Грудное вскармливание. Как правильно и основные ошибки!

Неправильная организация грудного вскармливания очень часто приводит к большим проблемам со здоровьем кормящей мамы, как следствие, снижается или полностью прекращается лактация. А это уже грозит осложнениями здоровья самого малыша. Попробуем разобрать главные ошибки грудного вскармливания.

1. Режим грудного вскармливания

Педиатры советуют прикладывать ребёнка к груди так часто, как он сам это требует. Природа позаботилась о том, чтобы молоко мамы быстро всасывалось в желудочно-кишечном тракте ребёнка. К тому же, желудок крохи очень мал и рассчитан на приём пищи небольшими, но частыми порциями. И, если Мама решит кормить ребёнка, скажем, каждые 3 часа, то малышу понадобится гораздо большая порция молока, чем он сможет употребить, а это ведёт к растяжению стенок желудка и к срыгиваниям.

Важно всегда помнить, что чем чаще вы прикладываете малыша к груди, тем больше молока вырабатывается к следующему кормлению. И наоборот, редкие кормления и малая стимуляция  ведёт к снижению выработки грудного молока. Специалисты советуют в первое время прикладывать малыша к груди 10-12 раз в сутки!

Кормление по часам допустимо только для детей, находящихся на искусственном вскармливании, так как молочные смеси более концентрированные и густые и на их усвоение требуется больше времени.

2. Сколько кормить новорожденного?

Молодым мамам следует хорошо запомнить, что кормление малыша заканчивается тогда, когда он сам отпускает грудь! Разным детям требуется разное время, одни наедаются за 10 минут, а другим надо 40-50 минут. Как правило долго сосут грудь детки в первые дни жизни, во время болезни, когда засыпают или нервничают. А короткие кормления помогают малышу утолить жажду, при стрессе или испуге.

Ограничение времени сосания ребенком груди может привести к неприятным последствиям.  Если мама раньше времени прерывает кормление, малыш не получает «задней» порции молока, богатой питательными веществами и ферментами. Нерасщепленные вещества (лактоза) из «передней» порции молока попадают в толстый кишечник, где вызывают расстройства пищеварения в виде брожения, повышенного газообразования, нарушения стула, колик в животе. Все это, в свою очередь, приводит к плохой прибавке веса у малыша, беспокойству, нарушению сна.

3. Правильный прикорм при грудном вскармливании

Деткам до трёх месяцев мамина грудь нужна не только для еды. С помощью сосания они чувствуют себя в тепле и безопасности, понимают, что о них заботятся и их любят. Дети первого месяца жизни вообще готовы не расставаться с любимой мамочкой. Но это не значит, что ребёнок голоден и пора браться за бутылочку со смесью.

Важно помнить, что новорождённый требует грудь до 12–15 раз в день. Но примерно с 2 месяцев он начинает делать это реже, а к 3 месяцам у крохи формируется свой график кормления с перерывами 2–3 часа.

4. Грудное вскармливание ночью

В советские времена существовало мнение, что ночью ребёнок должен непрерывно спать, а кормить его ни в коем случае нельзя. Желудок ночью должен отдыхать!

В настоящее время мнение педиатров резко изменилось – ребёнка можно и нужно кормить ночью. И кормить нужно столько раз, сколько малыш сам пожелает. Ведь внутриутробно он питался непрерывно и его желудок способен переваривать грудное молоко в любое время суток. Да и физически малыш не может выдержать долгого перерыва между кормлениями.

Также кормления способствуют выработке достаточного количества молока и установлению хорошей лактации.

5. Сцеживание после кормления

Когда Мама кормит ребёнка по требованию, то нет необходимости сцеживаться. В этом случае организм сам регулирует выработку необходимого для следующего кормления количества молока.

Кормящая мама, которая прикладывает малыша к груди по требованию и сцеживает грудь после каждого кормления, провоцирует увеличение выработки молока. К следующему кормлению молоко прибудет в количестве: высосанное малышом плюс сцеженное. Малыш не может съесть образовавшийся большой объем молока, оно застаивается в груди и, как следствие, увеличивается вероятность развития лактостаза и мастита.

6. Допаивание водой

Вопрос допаивание малыша водой во все перемена был самым актуальным. Ещё в СССР было принято допаивать ребёнка между кормлениями.

На сегодняшний день одно из правил успешного грудного вскармливания, изложенного Всемирной организацией здравоохранения, звучит так: «Отсутствие допаивания и введения других инородных жидкостей и продуктов до 6 месяцев».

А всё потому, что в грудное молоко примерно на 90% состоит из воды. Таким образом малыш одновременно и кушает и утоляет жажду.

7. Вода при грудном вскармливании

Самая распространенная ошибка, которую совершают кормящие мамы – это употребление большого количества жидкости. Всё из-за ошибочного мнения, что чем больше выпить жидкости, тем больше выработается молока. На самом деле, процесс выработки молока регулируется гормонами гипофиза (пролактином и окситоцином).

Для стабильной лактации кормящей маме надо выпивать 1,5–2 литра в сутки.

Аистландия – приносим радость и предлагаем в аренду полезные товары для мам и малышей.

Правильное кормление грудью: 10 важных принципов

Наталья Конева — консультант по грудному вскармливанию, доула и многодетная мама по совместительству. В этой статье она расскажет, что необходимо учесть, чтобы обеспечить правильное кормление грудью. Многочисленные исследования и многовековой опыт мам позволяют выделить ряд некоторых принципов кормления. Наталья уверена, что их соблюдение станет залогом успешного, легкого и взаимоприятного грудного вскармливания.

10 принципов успешного грудного вскармливания:

1. Раннее прикладывание
2. Совместное пребывание, контакт кожа к коже
3. Кормление по требованию
4. Совместный сон и ночные кормления
5. Отсутствие «мамозаменителей»: сосок, пустышек, бутылок
6. Отсутствие допаивания водичкой
7. Удобная поза для матери и ребенка
8. Правильный захват
9. Эмоциональная и психологическая поддержка
10. Своевременное решение возникающих проблем

Теперь рассмотрим их подробнее.

Раннее прикладывание

Первое прикладывание к груди должно произойти в родильном зале. Новорожденного выкладывают на живот мамы, он, отдохнув от родов, начинает проявлять инстинктивное поисковое движение.

Если в родзале малыш не смог приложиться к груди, крайне важно, чтобы кормление состоялось хотя бы в первые сутки после родов. Многочисленные исследования подчеркивают особую ценность молозива для организма, в том числе иммунобиологическую. В нем содержится максимальное количество защитных факторов в концентрированном виде (лактоферрин, комплемент, лизоцим, лактопероксидаза, интерферон, бифидус-фактор, олигосахариды, фосфолипиды, токоферолы, ингибиторы протеиназ, противостафилококковый фактор и многие другие). Учтите при этом повышенную калорийность молозива, даже в небольших количествах (а желудок новорожденного в первые дни не больше вишни) — и получите постепенную и правильную адаптацию ребенка к новому для него способу питания.

Молозиво вполне удовлетворит потребности новорожденного в еде и питье, грудничок не нуждается в допаивании водой, пустышке или смесях. Более того, важно знать, что вливание других жидкостей могут нарушить налаживание процесса кормления в частности и негативно сказаться на здоровье ребенка в общем.

Совместное пребывание, контакт кожа к коже

Позволяют маме настроиться на малыша с первых дней, научиться правильно распознавать его сигналы, наладить грудное вскармливание. Именно совместное пребывание является залогом частого вскармливания и профилактикой возможных в дальнейшем проблем, таких как нехватка молока или нагрубание желез. Контакт кожа к коже в первые дни реализует генетически заложенные ожидания новорожденного, помогает становлению нормальной микрофлоры, поддержанию температуры тела.

Кормление по требованию

Это является хорошей профилактикой нагрубания. Кроме того, именно в эти дни происходит становление процесса лактации, и от того, как часто и эффективно малыш сосал грудь, зависит количество молока в дальнейшем.

Однако, нагрубание в области бюста может все-таки настигнуть Вас. Приход молока на 3–10-е сутки подчас сопровождается отечностью и болью желез, молоко практически не вытекает, ареола твердая, железа раздута и грудничку бывает сложно к ней приложиться. Что делать? Лимфодренажный массаж от соска по направлению к подмышке и смягчение ареолы давление по Джин Коттермен. Подушечки пальцев располагаем вокруг соска. Нежно и мягко нажав на ареолу, не отпускаем пальцы в течение  1–3 минут. Под таким давлением молоко оттесняется назад, ареола становится мягче, можно сформировать складку и приложить кроху.

Совместный сон и ночные кормления

Совместный сон — это сон организованный таким образом, чтобы маме не приходилось полностью просыпаться, чтобы покормить кроху. Малыш может лежать рядом на ровной поверхности или придвинутой вплотную кроватке, чтобы не приходилось вставать.

Ночные вскармливания очень важны как для развития новорожденного так и для кормления в принципе, так как в подутренние часы концентрация гормона пролактина в крови матери выше всего, и сосание в эти часы программирует выработку необходимого количества молока на более длительный период.

Отсутствие «мамазаменителей»: сосок, пустышек, бутылок

Характер сосания груди и соски отличается кардинально. С пустышкой новорожденному не нужно широко открывать рот, нарушена перистальтика языка. У детей, попробовавших бутылочку или имеющих неврологические проблемы, часто язычок в ротике встает не совсем правильным образом, оголяя нижнюю десну, в то время как должен лежать на ней. Кроме того, малыш, который удовлетворяет потребность в сосании пустышкой или бутылкой, меньше сосет мамино молоко. Чем меньше стимуляции бюста — тем меньше молока. Особенно это критично важно в первые недели жизни ребенка, когда лактация еще не установилась.

Допаивание водичкой

Это несет в себе очень много рисков для здоровья новорожденного, а поэтому не рекомендовано для детей, находящихся на кормлении по требованию. Это влечет такие риски как гипергидроз, потеря веса, отказ от грудного вскармливания и другие. ВОЗ рекомендует даже в жару вместо допаивания чаще предлагать малышу мамино молоко.

Удобная поза для мамы и ребенка

Количество гормона окситоцина, отвечающего за выталкивание молока, напрямую зависит от комфорта матери. Чем расслабленнее женщина и удобней поза — тем легче малышу «добывать» молоко из груди. Правильное кормление грудью подразумевает удобную позу и для малыша: чем меньше поза противостоит врожденным рефлексам ребенка — тем спокойней он ведет себя у груди.

Правильный захват груди

Правильное кормление грудью подразумевает определенный захват.

Подавать грудь новорожденному необходимо, делая ассимметричную складку, чтобы сосок целился в носик ребенка, а ареола и кожа груди как бы выстилались на язычок широко приоткрытого ротика. Важно, чтобы малыш мог максимально отклонить головку для захвата.

Признаки правильного захвата:

• щечки ребенка расслаблены
• язык располагается на десне
• мама не испытывает боли при высасывании молока
• нет посторонних звуков
• захват груди ассимметричен

Эмоциональная и психологическая поддержка

Это встречи кормящих мамочек, общение с женщинами, имевшими опыт успешного грудного вскармливания.  Общение в интернете: группы в соцсетях, поддерживающие грудное вскармливание, форумы ассоциации консультантов или Ла Лече Лиги, где обсуждается правильное кормление грудью.

Своевременное решение возникающих проблем

Всегда следует помнить, что нагрубание бюста, трещины и застой молока требуют незамедлительных действий.

Автор текста: Наталья Конева.

Сертифицированные специалисты Наталья Конева и Анна Ердякова в рамках проекта «Мама в курсе» подготовили обучающий курс по грудному вскармливанию в формате коротких видео. В нем Вы найдете всю самую полезную и нужную информацию, получите четкие инструкции по каждой стадии ГВ и ответы специалистов на личные вопросы. Узнать подробнее о видеокурсе Вы можете здесь.

Ищите товары для кормящих?

В интернет-магазине EDUSMAMOY большой выбор модной одежды для кормящих мам

• у нас широкий выбор товаров для беременных;
• только сертифицированная продукция, безопасная для мам и новорожденных;
• доставка товаров по всей России;
• возврат/обмен в течении 100 дней после получения покупки.

Правильное вскармливание грудного ребенка. Как правильно кормить грудничка

Детские врачи-педиатры и специалисты по питанию сформировали следующие советы, которые позволят кормящей маме организовать процесс питания ребенка правильно.

Первый раз приложить ребенка к груди нужно как можно раньше — лучше всего в первый час после его рождения. Раннее прикладывание ребенка к груди помогает формированию здоровой микрофлоры кишечника и стимулирует развитие иммунитета новорожденного, способствует секреции молока у мамы и является хорошей профилактикой послеродовых кровотечений.

Кормящей маме нужно научиться правильно прикладывать ребенка к груди. За этим важно следить на протяжении всего периода грудного вскармливания младенца. Правильное прикладывание малыша к груди позволяет маме кормить его продолжительное время без неудобства и неприятностей, а также уберегает кормящую маму от мастита. Удобная поза матери и малыша при кормлении обеспечивает наиболее полный отток молока из груди.

В первые месяцы жизни грудничка лучше всего кормить его не по часам, а по требованию. Это нужно не только, чтобы малыш был сыт, но и важно для его психоэмоционального комфорта. Со временем ребенок выработает свой собственный режим питания. При кормлении по требованию необходимое количество молока регулируется самим ребенком и его потребностям в пище.

