La mort de COVID-19 continue de croître de façon exponentielle dans les points chauds américains, une startup de Seattle découvre de nouvelles données …

La ligne bleue continue dans le graphique ci-dessus est le nombre de décès COVID-19 signalés aux États-Unis chaque jour, la ligne rouge représente une courbe de croissance exponentielle et les lignes bleues en pointillés sont des «limites de contrôle» qui indiquent si la croissance est exponentielle chemin. Voir l’amorce complète ci-dessous. (Graphique MDMetrix.)

Reflétant un sentiment véhiculé dans certains points chauds COVID-19, le gouverneur Phil Murphy du New Jersey a tweeté cette semaine que la «courbe s’aplatissait» dans la crise COVID-19 de l’État. Mais il a averti qu’il était trop tôt pour célébrer – disant que «ce n’était pas le moment de faire un pic sur des ballons de football ou de nous retirer le pied».

Cependant, il est temps d’affûter nos crayons. Et il se trouve que les mathématiques sont en accord avec toutes les métaphores de Murphy.

Les décès quotidiens à New York, dans le New Jersey, en Californie, au Michigan et dans l’État de Washington « sont toujours sur une courbe de croissance exponentielle », selon une nouvelle analyse de la start-up de données de santé de Seattle MDMetrix. La société affirme qu’elle utilise l’intelligence artificielle combinée à des cartes de contrôle pour distinguer les véritables tendances des changements moins importants dans les ensembles de données qui varient considérablement d’un jour à l’autre.

Mais l’analyse montre également que la trajectoire de croissance des nouveaux cas de COVID-19 commence à tomber en dessous de la fourchette exponentielle dans certains de ces mêmes États, et à croître sous une courbe exponentielle pendant plus d’une semaine aux États-Unis dans leur ensemble.

Cela pourrait être lu comme un signal précoce.

« Il y a probablement quelques semaines de décalage entre les deux mesures », a déclaré Warren Ratliff, PDG de MDMetrix, par e-mail. «Si moins de personnes reçoivent COVID-19 aujourd’hui, toutes choses étant égales par ailleurs, nous nous attendons à moins de décès quelques semaines plus tard.»

« Cependant, il y a une mise en garde majeure », a-t-il déclaré. «Le nombre de nouveaux cas signalés est lié à la disponibilité des tests. Ainsi, un «signal» concernant le nombre de nouveaux cas pourrait représenter un aplatissement de la courbe des nouveaux cas, mais il pourrait également refléter les limites des tests. »

Ratliff a ajouté: « Bien qu’il soit encourageant de voir des signes de décélération du nombre de nouveaux cas pour certains États, la mesure clé que nous voulons tous que les mesures d’atténuation affectent est le nombre de vies perdues chaque jour. »

«Malheureusement, nous n’avons pas encore vu de signal indiquant que les États-Unis, ou l’un des États les plus touchés, ont réussi à réduire l’accélération du taux de mortalité quotidien. Nous espérons certainement que cela changera bientôt. Nous espérons que ces graphiques aideront tout le monde à voir la nécessité de poursuivre les mesures d’atténuation et de s’assurer qu’elles sont efficaces. « 

Dan Low, MD, professeur agrégé à l’Université de Washington et directeur médical de MDmetrix, décrit les cartes de contrôle comme «le meilleur outil pour distinguer les signaux du bruit dans les données médicales du monde réel».

Voici à quoi ressemblent les graphiques MDMetrix pour l’État de Washington à ce jour.

Les graphiques sont basés sur une approche développée par le célèbre statisticien de la santé Lloyd Provost, un conseiller MDMetrix affilié à Associates in Process Improvement et à l’Institute for Healthcare Improvement.

La société, qui a levé plus de 4 millions de dollars à ce jour, a été lancée en 2016 après que Low, anesthésiste au Seattle Children’s Hospital, ait été surpris par les difficultés rencontrées en essayant de comparer l’efficacité de deux médicaments différents chez les patients, comme indiqué dans ce épisode du podcast GeekWire Health Tech.

MDMetrix, qui propose gratuitement son logiciel «Mission Control» aux hôpitaux pour les cas COVID-19, explique que les graphiques sont un exemple du type d’informations que sa technologie fournit aux professionnels de la santé. La société affirme que son intelligence artificielle « identifie automatiquement les » signaux « dans les données afin que les leaders et les cliniciens de première ligne puissent comprendre et adapter leurs approches à COVID-19. »

Les graphiques sont dérivés de données conformes au New York Times. MDMetrix dit qu’il les mettra à jour quotidiennement.

De MDMetrix, voici une introduction à la lecture des graphiques.

• La ligne rouge représente une projection de la courbe de croissance exponentielle, basée sur les données de décès quotidiennes New York Times.

• Les points bleus unis, joints par la ligne bleue, représentent le nombre réel de décès COVID-19 déclarés par jour.

• Les lignes pointillées sont des «limites de contrôle» qui sont mathématiquement liées au taux de croissance projeté. Si les décès dus à COVID-19 sont sur une trajectoire «stable» de croissance exponentielle, la ligne bleue continue doit rester dans les lignes «limite de contrôle» en pointillés.

• Naturellement, la ligne bleue se déplace d’avant en arrière sur la projection de la ligne rouge, reflétant la variation attendue dans le monde réel (bruit).

Des décennies de science des données sur l’amélioration de la qualité (c’est-à-dire l’ingénierie industrielle) ont établi plusieurs règles pour détecter les «signaux» de matériaux à l’aide de cartes de contrôle. Par exemple, si la ligne bleue (décès) traverse une ligne pointillée (une limite de contrôle), cela signifierait que quelque chose s’est produit qui a rendu le «système» de croissance exponentielle instable. Peut-être qu’un ordre de rester à la maison pourrait ralentir le nombre de décès quotidiens, aplatir la ligne bleue et franchir la limite de contrôle inférieure. Ou, la levée d’une ordonnance de séjour à domicile pourrait accélérer le nombre de décès quotidiens, augmenter la ligne bleue et franchir la limite de contrôle supérieure.

D’autres signaux de données qui indiqueraient que nous avons tourné le coin seraient huit points séquentiels à droite de la ligne rouge; ou six points séquentiels, chacun tombant plus à droite (c’est-à-dire loin de la ligne rouge). L’inverse de l’une de ces règles signifierait que la situation empire.

Consultez le tableau de bord de l’entreprise pour la dernière analyse état par état.

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