Wir wurden erwartet, ein Höhepunkt, aber wir kamen auf ein plateau.
Eine statistische Analyse von allen 50 Staaten und Washington, DC, gefunden, dass die soziale Distanzierung Maßnahmen effektiv verlangsamt die Ausbreitung des Corona-Virus auf das ganze, aber nicht reduzieren die Anzahl der neuen Infektionen pro Tag.
„Alle soziale Distanz war eindeutig zu helfen, sondern es lediglich stabilisiert werden“, sagte Aaron Wagner, professor of electrical and computer engineering und ersten Autor von „Social Distancing Hat sich Lediglich Stabilisiert COVID-19 in den USA“, die veröffentlicht April 30, die auf dem preprint-server medRxiv.
„Wenn Sie auf einem plateau und Sie starten entspannter soziale Distanz, die Sie erwarten, dass die Zahl der neuen Infektionen zu starten, zu beschleunigen,“ Wagner sagten. „Der virus wird wahrscheinlich nicht verbreiten, so schnell wie pre-intervention, aber Sie erwarten, dass es zu beschleunigen, aber trotzdem.“
Die Analyse, durchgeführt von einem team von Daten-Wissenschaftlern, Ingenieuren und Experten für öffentliche Gesundheit an der Cornell und der Universität von Rochester fand heraus, dass es dauerte ungefähr 12 Tage für die Auswirkungen von social-distancing-Massnahmen, offensichtlich zu werden, weil der virus die Inkubationszeit und die Wartezeit für die Testergebnisse.
Neben anderen Faktoren, deren Modell als die Verdoppelung der rate—die Menge an Zeit, die in einem bestimmten Staat für die Zahl der coronavirus-Fälle zu verdoppeln—sowohl vor als auch nach der sozialen Distanzierung begann.
„Wir haben keine Beweise dafür finden, dass jeder Staat war, in dem Vertragsstaat zone,“ Wagner sagten.
Die Forscher fanden eine überraschende Konsistenz durch das Land.
„Es gibt eine Menge Gerede in den Nachrichten über diese patchwork-Antworten unter den Staaten, und es ist leicht den Eindruck bekommen, fälschlicherweise, dass die Mitgliedstaaten alle über den Ort und tun völlig unterschiedliche Dinge,“ Wagner sagten. „Was wir fanden, haben wir bei der recherche war, dass in Bezug auf die Politik, die wir betrachtet gab es nicht viel Unterschied in Bezug auf das, was geschlossen wurde und Wann.“
Sie betrachtet die Schließung der K-12 Schulen und restaurants als Ihre benchmark für den start der sozialen Distanzierung. Einundvierzig Staaten, die Sie fanden, geschlossenen Schulen zwischen 16. März und 19. März. „Sie am Ende mit einem sehr klar, vor und nach,“ Wagner sagten.
Alle, aber drei Staaten—North Dakota, South Dakota und Nebraska—zeigten, dass die soziale Distanz signifikant beeinflusst die Verdoppelung der Datenrate. Diese sind drei der vier Staaten, sah der langsamste Ausbreitung des coronavirus in der nation. New York, New Jersey und Michigan, unter den am stärksten betroffenen Staaten—zeigte die stärkste Veränderung nach dem Maßnahmen auferlegt wurden.
Aber obwohl die Verbreitung des coronavirus begann Abflachung im ganzen Land von Anfang April, der social-distancing-Massnahmen nicht dazu führen, dass die Zahl der täglichen Neuinfektionen rückläufig sind, fanden die Forscher.
„Unsere Ergebnisse zeigen nicht viel Gründe für eine erhebliche Entspannung der sozialen Distanzierung, in Ermangelung anderer Maßnahmen,“ Wagner sagten. „Wir haben nicht viel Spielraum.“
Zusätzliche Schritte, wie z.B. die Ermittlung von Kontaktpersonen, erhöhte testen oder strengere Quarantäne könnte auch einen Einfluss, fügte er hinzu, wie die Tatsache, dass die Infektionsrate wird unweigerlich fallen, während mehr Leute Vertrag das virus, verlassen weniger anfällig.
Die Forschung war unter den ersten Bemühungen der neuen Größeren Daten Wissenschaft Kooperative Institute, finanziert von der National Science Foundation. Das Institut, eine Zusammenarbeit zwischen Forschern an der Cornell und der University of Rochester, konzentriert sich auf die Verwendung von data science-Anwendungen lösen Probleme in der Medizin und Gesundheit.
„Unser Institut konzentriert sich in Erster Linie auf die mathematischen Grundlagen von data science, aber wir untersuchen, um zu sehen, Sie haben Anwendungen in der wirklichen Welt,“ sagte David Matteson, Cornell-außerordentlicher professor der Statistik und des data science und principal investigator des data-science collaboration.
„Das war eine Zeit, wo die Methodik, die wir gearbeitet hatten, war direkt anwendbar auf diese situation“, sagte Matteson, auch ein co-Autor des social distancing Papier. „Früh in einer Krise wie dieser, roh und chaotisch-Daten ist vielleicht das aussagekräftigste, was wir haben.“
Der interdisziplinäre Ansatz war der Schlüssel zur Durchführung dieser Forschung, Wagner sagte.