Продолжительность кормления детей индивидуальна и во многом также определяется самим ребенком. Когда малыш насыщается, он сам отпускает грудь. Не нужно прерывать кормление через определенное время и отнимать у ребёнка грудь. Большинство малышей насыщается в среднем за 20–40 минут. В начале кормления младенец получает раннее молоко, оно состоит из воды, минеральных веществ и углеводов. Спустя 3–7 минут с начала кормления — позднее, состоящее в основном из белков и жиров.

Поочередное прикладывание к левой и правой груди очень важно для правильного грудного вскармливания. Лучше кормить ребенка в одно кормление только одной грудью. Это позволяет младенцу в полной мере получать и раннее и позднее молоко, обеспечивая его рацион всем необходимым. В первые месяцы жизни ребенка кормящей матери нужно чередовать грудь через один-два часа. При хорошей лактации кормление ребенка из обеих грудей в одно кормление может потребоваться на 5–6 месяце жизни.

Если кормящая мама не может постоянно находиться рядом с ребенком, практикуется кормление ребенка по времени, в основном каждые 3 часа. Таким образом, режим питания ребенка приспосабливается под возможности мамы.

#PROMO_BLOCK#

Узнайте больше о нормах грудного вскармливания в нашем блоге.

Принципы грудного вскармливания от Всемирной Организации Здравоохранения

Принципы грудного вскармливания от Всемирной Организации Здравоохранения

Опубликовано: 02.08.2019 08:17

Польза грудного молока для ребенка несопоставима ни с чем, однако довольно долго общество мало заботилось об этом. Грудное вскармливание обесценивалось и подменялось искусственным. Компании по производству смесей агрессивно внедряли идею о том, что грудное молоко – это всего лишь набор белков, жиров и углеводов. А потому его легко можно заменить аналогами. Хотя в действительности ни одна, даже самая прогрессивная смесь не сможет дать малышу того, что дает ему мамина грудь.

В последние два-три десятилетия начали формироваться новые принципы успешного грудного вскармливания, стала пропагандироваться идея естественного кормления как самого полезного для матери и ребенка. Рекомендации ВОЗ по грудному вскармливанию составлены специально для молодых мам и медицинских работников. Их цель — восстановить культуру кормления, которой в последние десятилетия уделялось слишком мало внимания.

Изначально было разработано всего 10 принципов грудного вскармливания по ВОЗ, которые продолжают быть актуальны и сегодня.

Первый — совместное пребывание после родов

Первый из них рекомендует не разлучать мать и дитя после родов и обеспечить им круглосуточное совместное проживание. Это способствует спокойствию как мамы, так и малыша, а также облегчает адаптационный период для них.

Второй – раннее прикладывание к груди

Первое кормление обязательно происходит в первый час после рождения ребенка. В это время вырабатывается только несколько капель молозива, но они содержат мощную дозу веществ, необходимых для иммунной защиты малыша, и полезных бактерий, заселяющих его стерильный кишечник.

Третий – правильное прикладывание

Необходимо с первых часов научиться правильно прикладывать ребенка к груди, чтобы избежать проблем в дальнейшем. Неправильное прикладывание не только может спровоцировать появление трещин на сосках, но и стать причиной колик и недостаточного насыщения малыша, так как вместе с молоком он будет захватывать и воздух.

Четвертый – отказ от заменителей груди

Полный отказ от бутылочек и пустышек. Молоко из бутылочки достается ребенку гораздо легче, чем грудное – там приходится постараться, чтобы добыть его. Познакомившись с бутылочкой, дети часто отказываются от груди, чтобы получать более легкое молоко. Пустышки, как замена кормления, также сбивает настройку лактации, ребенок не наедается, так как его реже прикладывают к груди.

Пятый – кормление по требованию

Очень важно отказаться от привычного «режимного» кормления, когда допускался «шаг в сторону» не больше чем на 15 минут. Это снижало выработку молока и способствовало нервозности ребенка и мамы. Оптимальный режим кормления, согласно рекомендациям ВОЗ – исключительно по требованию ребенка. Это помогает наладить лактацию и в результате грудничок получает ровно столько молока, сколько ему необходимо, а вместе  с ним жизненно важные материнское тепло и близость, необходимые для эмоционального формирования. Кроме того, кормление по требованию улучшает качество молока и снижает риск развития лактостаза.

Шестой – не отнимать грудь у крохи

Кормление должно продолжаться до тех пор, пока малыш сам не выпустит грудь. Прерывание кормления негативно сказывается как на физическом, так и на эмоциональном состоянии ребенка. Кроме того, это приводит к тому, что ребенок не дополучает полезное «заднее» молоко, которое отличается повышенной калорийностью.

Седьмой – не допаивать

Ребенок в первые полгода должен находиться исключительно на груди, без допаивания. Ведь материнское молоко на 88 процентов состоит из воды. Вода нарушает микрофлору желудка и кишечника. Кроме того, она создает иллюзию сытости, и кроха меньше ест. Допаивания разрешены исключительно в медицинских целях и в особых случаях. Например, если у ребенка риск обезвоживания из-за высокой температуры или рвота.

Восьмой – прикорм вводится только после 6 месяцев

До полугода малыш получает 100% необходимых питательных веществ из материнского молока. От 6 месяцев до года – 75%, а с года до двух лет – 25%. Этот пункт – одна из важнейших рекомендаций ВОЗ о грудном вскармливании. Поэтому раннее введение прикорма совершенно лишено смысла – все нужное ребенку он уже получил. Ранний прикорм – до 6 месяцев – был очень популярен в советские времена. Тогда рекомендовалось вводить дополнительные продукты уже в возрасте 2-3 месяцев. Однако это негативно сказывается на пищеварении ребенка, так как его кишечник еще не приспособлен для переваривания такой сложной еды. Пищеварительная система грудничка еще не готова переваривать что-то менее адаптированное, чем мамино молоко.

Девятый – моральная поддержка мамы

Важна поддержка молодой матери, ее уверенности в своих силах, поощрение грудного вскармливания. Многие женщины не уверены в том, что смогут кормить ребенка грудью, что у них получится и хватит молока. Некомпетентность медицинских работников или родственников и знакомых, которые не оказывают им должной поддержки или даже предлагают докармливать ребенка смесью, вместо того, чтобы наладить ГВ, часто становятся причиной отказа от кормления грудью.

Десятый – отказ от мазей для сосков

Рекомендуется отказаться от мазей и кремов для сосков. Они часто придают им неприятный вкус или запах, из-за чего ребенок может отказаться от груди. Кроме того, их безопасность нельзя назвать абсолютной. Также лучше отказаться от частого мытья груди, особенно, с мылом. Это смывает защитный жировой слой и приводит к трещинам и повреждениям соска. Для соблюдения гигиены достаточно ежедневного принятия душа или ванны. Если же на сосках появились трещины, причина – в неправильном прикладывании малыша. В этом случае нужно решить эту главную проблему.

Со временем список расширялся, появились 12 принципов грудного вскармливания, а затем и еще больше.  Добавились важные пункты, способствующие более продуктивному кормлению.

Одиннадцатый — кормим ночью

Сохранение ночных кормлений, необходимых для поддержания лактации. Именно в ночной период происходит наиболее интенсивная выработка гормона, отвечающего за лактацию. Если в это время поддержать его кормлением, то молоко не уйдет слишком рано.

Двенадцатый — отказ от сцеживаний

Сцеживая молоко, женщина вводит свой организм в заблуждение – ему кажется, что все это молоко съедает ребенок и начинает вырабатывать столько, чтобы он наедался. То есть в результате сцеживания молока становится еще больше. А так как ребенку по факту столько молока не нужно, то образуются застои, приходится опять сцеживать излишки и так по замкнутому кругу. Если действовать согласно рекомендациям по грудному вскармливанию от ВОЗ, то уже через несколько дней кормление наладится и молока будет ровно столько, сколько необходимо ребенку, без излишков.

Новые принципы ВОЗ

Постепенно рекомендации ВОЗ по ГВ расширяются, к ним добавляются все новые и новые пункты. В частности, рекомендуется поддерживать грудное вскармливание как можно дольше – до 2 лет или даже больше. Это помогает ребенку выстроить полноценный иммунитет, так как в материнском молоке содержатся иммунные тела, которые получить больше неоткуда. Кроме того, в нем по-прежнему присутствует большое количество витаминов и микроэлементов, необходимых для полноценного развития детского организма.

Также согласно принципам грудного вскармливания от ВОЗ, лучше воздержаться от частых взвешиваний ребенка. Это не дает критически важной информации о его развитии, зато часто нервирует маму, которая начинает переживать о том, что ее малыш недоедает или поправляется слишком быстро.

Очень важны специализированные группы поддержки матерей, в которых проводят обучение правильному прикладыванию и помогают наладить лактацию. Участие в таких группах необходимо как в течение беременности, так и после родов. До рождения ребенка у женщины есть гораздо больше времени и сил на изучение необходимой информации, поэтому следует прояснить для себя как можно больше важных моментов. После родов будет важна моральная поддержка единомышленников, особенно если женщине «не повезло» с педиатром или родственниками, и они активно предлагают ей перевести ребенка на смеси.

Принципы грудного вскармливания новорожденного также предусматривают полное опорожнение груди перед тем, как ребенка прикладывают к другой. Ели малышу требуется более обильное кормление и его докармливают из второй груди, важно внимательно следить за его поведением и не отрывать слишком рано, чтобы он получил из первой груди «заднее» молоко – более жирное и питательное. Если ребенок перестал сосать, но не выпускает грудь, значит, молоко продолжает поступать и он просто отдыхает. Перекладывать к другой груди следует после того, как первая будет полностью опустошена.

Без фанатизма: когда можно отойти от рекомендаций

Однако даже если мама решительно настроена на соблюдение рекомендаций ВОЗ по грудному вскармливанию, иногда случаются ситуации, когда это невозможно:

• · при тяжелых родах или кесаревом сечении не получается сразу приложить ребенка к груди – мама может находиться несколько часов под наркозом или медицинские показания не позволяют оставить ребенка с ней;
• ·не все роддома позволяют маме и ребенку находится вместе круглосуточно. Этот момент лучше узнавать заранее, чтобы он не стал неприятным сюрпризом потом;
• · мама вынуждена выйти на работу рано и не может долго кормить ребенка. Конечно, желательно как можно больше времени провести с ребенком и отложить возвращение в «социум» на несколько лет. Ребенку до года постоянное, даже круглосуточное, присутствие матери рядом необходимо, в прямом смысле, как воздух.
• · ребенок сам отказывается от груди в возрасте 1-1,5 лет. В этом случае, конечно, не нужно кормить его насильно, ссылаясь на ВОЗ. Малыш сам знает, сколько молока ему необходимо.

В любом случае, естественное грудное вскармливание – это всегда диалог матери и ребенка. Очень важно, в первую очередь, научиться слушать и понимать своего малыша, тогда процесс адаптации к новым условиям пройдет гораздо легче и безболезненнее. Культура естественного кормления грудью постепенно занимает положенное место в умах людей и немало усилий для этого приложили специалисты ВОЗ, создавая и распространяя рекомендации по ГВ. И хотя все еще довольно часто можно встретить врачей «старой закалки», которые были воспитаны в иных правилах и пытаются навязать их молодым мамам, ситуация уверенно улучшается и все больше малышей получают такое важное для них материнское молоко.

Охрана, поощрение и поддержка практики грудного вскармливания

Полный перечень рекомендаций*

Рекомендации ВОЗ

Скорейшее оказание поддержки началу и установлению грудного вскармливания

1. Следует поощрять как можно более ранний и непрерывный контакт матери и ребенка «кожа к коже» после родов.

2. Всем матерям следует оказывать поддержку по скорейшему началу грудного вскармливания в течение первого часа после окончания родов.

3. Матерям следует предоставлять практическую поддержку, чтобы они могли начать и продолжать грудное вскармливание и научились преодолевать обычные связанные с этим практические трудности.

4. Матерям следует предоставлять консультации относительно сцеживания грудного молока как средства поддержания лактации в случае временного разлучения с ребенком.

5. Учреждения, обслуживающие матерей и новорожденных, должны давать матерям возможность оставаться вместе со своими грудными детьми и совместно пребывать в одной палате днем и ночью. Эта рекомендация может не соблюдаться в случаях, если ребенку требуется специализированная медицинская помощь.

6. Матерям следует оказывать поддержку по организации кормления с учетом реакций ребенка в рамках стимулирующего ухода за ребенком.

Практика кормления и дополнительные потребности детей грудного возраста

7. Матерям следует рекомендовать при отсутствии особых медицинских показаний воздержаться от кормления грудных детей какими-либо другими продуктами или жидкостями, нежели грудное молоко.

8. Во время пребывания в учреждениях здравоохранения, обслуживающих матерей и новорожденных, матерям следует оказывать поддержку и обучать их распознавать сигналы и реакции их ребенка в том, что касается потребностей в кормлении, близости и комфорте, и реагировать на эти сигналы различными способами.

9. Если недоношенный ребенок не может прикладываться к груди, до его перевода на грудное вскармливание может быть полезным практиковать ненутритивное сосание и оральную стимуляцию.

10. Если есть медицинские показания к кормлению доношенного ребенка сцеженным грудным молоком или другими видами питания, во время пребывания в медицинском учреждении может проводиться кормление через чашечку, ложечку или бутылочку.

11. Если есть медицинские показания к кормлению недоношенного ребенка сцеженным грудным молоком или другими видами детского питания, предпочтительно использовать не бутылочку, а чашечку или ложечку.

