基于每日住院趋势预测新冠急救医疗服务事件
应用统计
2021-10-05 v6
摘要
引言：我们的回顾性研究旨在量化新冠肺炎（Covid-19）对得克萨斯州奥斯汀特拉维斯县急救医疗服务（EMS）需求时间分布的影响，并提出一个稳健模型以预测新冠 EMS 事件。方法：我们分析了 2019 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间奥斯汀-特拉维斯县地区的 EMS 呼叫时间分布。通过变点检测识别标记 EMS 呼叫分布变化的关键日期，并应用时间序列回归预测新冠 EMS 事件。结果：两个关键日期标志着新冠对 EMS 呼叫分布的影响：3 月 17 日，非疫情 EMS 事件每日数量显著下降；5 月 13 日，EMS 每日呼叫量回升至疫情前水平的 75%。仅新冠患者每日住院新增数即是疫情 EMS 呼叫量的强预测因子，其 r2 值等于 0.85。特别地，在 EMS 将新冠患者送往医院的每 2.5 例中，有一人被收治。结论：非疫情 EMS 需求日均数显著低于新冠疫情前时期。新冠症状相关的 EMS 呼叫数可由新冠患者每日新增住院数预测。这些发现可能引起 EMS 部门对未来大流行规划的关注，包括预测大流行相关呼叫以调整针对性响应的能力。
引用
@article{arxiv.2103.10885,
title = {Predicting Covid-19 EMS Incidents from Daily Hospitalization Trends},
author = {Yangxinyu Xie and David Kulpanowski and Joshua Ong and Evdokia Nikolova and Ngoc Mai Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10885},
year = {2021}
}