור ותמותה של חולים קשה.
1. לא לפתוח את מערכות החינוך ברמת תחלואה גבוהה ומקדם הדבקה סביב 1. מעבר לזה שהמגפה תתפרץ, הלימודים לא יהיו יעילים בגלל ריבוי בידודים וסגירת כיתות ובתי ספר בעקבות זה
>>>
2. לא לנהג את המגפה לפי סף הקריסה של מערכת הבריאות. זה רק מבטיח את זה שנגיע לסף שנקבע... ובנקודה הזו, רמת התחלואה תהיה בשיא, יהיו הרבה נפטרים, ויקח הרבה מאד זמן להוריד את המספרים. צריך להגיב מהר
3. התפרצות תחלואה בצעירים תוביל בהכרח להתפרצות במבוגרים בתוך מספר שבועות