Создание благоприятных условий

12. Учреждения, обслуживающие матерей и новорожденных, должны располагать ясно сформулированной политикой в отношении грудного вскармливания, которая в плановом порядке доводится до сведения персонала и родителей.

13. Работники учреждений здравоохранения, предоставляющие услуги в области кормления детей грудного возраста, включая услуги по поддержке грудного вскармливания, должны обладать достаточными знаниями, компетенциями и навыками для того, чтобы надлежащим образом поддерживать матерей в выборе грудного вскармливания.

14. В рамках оказания дородовой помощи в учреждениях здравоохранения беременным женщинам и членам их семей следует предоставлять рекомендации относительно преимуществ грудного вскармливания и его организации.

15. В рамках охраны, поощрения и поддержки грудного вскармливания должны проводиться планирование и координация выписки из учреждений, обслуживающих матерей и новорожденных, с тем, чтобы родители и их дети сохраняли доступ к непрерывной поддержке и надлежащему уходу.

Данный свод рекомендаций заменяет собой рекомендации, представленные в «Десяти шагах к успешному грудному вскармливанию», опубликованных в совместном заявлении ВОЗ и ЮНИСЕФ в 1989 г. Protecting, promoting and supporting breastfeeding: the special role of maternity services («Охрана, поощрение и поддержка грудного вскармливания: особая роль родовспомогательных служб»). Он дополняет собой практическое руководство, содержащееся в Декларации Инноченти о кормлении детей грудного и раннего возраста 2005 г. , опубликованной в 2005 г. Она также дополняет собой некоторые из практических руководств Инициативы по созданию в больницах среды, благоприятной для младенцев, опубликованных в 1991 г. и обновленных в 2009 г. (только в той части, в которой положения «Десяти шагов к успешному грудному вскармливанию» остались без изменений).

Замечания

• Целенаправленная и оптимальная поддержка начала и установления грудного вскармливания в первые часы и дни жизни оказывает положительное воздействие, которое сохраняется в течение длительного времени после выписки из учреждения здравоохранения, обслуживающего матерей и новорожденных.
• Существуют данные о пользе немедленного и непрерывного контакта «кожа к коже» в первые 10 минут после окончания родов. При этом начало такого контакта зачастую может иметь место максимально рано, ко второй или третьей минуте после окончания родов, а все необходимые процедуры –обследование, вытирание и, при необходимости, отсасывание слизи из дыхательных путей – могут выполняться параллельно без прерывания контакта «кожа к коже». Предпочтительно сохранять такой контакт больше часа и, если это хорошо переносится новорожденым и матерью, следует рекомендовать поддерживать его в течение более продолжительного периода времени.
• В первые минуты контакта «кожа к коже» и в течение по меньшей мере двух первых часов после родов следует принимать разумные меры предосторожности и проявлять бдительность с тем, чтобы работники здравоохранения могли отслеживать и своевременно выявлять какие-либо неблагоприятные проявления и принимать соответствующие меры.
• Было показано, что раннее начало грудного вскармливания имеет положительный эффект, если имеет место в течение первого часа после окончания родов. У здоровых доношенных новорожденных сигналы к началу кормления могут проявляться как в первые 15-20 минут после родов, так и на более поздних этапах.
• В силу наличия зависимости «доза-ответ», чем раньше начнется грудное вскармливание, тем более весомым будет положительный эффект. Поэтому матерям, которые не могут начать грудное вскармливание в первый час после родов все равно следует оказывать поддержку с тем, чтобы они начали его, как только будут к этому способны. Это может относиться к матерям, перенесшим кесарево сечение под анестезией, или матерям, нестабильность состояния которых не позволяет начать грудное вскармливание в течение первого часа после родов.
• Матерей следует обучать эффективному грудному вскармливанию, в том числе правильному расположению и прикладыванию ребенка к груди, распознаванию признаков голода и готовности ребенка к кормлению и сцеживанию молока, если есть такая необходимость.
• Сцеживание грудного молока часто используется для стимуляции прикладывания к груди и эффективного кормления в период начала грудного вскармливания, а не только в периоды разлучения матери и ребенка.
• Матерям новорожденных, помещенных в отделения интенсивной терапии, следует оказывать чуткую поддержку с тем, чтобы они могли практиковать контакт «кожа к коже» со своим ребенком, распознавать признаки готовности ребенка к кормлению и эффективно сцеживать грудное молоко вскоре после окончания родов.
• Дополнительное питание или жидкости кроме грудного молока следует давать только при наличии медицинских показаний. Нехватка ресурсов и отсутствие времени или знаний у персонала не должны быть основанием для раннего введения прикорма или дополнительных жидкостей.
• Предоставления матерям и членам их семей надлежащих рекомендаций и советов позволяет им принимать осведомленные решения относительно использования или неиспользования пустышек и/или бутылочек для кормления в период до успешного начала грудного вскармливания.
• Обучение матерей различным способам реагирования на те или иные сигналы ребенка о своих потребностях в кормлении, утешении или близости позволяет им выстроить с ребенком чуткие, наполненные заботой отношения и повысить их уверенность в себе и своей способности к грудному вскармливанию и обеспечению нормального роста и развития ребенка. К таким способам реагирования относятся прикладывание к груди, контакт «кожа к коже», ласка, ношение на руках, разговоры, пение и т.д.
• Нигде в учреждениях здравоохранения, обслуживающих матерей и новорожденных, не должна размещаться реклама заменителей грудного молока, бутылочек для кормления, сосок и пустышек. Персонал учреждения также не должен склонять матерей к их использованию.
• Учреждения здравоохранения и их персонал не должны давать детям, находящимся на грудном вскармливании, бутылочки и соски или другие изделия, подпадающие под положения Международного свода правил по сбыту заменителей грудного молока (2) и касающихся его резолюций Всемирной ассамблеи здравоохранения (3).
• К мерам по формированию условий, благоприятных для грудного вскармливания, относится реализация политики и применение руководств, основанных на соблюдении стандартов качества в том, что касается поощрения, охраны и поддержки грудного вскармливания в учреждениях здравоохранения, обслуживающих матерей и новорожденных. К таким мерам политики и руководствам относятся положения Международного свода правил по сбыту заменителей грудного молока (2) и касающихся его резолюций Всемирной ассамблеи здравоохранения (3).
• Для обеспечения эффективного соблюдения стандартов качества работниками здравоохранения сообразно их должностным обязанностям требуется провести их обучение.
• Следует обеспечить дородовое обучение родителей по вопросам грудного вскармливания, которое должно быть адаптировано к их индивидуальным потребностям и проводиться с вниманием к их социальной и культурной специфике. Это позволит подготовить их к преодолению трудностей, с которыми они могут столкнуться в дальнейшем.
• Матерей следует готовить к выписке из родильного отделения с тем, чтобы к моменту выписки они умели кормить и ухаживать за ребенком и могли получать постоянную поддержку по вопросам грудного вскармливания. Эта поддержка в первые дни и недели после выписки будет иметь решающее значение для выявления и решения возможных трудностей в связи с грудным вскармливанием.
• Обеспечение минимального перерыва в грудном вскармливании во время пребывания матери и новорожденного в учреждении здравоохранения требует организации такой практики работы, которая давала бы возможность матери кормить ребенка грудью так много, так часто и так долго, как она этого захочет.
• Координация работы различных специальностей в рамках учреждений здравоохранения, обслуживающих матерей и новорожденных, в целях соблюдения всеми врачами, акушерами и педиатрами единых стандартов поддержки грудного вскармливания способствует выстраиванию такого обслуживания, которое позволяет достигать оптимальных показателей здоровья пациентов.

* Это выдержка из соответствующего руководства (1). В настоящем документе приводится дополнительная директивная информация.

Библиография

1. Protecting, promoting and supporting breastfeeding in facilities providing maternity and newborn services. Geneva: World Health Organization; 2017 (http://www.who.int/nutrition/publications/guidelines/breastfeeding-facilities-maternity-newborn/en/).

2. International Code of Marketing of Breast-milk Substitutes. Geneva: World Health Organization; 1981 (http://www.who.int/nutrition/publications/infantfeeding/9241541601/en).

3. International Code of Marketing of Breast-milk Substitutes: frequently asked questions. Geneva: World Health Organization; 2017 update (http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/254911/1/WHO-NMH-NHD-17.1-eng.pdf?ua=1).

Как завершить грудное вскармливание — правильное завершение грудного вскармливания

Прежде всего, стоит иметь в виду, что врачи рекомендуют давать ребенку грудь как можно дольше.

Нередко завершать грудное вскармливание приходится рано: случаются ситуации, когда женщине оно противопоказано и врач настаивает на отлучении от груди. И неподготовленность мамы зачастую оборачивается стрессом для обоих участников процесса. Как закончить грудное вскармливание, чтобы это оказалось наименее травмирующим событием для мамы и малыша?

1. Получите нужную информацию. Как отучить от груди? Стоит заранее узнать все об этом процессе и о различных способах организовать его вне зависимости от того, планируете ли вы завершить грудное вскармливание к определенному сроку или же хотите кормить долго. Важно вовремя обсудить этот вопрос с педиатром. Помните, что только на собственном опыте вы сможете понять, какой из этих сценариев подходит вам с малышом лучше всего.

2. Подготовьтесь заранее. Отлучение от грудного вскармливания пройдет проще, если вы готовы. Когда малыш хорошо знаком с бутылочкой или чашкой, с радостью ест прикорм, спокойно засыпает в собственной кроватке и не привык использовать грудь как основное средство успокоения, можно считать, что он готов. Попробуйте полностью отказаться от одного кормления, заменив грудное молоко детскими пюре, и понаблюдайте, как ребенок будет себя вести. Если он не проявляет беспокойства, настойчивости, гнева, если он весел и здоров, вы можете постепенно сокращать количество кормлений. Однако не стоит думать, что, если малыш ест прикорм, его организму больше не нужно грудное молоко. Это не так: оно способствует формированию полезных бактерий в его кишечнике и другим важным процессам.

3. Делайте массаж. Аккуратный массаж груди — мягкими круговыми движениями, с увлажняющим кремом или специальным маслом — поможет вам избежать застойных явлений. Если дискомфорт становится сильным, можно немного сцедить молоко, но это мера на крайний случай, когда набухание груди и ощущение тяжести в ней сохраняется в течение нескольких часов. Если же грудь и после сцеживания «каменеет», если в ней образуются уплотнения, необходимо связаться с врачом как можно скорее, чтобы избежать возникновения мастита.

4. Переводите малыша в отдельную кроватку. Пока кроха спит вместе с вами, он, скорее всего, будет продолжать ночные кормления, а у вас будет по-прежнему вырабатываться молоко. Перевести ребенка в отдельную кроватку проще, пока вы еще продолжаете кормить. А уже после того, как он привыкнет спать без вас, можно попробовать заменить вечерние и ночные кормления грудью на теплое молоко, если возраст малыша позволяет.

5. Позаботьтесь о себе. Сейчас очень многое зависит от вашего иммунитета. Здоровый отдохнувший организм быстро приспосабливается к изменениям, в том числе гормональным. Не забывайте поддерживать ту же здоровую диету, которой вы следовали во время кормления грудью, старайтесь больше пить и обязательно делать привычные физические упражнения. Больше спите и сохраняйте спокойное расположение духа. Ощущения на этом этапе иной раз могут напомнить о тех состояниях, в которые вы погружались после родов. Не переживайте и не расстраивайтесь — это всего лишь реакция организма, скоро «гормональный шторм» уляжется.

6. Сохраняйте спокойствие. Сейчас и вы, и малыш проходите через серьезное испытание, причем отказ от кормлений сказывается не только на вашем физическом состоянии, но и на психологическом. Малютка может стать более капризным, громче требовать внимания к себе. Вы же, вероятно, заметите, что чувствовали себя намного спокойнее, пока кормили грудью. Эти реакции совершенно естественны. Чтобы с ними справиться, постарайтесь сейчас быть ласковее с крохой, придумайте новые игры, чаще вступайте с ним в физический контакт (массаж, шуточные потасовки и т. п.) — иными словами, ищите новые варианты для поддержания близости, но уже без груди в качестве посредника в этом общении.

Когда отучать ребенка от грудного вскармливания? Если малыш созрел для отлучения от груди, в его поведении вы можете наблюдать следующие особенности:

• он теряет интерес к такого рода «трапезе» и просит грудь всего несколько раз в сутки;
• проявляет заинтересованность в прикорме;
• сидит почти без поддержки;
• с интересом смотрит, как вы едите;
• делает жующие движения челюстью;
• у него появились молочные зубы;
• он может спать всю ночь без подгузника.

Все эти признаки говорят о том, что ребенок готов к завершению грудного вскармливания.

Если вы хотите прекратить кормление лишь временно, а затем возобновить его, это возможно. Проконсультируйтесь со специалистом, чтобы процесс прошел без проблем.

1) Боль и дискомфорт.

Как правило, болевые ощущения во время кормления связаны с тем, что мама выбирает неверную позицию. Возможно и появление мастита. Нужно проконсультироваться со своим гинекологом или со специалистом по грудному вскармливанию, чтобы он помог справиться с проблемами.

• Если боль связана с трещинами на сосках, то использование специального крема поможет заживлению.

2) Ребенок плохо ест и не набирает вес.

Нужно посоветоваться с педиатром — возможно, это не повод прекращать кормление, и есть другое решение проблемы.

3) Маме нужно вернуться на работу.

Для малыша кормление — это не только еда, но и ощущение эмоциональной близости с мамой, потому возможна альтернатива: например, вы можете петь малышу песенки, читать ему вслух или играть с ним.

