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
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