Если вам нужно возвращаться на работу, стоит с помощью молокоотсоса начинать сцеживать молоко и оставлять его малышу для кормления, пока вас нет рядом. Таким образом можно отсрочить прекращение грудного вскармливания.

Как отличить правильное и эффективное кормление грудью от неправильного и неэффективного? | Детские врачи на дому

Чтобы вызвать рефлекторное выделение молока в достаточном количестве из материнской груди ребенок должен быть хорошо и удобно приложен к груди,  так чтобы он мог эффективно сосать. Затруднения с грудным вскармливанием чаще всего возникают из-за того, что ребенок не берет грудь рот правильно, и поэтому не может сосать ее эффективно.

ПРАВИЛЬНОЕ ЭФФЕКТИВНОЕ СОСАНИЕ ГРУДИ

Хорошее приложение к груди и ее эффективное сосание малышом наблюдается при следующих признаках:

• Большая часть ареолы, включая сосок, находятся во рту малыша.
• Грудь втянута в рот, образуя длинный «сосок», но сам сосок занимает около трети пространства во рту. Ареола почти не видна.
• Ребенок сосет грудь, а не сосок. Его рот широко открыт, подбородок прижат к груди матери, а губы вывернуты наружу, голова слегка запрокинута.
• Язык ребенка направлен вперед к нижней десне, сложен с краев, чтобы образовать ложе для соска. Когда ребенок сосет, волна проходит вдоль языка спереди назад, прижимая сосок и часть груди к жесткому небу, чтобы выжимать молоко из груди в рот для проглатывания.
• Собственно всасывание младенец использует главным образом для того чтобы втянуть ткани груди в рот и удерживать их там.
• Когда ребенок хорошо приложен и правильно присосался к груди, его ротик и язык не трут и не травмируют кожу соска и ареолы.
• Младенцу удобно, а процесс кормления приятен для матери. Она не чувствует боли.

Если ребенок хорошо приложен к груди, то и сосать молоко он сможет эффективно. На это будут указывать следующие признаки: младенец делает медленные видимые сосательные движения. Глотания слышны примерно раз в секунду. Иногда малыш делает паузу на несколько секунд, позволяя молоку заполнить ротик. Когда ребенок начнет сосать снова он может это делать сначала несколько быстрее, стимулируя подачу молока, и после этого переходя на медленные глубокие сосательные движения. Щеки ребенка оставаться округлым в процессе кормления. К концу кормления сосание обычно замедляется, движения становятся реже и сопровождаются более длительными паузами. Важно чтобы ребенок продолжал сосать, так как в это время поступает  богатое жирами «заднее» молоко. Когда ребенок насыщается, он сам спонтанно освобождает грудь. Сосок в это время может выглядеть растянутым, но он принимает исходную форму за несколько секунд.

НЕПРАВИЛЬНОЕ И НЕЭФФЕКТИВНОЕ СОСАНИЕ ГРУДИ РЕБЕНКОМ

Признаки того, что ребенок неправильно приложен к груди и сосет ее неправильно:

• Во рту младенца находится лишь сосок, а не ткани груди. Ареола в этом случае хорошо видна, а ротик ребенка открыт не широко. Губы завернуты внутрь или вытянуты трубочкой.
• Язык ребенка не вытянут и не может достать до груди, чтобы выжимать из нее молоко.
• Процесс кормления неудобен или тягостен для матери, вызывает боль в сосках и их повреждение (трещины).

Ребенок, который плохо приложен к груди, скорее всего, и сосать будет неэффективно. Он может сосать быстро, но при этом будет очень редко глотать, а щеки его будут втягиваться внутрь. Когда ребенок перестает сосать и освобождает грудь, сосок может длительное время оставаться расплющенным или иметь следы сдавливания.

Когда ребенок неэффективно сосет, то и молоко плохо поступает в сосок. В результате из-за нарушенного оттока молока могут возникать закупорки молочных протоков и маститы. Если ребенок потребляет недостаточно молока, это приведет к плохому набору веса. Также в таких случаях ребенок может оказываться от груди. Либо наоборот, ребенок будет сосать слишком долго и хотеть есть слишком часто, что приведет к рефлекторной стимуляции выработке излишнего количества молока.

Причинами неэффективного прикладывания и сосания груди могут служить:

• Использование бутылочки для кормления и сосок, которые изменяют моторные стереотипы сосания у ребенка на неправильные: ребенок начинает сосать не грудь, а сосок – также как и соску.
• Функциональные трудности, такие как плоские и втянутые соски, или очень маленький или слабый младенец.

Однако наиболее важными причинами являются неопытность матери и отсутствие квалифицированной помощи со стороны медицинских работников, которые ее посещают. Многим матерям нужно квалифицированная помощь консультанта по грудному вскармливанию в первые дни кормления для того, чтобы ребенок хорошо прикладывался и сосал грудь.

ВЫЗОВ СПЕЦИАЛИСТА ПО ГРУДНОМУ ВСКАРМЛИВАНИЮ НА ДОМ

В детских медицинских центрах группы компаний «Вирилис» мы знаем, что самым удобным местом для консультаций по грудному вскармливанию является свой собственный уютный дом:

• Специалист приедет к Вам в удобное время. Вам не придется ехать в клинику и ждать в очереди. Также консультации могут проводиться прямо в роддоме (при допустимости посещений) или в медицинском центре.
• Привычная домашняя обстановка облегчает проведение консультации и для мамы и для ребенка.
• В домашних условиях консультант сможет уделить больше времени и ребенку, и родителям.
• Консультант всегда находится на расстоянии телефонного звонка: днем и ночью (ночью можно позвонить в контактный центр или написать консультанту, консультант ответит при первой же возможности), в будни и в выходные.
• Поддержка специалиста – это не разовые консультации, а сопровождение: консультант вновь навестит маму и малыша при необходимости через 2-4 недели, чтобы проверить, как проходит кормление и идет набор веса у малыша.

Кроме вызова на дом специалиста по грудному вскармливанию, на дом можно вызвать врачей основных специальностей: педиатра, хирурга, аллерголога, уролога, пульмонолога, гематолога, дерматолога, окулиста, ЛОР-врача, ортопеда, гастроэнтеролога и остеопата. Также на дому можно осуществить забор анализов, проведение физиопроцедур и массажа. На дому могут проконсультировать и провести мастер-класс консультанты по грудничковому плаванию.

Узнайте о спецпредложении «Комплексный осмотр на дому»: удобство данной программы заключается в том, что вы можете выбрать из списка детских врачей именно тех специалистов, которые нужны вашему ребенку и индивидуальный набор медицинских услуг со скидкой 20%!

ПРЕИМУЩЕСТВА ВЫЗОВА НА ДОМ СПЕЦИАЛИСТОВ ГК «ВИРИЛИС»

• Выезд в любой район города и области без ограничений.
• Для получения медицинской помощи не требуется страховой полис, регистрация или гражданство.
• Оказание помощи детям любого возраста.
• Опыт ответственного лечения детей в Санкт Петербурге с 1991 г.
• 6 собственных детских медицинских центров с 650 специалистами 49 специальностей.
• Возможность проведения диагностики и продолжения лечения в наших клиниках.
• Координация с другими врачами клиник ГК «ВИРИЛИС»: мы – единая команда, а не отдельные врачи из «мобильной» клиники.
• Круглосуточный контактный центр.
• Выдача официальных медицинских справок и документов.
• Возможность покупки пакета комплексной медицинской программы для ребенка, в том числе пакеты «Экстренная помощь» и «Комплексный осмотр на дому».
• Специальные медицинские программы для новорожденных и грудничков.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ НА ДОМУ

Кроме оказания медицинской помощи врачом, специалистами детских клиник ГК «ВИРИЛИС» могут оказываться следующие услуги:

• Ведение комплексных педиатрических программ.
• Забор анализов.
• Грудничковое плавание.
• Массаж.
• Физиотерапевтические процедуры.
• Уколы и капельницы.
• Оформление медицинских документов.
• Патронаж медсестер.

КАК ВЫЗВАТЬ СПЕЦИАЛИСТА ПО ГРУДНОМУ ВСКАРМЛИВАНИЮ НА ДОМ

Оформить вызов на дом можно круглосуточно по телефону:

+7 (812) 331-17-05

уроков от суперзвезды по данным пандемии Юян Гу

«Стало ясно, что мы не добьемся коллективного иммунитета в 2021 году, по крайней мере, определенно не по всей стране», — говорит он. «И я думаю, что важно, особенно если вы пытаетесь вселить уверенность, чтобы мы нашли разумный путь к тому, чтобы вернуться к нормальной жизни. Мы не должны связывать это с нереальной целью, например, с достижением коллективного иммунитета. Я по-прежнему с осторожным оптимизмом смотрю на то, что мой первоначальный февральский прогноз по возвращению к нормальному состоянию летом будет верным.

В начале марта он собрал все вещи целиком — он решил, что сделал все, что мог. «Я хотел сделать шаг назад и позволить другим моделистам и экспертам делать свою работу», — говорит он. «Я не хочу путать пространство».

Он все еще следит за данными, проводит исследования и анализ — вариантов, внедрения вакцины и четвертой волны. «Если я увижу что-то особенно тревожное или беспокоящее, о чем, как мне кажется, люди не говорят, я обязательно опубликую это», — говорит он.Но пока он сосредоточен на других проектах, таких как «YOLO Stocks», платформа аналитики биржевых тикеров. Его основная работа по борьбе с пандемией заключается в том, что он является членом технической консультативной группы Всемирной организации здравоохранения по оценке смертности от COVID-19, где он делится своим опытом со стороны.

«Я определенно многому научился за последний год, — говорит Гу. «Это было очень по-разному».

Урок №1: Сосредоточьтесь на основах

«С точки зрения науки о данных мои модели показали важность простоты, которую часто недооценивают», — говорит Гу.Его модель прогнозирования смерти была проста не только по своей конструкции — компонент SEIR со слоем машинного обучения — но и с очень урезанным подходом «снизу вверх» в отношении входных данных. «Снизу вверх» означает «начинать с самого минимума и добавлять сложность по мере необходимости», — говорит он. «Моя модель использует только прошлые смерти для предсказания будущих смертей. Он не использует никаких других реальных источников данных ».

Гу заметил, что другие модели основывались на разнообразных данных о случаях, госпитализации, тестировании, мобильности, использовании масок, сопутствующих заболеваниях, возрастном распределении, демографии, сезонности пневмонии, годовом уровне смертности от пневмонии, плотности населения, загрязнении воздуха, высоте над уровнем моря, данных о курении. , контакты, сообщаемые пользователями, пассажиропоток авиакомпаний, пункты обслуживания, интеллектуальные термометры, сообщения в Facebook, поиск в Google и многое другое.

«Существует мнение, что если вы добавите в модель больше данных или сделаете ее более сложной, то модель будет работать лучше», — говорит он. «Но в реальных ситуациях, таких как пандемия, когда данные настолько зашумлены, вы хотите, чтобы все было как можно проще».

«Я рано решил, что прошлые смерти — лучший предсказатель будущих смертей. Все очень просто: ввод, вывод. Добавление большего количества источников данных только усложнит выделение сигнала из шума ».

Урок № 2: Минимизируйте предположения

Гу считает, что у него было преимущество в подходе к проблеме с чистого листа.«Моей целью было просто проследить данные о covid, чтобы узнать о covid», — говорит он. «Это одно из главных преимуществ точки зрения постороннего».

Но не будучи эпидемиологом, Гу также должен был быть уверен, что он не делал неправильных или неточных предположений. «Моя роль состоит в том, чтобы спроектировать модель таким образом, чтобы она могла изучить предположения за меня», — говорит он.

«Когда появляются новые данные, которые противоречат нашим убеждениям, иногда мы склонны упускать эти новые данные из виду или игнорировать их, и это может вызвать последствия в будущем», — отмечает он.«Я определенно стал жертвой этого, и я знаю, что многие другие люди тоже».

«Итак, осознание потенциальной предвзятости, которая у нас есть, и ее признание, а также возможность корректировать наши априорные значения — корректировать наши убеждения, если новые данные опровергают их — действительно важно, особенно в такой быстро меняющейся среде, как то, что мы делаем. видели с covid. »

Урок № 3: Проверьте гипотезу

«За последние несколько месяцев я увидел, что любой может делать заявления или манипулировать данными, чтобы соответствовать повествованию о том, во что он хочет верить», — говорит Гу.Это подчеркивает важность простого создания проверяемых гипотез.

«Для меня это вся основа моих прогнозов и прогнозов. У меня есть ряд предположений, и если они верны, то это то, что мы предсказываем в будущем », — говорит он. «И если предположения в конечном итоге оказываются неверными, тогда, конечно, мы должны признать, что сделанные предположения не верны, и соответствующим образом скорректировать их. Если вы не выдвигаете проверяемых гипотез, то невозможно показать, правы вы на самом деле или нет.

Урок №4: Учитесь на ошибках

«Не все мои прогнозы были верными, — говорит Гу. В мае 2020 года он прогнозировал, что к началу августа в США погибнет 180000 человек. «Это намного больше, чем мы видели», — вспоминает он (погибло около 155 000 человек). Его проверяемая гипотеза оказалась неверной — «и это заставило меня скорректировать свои предположения».

В то время Gu использовал фиксированный коэффициент летальности от инфекций примерно 1% в качестве константы в симуляторе SEIR.Когда летом он снизил уровень смертности от инфекций примерно до 0,4% (а затем примерно до 0,7%), его прогнозы вернулись к более реалистичному диапазону.

Урок № 5: Привлекайте критиков

«Не все согласятся с моими идеями, и я приветствую это», — говорит Гу, который использовал Twitter для публикации своих прогнозов и анализа. «Я стараюсь как можно больше отвечать людям, отстаивать свою позицию и дискутировать с людьми. Это заставляет задуматься о ваших предположениях и о том, почему вы думаете, что они верны.»

« Это восходит к предвзятости подтверждения », — говорит он. «Если я не могу должным образом отстаивать свою позицию, то действительно ли это правильное заявление, и должен ли я предъявлять эти претензии? Это помогает мне понять, общаясь с другими людьми, как думать об этих проблемах. Когда другие люди представляют доказательства, опровергающие мою позицию, я должен быть в состоянии признать, когда я могу ошибаться в некоторых из своих предположений. И это действительно очень помогло мне улучшить мою модель ».

Урок № 6: Проявляйте здоровый скептицизм

«Сейчас я гораздо более скептически отношусь к науке, и это неплохо», — говорит Гу.«Я думаю, что важно всегда ставить под сомнение результаты, но здоровым образом. Это тонкая грань. Потому что многие люди категорически отвергают науку, и это тоже не выход ».

«Но я думаю, что также важно не слепо доверять науке», — продолжает он. «Ученые несовершенны». По его словам, если что-то не кажется правильным, уместно задавать вопросы и находить объяснения. «Важно иметь разные точки зрения. Если мы и чему-то научились за последний год, так это тому, что никто не бывает прав на 100% все время.«

» «Я не могу говорить от имени всех ученых, но моя работа — прорваться сквозь весь шум и докопаться до истины», — говорит он. «Я не говорю, что был идеальным за последний год. Я много раз ошибался. Но я думаю, что мы все можем научиться подходить к науке как к методу поиска истины, а не как к самой истине ».

Пандемия Covid: как Юян Гу использовал ИИ и данные для наиболее точного прогноза

Весна 2020 года принесла с собой появление статистической модели знаменитостей.Поскольку общественность пыталась оценить, насколько серьезным может быть коронавирус в марте и апреле, он снова и снова указывал на две системы прогнозирования: одну, созданную Имперским колледжем Лондона, другую — Институтом показателей и оценки здоровья, или IHME. , базирующаяся в Сиэтле.

Но модели дали совершенно разные прогнозы. Imperial предупредила, что к лету в США может погибнуть до 2 миллионов человек от Covid-19, в то время как прогноз IHME был гораздо более консервативным, прогнозируя около 60000 смертей к августу.Ни то, ни другое, как оказалось, не было очень близким. К началу августа в США в конечном итоге погибло около 160 тысяч человек.

Огромное расхождение в цифрах прогнозов той весной привлекло внимание тогдашнего 26-летнего специалиста по данным по имени Юян Гу. У молодого человека была степень магистра электротехники и информатики в Массачусетском технологическом институте и еще одна степень по математике, но не было формальной подготовки в связанной с пандемией области, такой как медицина или эпидемиология.Тем не менее он думал, что его опыт работы с моделями данных может оказаться полезным во время пандемии.

В середине апреля, когда он жил со своими родителями в Санта-Кларе, штат Калифорния, Гу потратил неделю на создание своего собственного предсказателя смерти от Covid и веб-сайта для отображения болезненной информации. Вскоре его модель начала давать более точные результаты, чем те, которые были придуманы учреждениями с финансированием в сотни миллионов долларов и многолетним опытом.

«Его модель была единственной, которая казалась разумной», — говорит Джереми Ховард, известный эксперт по данным и исследователь из Университета Сан-Франциско.«Другие модели снова и снова демонстрировали бессмыслицу, и все же не было самоанализа со стороны людей, публикующих прогнозы, или журналистов, освещающих их. От этих вещей зависели жизни людей, и Юян был единственным человеком, который действительно смотрел на данные и делал их правильно ».

Модель прогнозирования, которую построил Гу, была в некотором смысле простой. Сначала он подумал об изучении взаимосвязи между тестами на Covid, госпитализациями и другими факторами, но обнаружил, что такие данные непоследовательно сообщаются штатами и федеральным правительством.Самыми надежными цифрами оказались ежедневные подсчеты смертей. «В других моделях использовалось больше источников данных, но я решил полагаться на прошлые смерти для прогнозирования будущих смертей», — говорит Гу. «Использование этого единственного входа помогло отфильтровать сигнал от шума».

Новый, изощренный поворот модели Гу явился результатом использования им алгоритмов машинного обучения для оттачивания фигур. После Массачусетского технологического института Гу проработал пару лет в финансовой индустрии, написав алгоритмы для высокочастотных торговых систем, в которых его прогнозы должны были быть точными, если он хотел сохранить свою работу.Когда дело дошло до Ковида, Гу продолжал сравнивать свои прогнозы с итоговым количеством смертей и постоянно настраивал свое программное обеспечение для машинного обучения, чтобы оно приводило к еще более точным прогнозам. Несмотря на то, что работа требовала тех же часов, что и требовательная работа на полную ставку, Гу добровольно тратил свое время и жил за счет своих сбережений. Он хотел, чтобы его данные рассматривались как свободные от конфликта интересов или политической предвзятости.

Модель Гу, конечно, не идеальна, но с самого начала показала хорошие результаты.В конце апреля он предсказал, что к 9 мая в США погибнет 80 000 человек. Фактическое число погибших составило 79 926 человек. Аналогичный прогноз IHME на конец апреля предсказывал, что в США не превысит 80 000 смертей в течение всего 2020 года. Гу также предсказал 90 000 смертей 18 мая и 100 000 смертей 27 мая, и снова получил правильные цифры. Там, где IHME ожидал, что вирус исчезнет в результате социального дистанцирования и других мер политики, Гу предсказал, что будет вторая, большая волна инфекций и смертей, поскольку многие штаты снова откроются после блокировки.

«В других моделях использовалось больше источников данных, но я решил полагаться на прошлые смерти для прогнозирования будущих смертей», — говорит Гу. «Использование этого единственного входа помогло отфильтровать сигнал от шума».

Фотограф: Джастин Ви для Bloomberg Businessweek

IHME столкнулся с некоторой критикой в ​​марте и апреле, когда его цифры не соответствовали тому, что происходило. Тем не менее, престижный центр, расположенный в Вашингтонском университете и финансируемый Фондом Билла и Мелинды Гейтс на сумму более 500 миллионов долларов, почти ежедневно упоминался во время брифингов, проводимых членами администрации президента Дональда Трампа.В апреле руководитель отдела инфекционных заболеваний США Энтони Фаучи сказал интервьюеру, что число погибших в Ковиде «больше похоже на 60 000, чем ожидалось от 100 000 до 200 000» — прогноз, который отразил прогнозы IHME. А 19 апреля, в тот же день, когда Гу предупредил о второй волне, Трамп указал на прогноз IHME о 60 тысячах смертей как показатель того, что борьба с вирусом скоро закончится.

Должностные лица IHME также активно продвигали свои номера. «У вас был IHME на всех этих выпусках новостей, который пытался сказать людям, что к июлю смертность сведется к нулю», — говорит Гу.«Любой, у кого есть здравый смысл, мог видеть, что на какое-то время мы будем получать от 1000 до 1500 ежедневных смертей. Я думал, что они поступили так неискренне ».

Кристофер Мюррей, директор IHME, говорит, что как только организация лучше справилась с вирусом после апреля, ее прогнозы радикально улучшились.

Но той весной, неделя за неделей, все больше людей стали обращать внимание на работу Гу. Он сообщил о своей модели репортерам в Твиттере и написал эпидемиологам по электронной почте, прося их проверить его цифры.Ближе к концу апреля известный биолог Вашингтонского университета Карл Бергстром написал в Твиттере о модели Гу, а вскоре после этого Центры по контролю и профилактике заболеваний США разместили цифры Гу на своем веб-сайте прогнозирования Covid. По мере развития пандемии Гу, иммигрант из Китая, выросший в Иллинойсе и Калифорнии, участвовал в регулярных встречах с CDC и командами профессиональных моделистов и эпидемиологов, поскольку все пытались улучшить свои прогнозы.

Посещаемость веб-сайта Гу резко возросла: миллионы людей ежедневно проверяют, что происходит в их штатах и ​​США.С. в целом. Чаще всего его предсказанные цифры в конечном итоге совпадали с цифрами фактических смертей, когда они появлялись несколько недель спустя.

При таком большом интересе к этим прогнозам весной и летом 2020 года стало появляться больше моделей. Николас Райх, доцент кафедры биостатистики и эпидемиологии Массачусетского университета, Амхерст, собрал около 50 моделей и измерил их точность в течение многих месяцев в Центре прогнозов Covid-19.«Модель Юяна всегда была одной из лучших», — говорит Райх.

В ноябре Гу решил свернуть свою операцию по прогнозированию смерти. Райх смешивал различные прогнозы и обнаружил, что наиболее точные прогнозы были получены на основе этой «ансамблевой модели» или комбинированных данных.

«Юян отступил с удивительным чувством смирения», — говорит Райх. «Он видел, что другие модели преуспевают, и его работа здесь была сделана». За месяц до остановки проекта Гу предсказал, что U.1 ноября С. зафиксировал 231000 смертей. Когда прибыло 1 ноября, США сообщили о 230 995 случаях смерти.

Мюррей из IHME имеет свой собственный взгляд на уход Гу. Он говорит, что модель Гу не уловила бы сезонный характер коронавируса и пропустила бы зимний всплеск заболеваемости и смертей. «Зимой у него закончилась эпидемия, и мы поняли, что сезонность была еще в мае», — говорит Мюррей.

Методы машинного обучения, используемые Гу, хорошо работают для краткосрочных прогнозов, говорит Мюррей, но «не очень хороши для понимания того, что происходит» в целом.По словам Мюррея, алгоритмы, основанные на прошлом, не могут учитывать варианты вирусов и то, насколько хорошо вакцины могут противостоять им, а могут и не работать. Со своей стороны, IHME правильно назвал ранний пик вируса, а затем ошибся, когда дело дошло до предсказания резкого снижения смертности, пока не скорректировало свою модель, чтобы лучше отразить реальность. «Мы ошиблись первого апреля, — говорит Мюррей. «С тех пор мы — единственная группа, которая последовательно добивалась этого».

Райх, составляющий список основных моделей, сказал, что прогнозы организации на более поздний период пандемии были удовлетворительными.«Раньше модель IHME не делала того, что рекламировала», — говорит Райх. «Совсем недавно это была разумная модель. Я бы не сказал, что это один из лучших, но он разумный ».

Гу отказался отвечать на замечания Мюррея о его модели. Вместо этого он предлагает вариант логического комплимента от аналитиков. «Я очень признателен доктору Крису Мюррею и его команде за проделанную работу», — говорит Гу. «Без них я не был бы в том положении, на котором занимаюсь сегодня».

Насколько мы можем извлечь уроки из этой истории данных, Райх просит людей не спешить слишком сильно доверять ранним индивидуальным моделям в следующий раз, когда наступит пандемия.Он также сомневается, что прогнозы на срок от шести до восьми недель будут когда-либо очень точными. В идеале CDC и другие будут быстрее комбинировать модели и распределять смешанные данные в будущем. «Я надеюсь, что мы потратим время, энергию и деньги на создание системы, которая будет более готова к реагированию с помощью более широкого набора моделей ближе к началу», — говорит Райх. «Мы должны иметь людей наготове, вместо того, чтобы ходить вокруг и стучать в двери людей».

Сделав небольшой перерыв, Гу, которому сейчас 27 лет и который живет в нью-йоркской квартире, снова вернулся в модельную игру.На этот раз он приводит данные о том, сколько людей в США заразились Covid-19, как быстро внедряются вакцины и когда, если вообще когда-либо, страна может достичь коллективного иммунитета. Его прогнозы предполагают, что к июню около 61% населения будет иметь некоторую форму иммунитета — либо от вакцины, либо от перенесенной инфекции.

Перед пандемией Гу надеялся начать новое предприятие, возможно, в области спортивной аналитики. Теперь он подумывает о том, чтобы придерживаться общественного здравоохранения. Он хочет найти работу, где он может иметь большое влияние, избегая политики, предвзятости и багажа, который иногда бывает с крупными учреждениями.«В этой области есть много недостатков, которые могли бы исправить люди с моим опытом», — говорит он. «Но я все еще не знаю, как бы я вписался».

Читать дальше: Пять вещей, которые нужно сделать перед следующей пандемией

О covid19-projection.com | Прогнозы COVID-19 с использованием машинного обучения

covid19-projection.com был запущен в начале апреля 2020 года независимым аналитиком данных Юян Гу. С самого начала целью сайта было использование модели на основе данных и искусственного интеллекта для наиболее точных прогнозов и оценок COVID-19.К концу апреля 2020 года Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) назвали ее одной из первых моделей, «помогающих информировать общественное здравоохранение при принятии решений». Спустя несколько месяцев сайт covid19-projection.com стал одной из самых цитируемых моделей в академических кругах, СМИ, правительстве и промышленности. Многие считают ее самой точной моделью COVID-19.

В течение одного года, когда сайт активно обновлялся (с апреля 2020 года по март 2021 года), было три отдельные итерации covid19-projection.com модель:

Для обзора всех страниц этого сайта см. Нашу карту сайта.

Социальные сети, особенно Twitter, сыграли важную роль в формировании моделей на этом сайте. Многие из наших оригинальных исследований были впервые опубликованы Youyang в Twitter. Посетите нашу страницу «Обсуждения в Твиттере», чтобы увидеть полный список твитов, связанных с COVID-19.

Большая часть этой страницы посвящена объяснению нашей модели прогнозирования смерти, которая была активна с апреля по ноябрь 2020 года. В следующих трех разделах мы кратко рассмотрим другие итерации нашей модели.

Данные и код

Ниже приведен список всех наших репозиториев GitHub, которые содержат данные и код, связанные с COVID-19:

Проекция вакцинации модель

Активен: с декабря 2020 г. по март 2021 г.

Просмотр проекций

С появлением вакцины COVID-19 с декабря 2020 года мы представляем наши прогнозы вакцинации и путь к нормальной жизни в США.Эта модель учитывает защитный иммунитет против COVID-19 из двух источников: вакцинация и естественная инфекция. См. Нашу страницу «Путь к нормальности» для получения выходных данных и подробного описания этой модели.

Инфекционная оценка модели

Активно: с ноября 2020 г. по март 2021 г.

Посмотреть сметы

Во время осенне-зимней волны 2020/2021 г. на сайте covid19-projection.com были представлены ежедневные прогнозы инфекций в США, для всех штатов США и более 3000 округов США.Смотрите наши оценки здесь. Во время волны падения 2020 года существовали десятки моделей, прогнозирующих смертность (отсюда и наше решение свернуть нашу собственную модель). Однако было очень мало моделей, которые оценивали истинные инфекции в каждом округе, штате и в США на национальном уровне. Число подтвержденных случаев недооценивает истинную распространенность заболевания, поскольку не все инфицированные хотят пройти тестирование. По нашим оценкам, на начало 2021 года истинное количество инфекций в США, вероятно, в 2-4 раза выше, чем зарегистрированные случаи.В марте и апреле, когда тестирование не было столь распространенным, мы оцениваем это соотношение примерно в 10-20 раз.

Для этой итерации модели мы прогнозируем текущую дату (что произошло / происходит), а не прогнозируем (что произойдет). Оценки производятся с использованием только подтвержденных случаев и данных тестирования из проекта отслеживания COVID. Мы вычисляем множитель на основе даты и процента положительных результатов теста. Например, в апреле 2020 года уровень положительности 10% соответствует примерно 7-кратному множителю, что означает, что на каждый подтвержденный случай приходится 6 необнаруженных инфекций.К началу 2021 года, поскольку тестирование значительно расширилось за последний год, 10% положительный результат теста соответствует примерно 2-3-кратному множителю (на каждый подтвержденный случай приходится 1-2 необнаруженных инфекции). После того, как мы вычислили множитель, мы применяем его к количеству ежедневных случаев, чтобы получить оценку истинного количества ежедневных инфекций (с двухнедельным лагом). Для оценки случаев заражения на уровне округа мы используем данные о случаях заболевания от Johns Hopkins CSSE.

Дополнительные сведения см. В описании нашей методологии: Повторная оценка истинных инфекций .

Вы можете скачать все наши оценки здесь.

Модель прогнозирования смерти

Активен: с марта 2020 г. по ноябрь 2020 г.

Просмотр проекций

Это наша оригинальная модель, которую мы запустили в начале пандемии в 2020 году и продолжали до осени. Вы можете найти подробное описание ниже:

Оглавление (модель прогнозирования смерти)

О модели

Наша модель прогноза смерти от COVID-19 добавляет возможности искусственного интеллекта к классической модели инфекционных заболеваний.Мы разработали симулятор на основе модели SEIR (Википедия) для моделирования эпидемии COVID-19 в каждом регионе. Параметры / входные данные этого симулятора затем изучаются с использованием методов машинного обучения, которые пытаются минимизировать ошибку между прогнозируемыми выходными и фактическими результатами. Мы используем ежедневные данные о смертях, сообщаемые каждым регионом, для прогнозирования будущих смертей. После некоторых дополнительных методов проверки (чтобы минимизировать явление, называемое переобучением), мы используем изученные параметры для моделирования будущего и построения прогнозов.

Наша модель SEIR имеет открытый исходный код. Наши прогнозы ежедневно загружаются на GitHub. Все написано на Python 3, и plotly используется для построения графиков. Этот веб-сайт размещен на GitHub Pages.

Цель этого проекта — продемонстрировать сильные стороны искусственного интеллекта для решения одной из самых сложных мировых проблем: прогнозирования хода пандемии. Здесь мы используем подход, основанный исключительно на данных, позволяя машине заниматься обучением. В настоящее время мы делаем прогнозы для: США, всех 50 штатов США (плюс округ Колумбия, PR, VI, GU, MP) и 70 стран (включая все 27 стран ЕС).В совокупности на эти 71 страну приходится> 95% всех случаев смерти от COVID-19 в мире. См. Карту ниже для визуализации стран, для которых у нас есть прогнозы.

Вы также можете напрямую получить доступ к нашим прогнозам для США и мира.

В начало

Дополнительные ссылки

Кто мы

covid19-projection.com разработан Юян Гу, независимым аналитиком данных. Юян получил степень бакалавра в Массачусетском технологическом институте (MIT) по специальности «Электротехника, информатика и математика».Он также получил степень магистра в Массачусетском технологическом институте, защитив диссертацию в рамках группы обработки естественного языка в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Его опыт заключается в использовании машинного обучения для понимания данных и составления практических и точных прогнозов.

Щелкните здесь, чтобы получить более подробную биографию. Вы можете связаться с ним через его сайт или в Twitter.

В начало

Карта покрытия

В начало

Чем отличается наша модель

• Ежедневные обновления : Поскольку наша модель полностью основана на данных, ее легко запустить и легко восстановить.В отличие от других моделей, которые обновляются только раз в несколько дней, наша модель обновляется ежедневно, что позволяет делать более точные прогнозы. Мы составляли ежедневные прогнозы с тех пор, как начали проект 1 апреля. Ни одна другая модель не предлагает такой уровень частоты обновления.

• Нет государственного финансирования : Мы — одна из немногих моделей, используемых CDC, которая не получает государственного финансирования, что делает нас полностью независимой организацией.

• Отсутствие конфликта интересов : Как и в предыдущем пункте, мы действительно независимая организация, которая работает без внешнего влияния или внешних инвесторов.Другие группы могут сотрудничать с промышленными и государственными организациями или разрабатывают свою работу с целью публикации. У нас только одна цель: создавать максимально точные прогнозы.

• Только данные о смертях : Наша модель использует только ежедневные данные о смертях, как сообщает Университет Джона Хопкинса. В отличие от других моделей, мы не используем дополнительные источники данных, такие как случаи, испытания, мобильность, температура, возрастное распределение, воздушное движение и т. Д. Хотя дополнительные источники данных могут быть полезны, они также могут создавать дополнительный шум и сложность, которые могут заметно исказить результаты .

• Минимальные предположения : Поскольку наша модель использует машинное обучение для изучения входных данных и параметров, мы минимизируем количество предположений, которые нам нужно ввести. Это позволяет нам избежать определенных предубеждений, которые могут присутствовать при включении различных предположений.

• Открытые данные: Мы ежедневно загружаем все наши необработанные данные / прогнозы на нашу страницу GitHub. Все данные, используемые на этом веб-сайте, можно загрузить.

• Открытый исходный код: Наша основная модель SEIR является открытым исходным кодом.

• Хорошие исторические показатели: Мы еженедельно оцениваем эффективность нашей модели. Код и данные для оценки моделей также находятся в открытом доступе.

• Счета для повторного открытия : Мы были одной из первых моделей, использованных CDC, которые учитывают индивидуальные повторные открытия в каждом штате или стране, что позволяет нам делать более реалистичные прогнозы. Вместо того, чтобы заранее задавать тип открытия (например,грамм. полное или частичное повторное открытие), мы позволяем нашей модели изучать эффекты на основе данных.

• Реалистичное моделирование : В отличие от других моделей, которые пытаются создать сложные математические уравнения, чтобы «подогнать под кривую» или оценить скорость роста, мы пытаемся смоделировать болезнь именно так, как она прогрессирует в реальности: мы начинаем со всего населения в региона, то каждый день определенная часть людей заражается, и эти люди передают инфекцию другим и так далее.Это упрощает интерпретацию и понимание нашей модели.

• Гибкость для создания сценариев : Благодаря реалистичным и гибким свойствам модели мы можем генерировать различные гипотезы, например, что произойдет, если все начнут социальное дистанцирование на неделю раньше или на неделю позже. Мы также выдвинули гипотезы о том, что произойдет в каждом регионе, если не будет повторного открытия. Модель, которая просто использует функцию аппроксимации кривой или пытается отследить скорость роста, не сможет генерировать такие гипотезы.

• Полное раскрытие предположений / ограничений: Мы описываем наши предположения и ограничения в разделах ниже, чтобы быть прозрачными в отношении того, что наша модель может и чего не может. Это то, что мы призываем все другие модели четко представлять.

• Регионально-независимый : Наша модель не зависит от региона, что позволяет нам делать прогнозы для всех 50 штатов США (плюс округ Колумбия, PR, VI, Гуам), 30+ округов США и 70+ стран.Насколько нам известно, это наиболее полная публичная модель с точки зрения охвата. Благодаря нашему уровню машинного обучения нам также не требуется ручная настройка для каждого региона, что позволяет нам сосредоточить наше время на улучшении наших прогнозов.

• Нет дифференциальных уравнений : В отличие от традиционных моделей SEIR, наша модель не использует дифференциальные уравнения. В результате мы можем пропустить важные вычисления, необходимые для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений.Вместо этого мы следуем более традиционному подходу дискретной математики, используя дискретный конечный автомат с вероятностными переходами. Всю математику в нашей модели может понять мотивированный ученик старшей школы.

• Fast : В результате описанной выше простоты мы можем выполнять быстрые вычисления, используя ограниченные ресурсы. Мы можем создать все наши прогнозы менее чем за 30 минут на ноутбуке.

• Оценка целей тестирования : Поскольку наша модель сохраняет оценку количества новых инфицированных людей каждый день, мы можем использовать эту оценку, чтобы определить, сколько тестов каждый регион должен в идеале выполнять каждый день.Наши оценки основаны на исследовании Гарвардского глобального института здравоохранения, согласно которому на каждого инфицированного человека приходится 10 контактов. Вы можете скачать наши оценки здесь.

• Изучение числа воспроизводства (R) : Одним из наиболее важных свойств для любого инфекционного заболевания является базовое число воспроизводства, известное как R. Мы можем узнать эффективное число воспроизводимости с течением времени и построить график того, как значение R меняется во всех наших прогнозах. Узнайте больше о наших оценках R ниже.

• Изучение коэффициента смертности от инфекций (IFR) : Вместо того, чтобы полагаться на различные неконсенсусные исследования коэффициента смертности от инфекций (IFR), наша модель также может определить наилучшее значение для IFR в каждом регионе. Узнайте больше о наших оценках IFR ниже.

• Обучение, когда люди начали социальное дистанцирование : Оказывается, многие люди начали социальное дистанцирование до того, как был издан официальный приказ о запрете в регионе. Наша модель может узнать точные даты, когда люди в регионе начали социальное дистанцирование, которое часто не зависит от приказов домоседов.Например, в Нью-Йорке эта точка перегиба определяется примерно 14 марта, что близко соответствует данным о посещаемости метро Нью-Йорка. Для США в целом мы оцениваем эту дату примерно в 18 марта. Вы можете увидеть, что произойдет, если все в США отреагируют на неделю раньше (11 марта) или на неделю позже (25 марта).

• Сильная система проверки : Многие другие модели имеют тенденцию чрезмерно соответствовать данным. У нас есть сильная система проверки, чтобы убедиться, что все наши обновления проходят вневыборочную проверку, прежде чем они могут быть включены в модель.Это позволяет нам лучше отличать сигнал от шума и быть более устойчивыми к выбросам. Поскольку все наши предположения и прогнозы проверяются / проверяются во всех 50 штатах, а также в более чем 70 странах, мы можем создавать более надежные прогнозы.

Вернуться к началу

Историческое представление

Последнее обновление: 2 ноября 2020 г. (самые свежие оценки см. В нашем репозитории на GitHub)

Модель бесполезна, если она не точна.Ниже представлен наш анализ эффективности различных моделей, рассматриваемых CDC, за последние несколько недель. Поскольку CDC получает еженедельные прогнозы каждый понедельник, мы используем прогнозы за прошлые понедельники для оценки моделей.

Мы предоставили открытый исходный код кода и данных, используемых для оценки моделей COVID-19: https://github.com/youyanggu/covid19-forecast-hub-evaluation. Мы верим в полностью прозрачную методологию оценки, и лучший способ сделать это — опубликовать весь наш код и данные.Узнайте больше о нашей методологии оценки на GitHub.

Щелкните здесь, чтобы увидеть наши прошлые еженедельные оценки производительности и дополнительные объяснения, лежащие в основе оценок. Мы считаем, что важно взглянуть на прошлые оценки, чтобы получить более полное представление о согласованности / точности модели.

Оценка исторических прогнозов по штатам США на 4 недели вперед

Это показатель, который показывает согласованность модельных прогнозов на период в несколько месяцев.4 недели вперед — это достаточно долгий срок для будущего, требующий нетривиальных методов, но достаточно короткий, чтобы не требовать чрезмерных предположений. Следовательно, мы считаем, что это идеальный показатель для сравнения моделей.

Необработанные данные на GitHub

В начало

Оценка исторических прогнозов по США на 4 недели вперед

Поскольку национальные прогнозы США содержат только один прогноз на неделю, разница между неделями намного выше по сравнению с прогнозами от штата к штату, где еженедельно выпускается более 50 прогнозов.В результате мы полагаем, что оценка состояния за другим является лучшим индикатором производительности модели. По этой же концепции мы играем в серии из 7 игр в плей-офф NBA / NHL / MLB.

Необработанные данные на GitHub

В начало

Сравнение октябрьских прогнозов США

Мы сравниваем наши последние прогнозы от 4 октября с прогнозами Института показателей и оценки здоровья (IHME). Чтобы просмотреть дополнительные сравнительные графики с IHME, щелкните здесь.

В начало

Сравнение прогнозов США на конец августа

Ниже мы приводим наши прогнозы на конец августа в сравнении с прогнозами IHME на конец августа.Чтобы просмотреть дополнительные сравнительные графики с IHME, щелкните здесь.

В начало

Исторические прогнозы США

Ниже мы покажем, как наши (C19Pro) прогнозы на 4 августа и 1 ноября для США изменились с течением времени по сравнению с IHME. Обратите внимание, что истинное значение 4 августа в 90% случаев попадало в доверительные интервалы нашей модели. Чтобы увидеть наши текущие прогнозы по США, щелкните здесь.

Чтобы просмотреть дополнительные сравнительные графики с IHME, щелкните здесь.

В начало

Прогнозы CDC с течением времени

Ниже мы представляем наши еженедельные прогнозы CDC с течением времени.

В начало

Данные и вывод

Чтобы сделать наши прогнозы, мы используем ежедневное общее количество смертей, предоставленное Johns Hopkins CSSE, что эксперты считают справочными данными «золотого стандарта». Мы не используем данные, относящиеся к случаям, в нашем моделировании по причинам, упомянутым здесь. С учетом сказанного, мы действительно изучаем данные о случаях и госпитализации, чтобы определить границы для нашей поисковой сетки, поскольку изменения в случаях приводят к изменению количества смертей.

Хотя мы не используем данные тестирования в нашей модели, мы иногда используем данные тестирования в США из проекта отслеживания COVID в наших исследованиях и графиках.

Ежедневно на нашу страницу GitHub будут загружаться необработанные ежедневные прогнозы для всех 50 штатов США и некоторых других стран. Мы прогнозируем будущие смерти, как сообщает Johns Hopkins CSSE.

В начало

Код

У нас есть три публичных репозитория GitHub:

В начало

Предположения

Эпидемиологические предположения

Мы используем объединение ресурсов, предоставленных моделью исследования возбудителей инфекционных заболеваний (MIDAS), чтобы установить стандартные параметры, такие как инкубация и инфекционный период.По большинству этих параметров существует широкий консенсус среди экспертов. Например, мы предполагаем 5-дневный инкубационный период (в среднем) и 7-дневный инфекционный период (в среднем). Эти предположения являются вероятностными и имеют примерно нормальное распределение. Это означает, что инфицированный человек будет заразным в период со 2 по 8 день после контакта, причем день 4-6 будет наиболее заразным. Для расчета текущих инфекций мы предполагаем, что средний человек инфицирован в течение 15 дней. Точные значения вышеперечисленных параметров существенно не меняют наши прогнозы.

Не все, кто «инфицированы в настоящее время», заразны. Чтобы получить представление о количестве людей, которые являются заразными , мы рекомендуем разделить число «инфицированных в настоящее время» пополам. Чтобы получить количество людей с максимальной инфекционностью , мы рекомендуем разделить число «инфицированных в настоящее время» на ~ 5.

В начало

Доверительные интервалы

Будущее не высечено на камне: единичное изменение политики или небольшое изменение предположений может иметь большое влияние на развитие эпидемии.Вот почему в дополнение к нашей средней оценке мы также предоставляем 95% доверительный интервал, чтобы отразить эту неопределенность. Например, если мы прогнозируем 150 760 смертей с диапазоном 88–294 тыс., Это означает, что мы на 95% уверены, что истинные смерти будут в диапазоне 88–294 тыс. Обратите внимание, что эти доверительные интервалы генерируются при условии, что наши вышеупомянутые предположения верны. Есть много реальных переменных, которые могут сделать наши предположения неточными и повлиять на истинный результат. Со временем мы постараемся исправить любые неточные предположения.

В дополнение к 95% доверительному интервалу мы представляем среднюю оценку. Это значение обычно выше медианы / наиболее вероятной оценки, потому что оно учитывает более длинный хвост на верхнем конце оценок. Так, например, если наша средняя оценка смертей в США в сентябре 2020 года составляет 180 тысяч, наша средняя / наиболее вероятная оценка может составить 170 тысяч. Это связано с тем, что верхняя граница смертей технически не ограничена, а нижняя граница ограничена текущим общим числом смертей. Это вызывает перекос в распределении прогнозов смертности, что приводит к тому, что средняя оценка выше медианной оценки.

Наши ежедневные доверительные интервалы смертей предназначены для анализа на основе скользящего среднего, а не на основе ежедневных происшествий. Например, если штат сообщает о случаях смерти через день (например, 0, 200, 0, 100), доверительный интервал, охватывающий ежедневные смерти в результате инцидентов, может использовать только [0, 200], что не очень информативно. Доверительный интервал, такой как [55, 95], будет более информативным, несмотря на то, что он не перекрывается ни с одним из четырех ежедневных случаев смерти. Следовательно, мы рекомендуем использовать 7-дневное скользящее среднее при оценке доверительных интервалов.

Мы хотим предостеречь от сосредоточения внимания на одном конкретном числе в качестве результата этой модели. Фактически мы прогнозируем диапазон, который включает средний результат. Если истинные результаты попадают в диапазон, это находится в пределах ожидаемого результата этой модели. При цитировании наших прогнозов мы настоятельно рекомендуем включать наши доверительные интервалы при ссылке на наши прогнозы (т.е. 21 342 (15-34 тыс.) Смертей).

В начало

Социальное дистанцирование

• Штат США: мы предполагаем сильное социальное дистанцирование до даты открытия и умеренное социальное дистанцирование после этого.Мы используем дату открытия, указанную в New York Times. Для штатов с поэтапным повторным открытием мы используем дату, на которую разрешено открытие ресторанов. Для штатов, где нет конкретной даты повторного открытия (штаты выделены желтым на карте NYT), мы предполагаем дату повторного открытия 1 июня. Повторное открытие, вероятно, вызовет вторую волну инфекций в штатах, где вспышка еще не была полностью локализована.

• Европейские страны: Мы предполагаем сильное социальное дистанцирование до середины мая и умеренное социальное дистанцирование после этого.

• Страны за пределами США и Европы: мы изо всех сил стараемся отслеживать, когда каждая страна планирует возобновить работу. Если новостей нет, мы предполагаем социальное дистанцирование до августа.

Вернуться к началу

Сильное и умеренное социальное дистанцирование

Тяжелое социальное дистанцирование — это то, что многие штаты и страны приняли на начальных этапах эпидемии: заказы на домосед, закрытие второстепенных предприятий и т. Д. Уровень заражения обычно снижается на ~ 60%, начиная с ₀ рандов. от 2-3 до 0.6-1.0. Пока R, мера того, сколько людей заражает в среднем инфицированный человек, меньше 1, число инфекций со временем будет уменьшаться. Если R больше 1, кривая заражения будет расти. Следовательно, конечная цель — удержать R ниже 1.

Умеренное социальное дистанцирование — это то, что мы предполагаем, когда государства и страны постепенно начнут ослаблять свои принципы социального дистанцирования. Некоторые заведения откроются снова, но люди по-прежнему будут в некоторой степени осознавать необходимость социального дистанцирования.В большинстве штатов и стран есть руководящие принципы, направленные на максимальное социальное дистанцирование и минимизацию тесных контактов, например, ограничение возможностей и рекомендация ношения масок. Мы предполагаем, что уровень заражения увеличится примерно на 0–30%, в результате чего R составит примерно 0,8–1,2. Это основано на анализе значений R в регионах, где не было ограничений, таких как Швеция и Южная Дакота. Обратите внимание, что для большинства регионов это по-прежнему более низкий уровень заражения, чем до вспышки.

Если регионы установят более строгие правила социального дистанцирования, чем наши предположения, перечисленные выше, то мы, вероятно, увидим более низкие уровни инфицирования и смертности, чем текущие прогнозы. И наоборот, если регионы установят более жесткие правила, мы, вероятно, увидим более высокий уровень инфицирования и смертности. Например, если Калифорния откроется до 1 июня, вероятность более раннего возрождения возрастет. Или, согласно некоторым недавним исследованиям, если штат потребует, чтобы все жители носили маски, вероятность резкого увеличения числа инфекций снизится ([1], [2], [3]).

В начало

Вторая волна

В регионах, где вспышка еще не была полностью остановлена, повторное открытие может вызвать вторую волну инфекций, если государства не смогут поддерживать достаточное социальное дистанцирование. Мы предполагаем, что вновь открывшиеся регионы будут принимать меры по сокращению передачи, такие как усиленное отслеживание контактов, обязательное ношение масок, улучшенное лечение, ограничения пропускной способности и т. Д. Со временем вышеупомянутые действия, а также естественное распространение вируса будут приводят к снижению скорости передачи.

В штатах, где преобладает вторая волна, инфекции, кажется, достигают пика, прежде чем претерпевают снижение, несмотря на отсутствие конкретных мер по смягчению последствий. Одна из теорий состоит в том, что есть определенная группа населения, которая более восприимчива к заражению вирусом (пожилой возраст, сопутствующие заболевания, нежелание принимать меры предосторожности и т. Д.). Когда эта группа исчерпана, вирусу становится труднее распространяться, что приводит к снижению передачи, несмотря на отсутствие государственного вмешательства. Обратите внимание, что это всего лишь теория, объясняющая наблюдаемые данные.

С 1 июня наша модель больше не предполагает второй блокировки.

В начало

После открытия

После начального периода наращивания объемов повторного открытия (1-2 месяца), мы предполагаем, что распространение со временем будет уменьшаться из-за улучшений в отслеживании контактов, более частого ношения масок, большей осведомленности среди населения и повышения иммунитета населения. На начальных этапах повторного открытия это явление, скорее всего, будет затмеваться самим актом повторного открытия, что приведет к выходу на плато или увеличению числа случаев.Но после того, как через 1-2 месяца частота повторного открытия в регионе стабилизируется, мы ожидаем постепенного снижения передачи и, следовательно, снижения числа инфекций и смертей. Конечно, это предположение может сильно измениться на основе данных.

Глядя на данные, мы заметили, что по мере того, как в различных штатах распространенность достигает 10–35%, инфекция начинает замедляться, несмотря на отсутствие значительных вмешательств. Это, по-видимому, предполагает, что эффективный порог коллективного иммунитета в текущих условиях социального дистанцирования и мер вмешательства может быть ниже, чем значения 60-80%, о которых ранее сообщалось в марте / апреле.Тем не менее, важно отметить, что передача не прекращается после достижения HIT — она ​​просто замедляется. См. Нашу рецензию «Оценка истинных инфекций» для более глубокого анализа этой темы.

Начиная с 22 июля, мы используем две логистические (сигмоидальные) функции для аппроксимации кривой R_t от повторного открытия. Мы используем два параметра: максимальное значение повторного открытия R_t и скорость перегиба для определения формы. Эти два параметра затем изучаются нашим уровнем машинного обучения на основе данных.Вы можете узнать больше, просмотрев наш открытый код.

До 22 июля мы предполагаем очень небольшое ежедневное снижение скорости передачи (R), начиная примерно через 30 дней после повторного открытия (~ 0-0,5%). Распад комплексно применяется до тех пор, пока R не упадет ниже 1, после чего мы прекращаем применять дальнейшие распады. Поскольку точное значение распада заранее неизвестно, мы сначала выбираем этот распад из случайного распределения. Со временем, когда мы получим больше данных об эффектах после повторного открытия, наша модель изучит этот распад.

В начало

Осенняя волна

Будущее неопределенно, и в период с настоящего момента до осени может произойти много вещей, которые изменят траекторию этой эпидемии. Хотя мы считаем, что увеличение числа смертей в сентябре маловероятно, мы полагаем, что скорость передачи может увеличиться по мере приближения зимы. Несколько причин для этого включают: сезонность вируса, больше времени, проведенное в помещении, повышенная мобильность по мере того, как школы снова открываются и люди возвращаются к работе, а также потенциальная потеря приобретенного иммунитета.

В настоящее время мы предполагаем ежедневное увеличение скорости передачи (R_t) на 0-0,5%, начиная с конца лета (август). Первоначально мы случайным образом выбираем это значение из треугольного распределения в наших симуляциях. Это приводит к более широкому доверительному интервалу для учета повышенной неопределенности. По мере поступления большего количества данных наш алгоритм машинного обучения сможет лучше изучить это значение. Важно понимать, что, хотя волна падения весьма вероятна, серьезность волны все еще остается очень неопределенной.

Мы не моделируем явным образом повторное открытие школ, но в нашем обновлении в конце сентября мы учитываем увеличение уровня инфицирования из-за повторного открытия школ. Пока неясно, в какой степени это приведет к смерти.

В настоящее время мы не меняем показатель летальности от инфекций (IFR) с лета. Но были исследования (Kifer et al.), Показывающие, что уровень смертности может увеличиваться в зимние месяцы из-за таких факторов, как более низкая влажность в помещении.

Поскольку наши точечные оценки представляют собой средние оценки, а не медианные оценки, наши оценки среднего Rt могут оставаться ниже 1, в то время как средние оценки новых инфекций увеличиваются (из-за асимметрии распределения).

В начало

Оценка инфекций

Текущие и общие оценки заражений в наших прогнозах лежат в основе нашей модели SEIR. Мы используем эти оценки, чтобы делать прогнозы относительно будущих смертей в соответствии со спецификациями модели SEIR. Общая оценка инфекций включает всех человек, которые когда-либо были инфицированы этим вирусом, включая бессимптомных людей, а также тех, кто никогда не проходил тестирование. Текущая оценка случаев заражения основана на том, сколько людей инфицировано в данный момент времени (всего — выздоровели).Чтобы вычислить текущие инфекции, мы предполагаем, что люди инфицированы в среднем 15 дней. По нашим оценкам, истинное число случаев инфицирования в большинстве регионов, вероятно, в 5-15 раз превышает зарегистрированное число случаев.

В начало

Действующий номер репродукции (R)

Одним из наиболее важных свойств любого инфекционного заболевания является базовый репродуктивный номер, известный как R ₀ . Вместо того, чтобы заранее устанавливать это значение на основе предположений, наша модель может узнать значение, наиболее точно соответствующее данным.Для Италии ₀ составляет около 2,4–2,8, а для Нью-Йорка ₀ составляет 5,4–5,8. Это означает, что в среднем инфицированный человек в Нью-Йорке заразит от 5,4 до 5,8 дополнительных человек. Для большинства регионов R ₀ составляет около 2, что соответствует выводам ВОЗ. Мы можем построить график изменения значения R со временем для всех наших прогнозов. Чтобы увидеть наши оценки значений R для каждого штата и страны, посетите нашу страницу отслеживания инфекций.

Наши оценки R являются просто приблизительными, а не точными значениями, а основано только на данных о смертях . Мы исправляем задержки в отчетности, поэтому то, как сегодня меняются показатели смертности, отражает то, как менялось значение R 3-4 недели назад. Затем мы применяем дополнительные предположения, описанные в этом разделе, для интерполяции значения R. В результате текущие оценки значения R являются скорее побочным продуктом наших предположений, чем результатом каких-либо измеримых данных. По мере получения дополнительных данных в будущем мы обновляем наши оценки R, чтобы максимально точно отразить наблюдаемые данные.

Rt.live — хороший ресурс для просмотра оценок R_t с использованием данных о случаях, а не данных о смертях.

В начало

Инфекционная летальность (IFR)

Обратите внимание, что наши оценки IFR могут быть изменены на основании новых данных. Точное значение IFR существенно не влияет на наши оценки смертности.

5 августа Обновление: См. Нашу рецензию «Оценка истинных инфекций», в которой мы подробно анализируем уровень смертности от инфекций и ее взаимосвязь со случаями заражения, смертностью и положительными результатами тестов.

По нашим оценкам, показатель летальности от COVID-19 в США до апреля составляет 0,9–1,2%. Это соответствует исследованию от 7 мая, которое оценивает IFR чуть меньше 1,3% после учета бессимптомных случаев. Мы также обнаружили, что в большинстве стран Европы (за исключением Великобритании, Испании и Восточной Европы) IFR ближе к 0,75%, что соответствует результатам исследования от 6 мая.

До июня мы используем следующий первоначальный IFR в наших прогнозах:

• 0.75% IFR: Япония, Южная Корея, Исландия, Норвегия, Швейцария, все страны ЕС, кроме Испании
• 1% IFR: США и все другие страны

С 1 июня 2020 года мы используем переменный IFR, который со временем уменьшается, чтобы отразить более низкий средний возраст инфекций, улучшение лечения и возможную сезонность вируса. Следовательно, мы уменьшаем начальный IFR линейно в течение 3 месяцев, пока он не составит 30% от исходного IFR. Начальный IFR для зоны охвата определяется исходя из коэффициента летальности и среднего возраста и колеблется от 0.3% -1,5%. Например, по нашим оценкам, начальный IFR в штате Нью-Йорк составляет 1,25%, а начальный IFR в штате Юта — 0,4%. По нашим оценкам, до конца апреля IFR в США составит около 0,7%, что подтверждается сценарием наилучшей оценки CDC, который цитирует апрельское исследование. По нашим оценкам, к августу 2020 года предполагаемый ППП на большей части территории США и Европы составит 0,2–0,4%. Для более поздних регионов, таких как Латинская Америка, мы ждем еще 3 месяца, прежде чем начинать снижать IFR. После лета постепенно увеличиваем IFR на ~ 0.2% в день, чтобы учесть меняющееся возрастное распределение и потенциальную сезонность вируса.

Мы хотим отметить, что наша оценка IFR основана на зарегистрированных случаях смерти , а не на истинных случаях смерти . Поскольку США и многие другие регионы мира регулярно занижают данные о смертях от COVID-19, наши оценки IFR, вероятно, будут нижней границей истинного IFR. После того, как вы сделаете поправку на возраст и учесть «истинные» смерти (например, с учетом дополнительных смертей), истинный IFR может быть намного выше.Следовательно, для США, несмотря на то, что мы используем предполагаемый IFR ~ 0,3% в нашем моделировании для летней волны 2020 года, мы полагаем, что истинный IFR ближе к 0,4-0,7%.

Данные за первую половину 2020 года для глобальных (№2) оценок ППП для Европы и США указывают на то, что ППП в 0,5–1% является разумной оценкой. Одно из крупнейших на сегодняшний день исследований антител оценило IFR в 1,2% для Испании. Поскольку эти исследования были опубликованы, возможно, что IFR снизился из-за улучшения лечения.

Мы включаем в наши оценки лиц без симптомов, так как они также могут быть заразными.CDC и другие исследования (№ 2) показали, что «нет статистически значимой разницы в вирусной нагрузке симптоматических и бессимптомных инфекций». Другие недавние исследования показывают, что бессимптомные люди могут быть немного менее заразными, но не намного. Обратите внимание, что бессимптомные люди отличаются от лиц с предсимптомными симптомами.

В начало

Необнаруженные смерти

В обновление нашей модели от 15 июня мы включили концепцию необнаруженных смертей, чтобы лучше оценить количество истинных инфекций на ранних стадиях пандемии.Мы предполагаем, что в первые недели пандемии для каждого региона значительный процент смертей будет незамеченным / незарегистрированным из-за отсутствия тестирования. Мы предполагаем, что этот процент со временем будет уменьшаться, пока не достигнет незначительной величины. Таким образом, если будет 100 истинных смертей и 20% не обнаружены, то будет зарегистрировано / спрогнозировано только 80 смертей. Хотя вполне возможно, что коэффициент необнаруженных смертей может быть выше, точное значение не оказывает существенного влияния на наши прогнозы.

В результате этого обновления, согласно нашим прогнозам, количество истинно инфицированных лиц увеличилось.Однако мы считаем, что даже после этого обновления мы все еще занижаем истинное количество смертей в регионе.

Для дальнейшего анализа «избыточной смертности» см. Официальные данные CDC, опубликованные The New York Times, Financial Times или The Economist.

В начало

Ограничения

Мы хотим быть максимально ясными в отношении того, что наша модель может и чего не может. Хотя мы изо всех сил стараемся делать точные прогнозы, ни одна модель не идеальна. Здесь мы представляем некоторые из известных ограничений нашей модели.

Точность данных

Модель хороша ровно настолько, насколько хороши данные, которые мы ей скармливаем. Если данные неточны, будет сложно составить точные прогнозы в дальнейшем. При моделировании мы используем только официально зарегистрированные случаи смерти.

В начало

Открытие школы

Хотя в наших прогнозах мы учитываем волну падения, которая может привести к увеличению передачи, мы не моделируем явным образом открытие школ. По состоянию на август все еще неясно, каким будет эффект от открытия школ и чем он будет отличаться от района к округу и от штата к штату.Мы хотим подождать, пока у нас не будет больше данных, прежде чем включать это явление в нашу модель.

В начало

Сообщение о смерти и избыточное количество смертей

Некоторые страны сообщают о вероятных случаях смерти, в то время как другие сообщают только о лабораторно подтвержденных случаях смерти. Эта разница объясняет, почему в странах с комплексной отчетностью, таких как Бельгия, самый высокий уровень смертности.

8 июня газета Washington Post опубликовала расследование, показывающее, что «по крайней мере 24 [США] штата не соблюдают национальные правила сообщения о вероятных случаях заболевания и смерти, несмотря на ранее выявленные вероятные случаи в других национальных вспышках.«Мы сделали серию твитов об этом здесь.

Различия в том, как страны / государства сообщают о смертях, могут привести к несправедливым сравнениям, а также к искажению прогнозов. Например, в Нью-Йорке с 14 по 23 апреля было зарегистрировано около 5000 вероятных смертей, но с тех пор не было зарегистрировано ни одной вероятной смерти. Это было на 30% больше, чем существующее общее количество смертей на тот момент. В результате прогнозы на начало апреля занижали количество смертей для Нью-Йорка, в то время как наши прогнозы на конец апреля и начало мая завышали количество смертей для Нью-Йорка.

Поскольку точность наших прогнозов зависит от последовательной отчетности о смертях, любые несоответствия могут исказить наши прогнозы.

Хотя мы пытаемся предсказать официальное общее количество смертей, истинное количество смертей будет выше из-за занижения данных на различных уровнях. New York Times, The Economist и Financial Times в настоящее время отслеживают эти избыточные смерти. Также см. Работу лаборатории Вайнбергера в Йельской школе медицины.

В начало

Дополнительные ограничения

• Факторы дня недели : В настоящее время мы не учитываем факторы дня недели в отчетности о смерти.Согласно нашему анализу, число смертей, зарегистрированных в воскресенье / понедельник, составляет около 60% от числа смертей во вторник-четверг. Таким образом, мы ожидаем, что в среднем наши прогнозы будут выше, чем отчеты в воскресенье / понедельник, и ниже, чем наши отчеты со вторника по четверг.

• Доверительные интервалы : Из-за вышеупомянутых факторов дня недели и различных шумов в отчетах (например, государства иногда сообщают 0 в один день и компенсируют это на следующий день), мы рекомендуем сглаживать ежедневные зарегистрированные смертельные случаи, прежде чем сравнивать их с наши ежедневные доверительные интервалы.

• Частота данных : поскольку в нашей модели для составления прогнозов используются только дневные итоги смертности из каждого региона, она будет более эффективна для регионов, где имеется больше данных о смертях (например, Нью-Йорка), чем для регионов, где их всего несколько. сообщили о смертельных случаях (например, в Вайоминге).

• Летняя сезонность : Весной мы явно не учитывали сезонные изменения. Исследование, проведенное 8 мая в 144 геополитических зонах, не обнаружило значительной корреляции между температурой и передачей.Однако, если сезонные эффекты отражаются в данных, мы неявно учитываем их. Возможно, что влияние более высоких температур может быть частично компенсировано усталостью от блокировки.

• Усталость из-за блокировки / праздники : Как показано в различных данных о мобильности и нашем анализе данных о метро Нью-Йорка, в течение нескольких недель после блокировки в течение нескольких недель перемещалось все больше людей. Это может способствовать увеличению числа инфекций в течение нескольких недель после блокировки / смягчения последствий.Точно так же праздники могут быть источником «суперпредставляющих» событий, которые в настоящее время мы явно не включаем.

• Данные тестирования : В мае появились различные отчеты о точности и целостности данных, которые сообщают некоторые штаты США (например, см. The Atlantic и Associated Press). Мы выражаем аналогичную озабоченность и надеемся, что государства сделают все возможное, чтобы сообщить точные данные.

• Различия в отчетности : В разных странах действуют разные правила регистрации смертей от COVID-19.Например, Бельгия является одной из самых полных стран, когда речь идет о регистрации смертей: они сообщают обо всех вероятных случаях смерти, а также о случаях смерти в домах престарелых. В отличие от этого, Соединенное Королевство начало включать случаи смерти в домах престарелых только с 29 апреля, а ранее сообщалось только о случаях смерти в больницах. Поскольку мы прогнозируем зарегистрированные случаи смерти в будущем, наша модель предполагает, что правила отчетности остаются неизменными для каждой страны.

• Задержка сообщения : Существует задержка между моментом смерти и сообщением в местный / государственный департамент здравоохранения.Эта задержка может варьироваться от 1 дня до более 30 дней, хотя о подавляющем большинстве случаев смерти сообщается в течение 10 дней. До 22 июля мы явно не указываем эту задержку с отчетом. Но с 22 июля мы начали учитывать эту задержку в моделировании. Мы предполагаем, что ~ 50% смертей регистрируются в течение 5 дней и ~ 80% смертей регистрируются в течение 10 дней.

• Дата окончания : Мы делаем прогнозы только на несколько недель или несколько месяцев вперед, но это не означает, что эпидемия прекратится впоследствии.Количество смертей будет расти даже после того, как мы перестанем делать прогнозы.

• Люди с асимметрией : Наша модель основана только на инфекционных людях. Неясно, в какой степени бессимптомные люди заразны.

• Международные прогнозы : Наша модель была создана и оптимизирована для США. Мы включаем наши прогнозы для более чем 70 стран, но хотим предупредить, что модель не была оптимизирована для международных стран.Поэтому, если вы планируете цитировать международные прогнозы нашей модели, обязательно проконсультируйтесь с экспертами в области здравоохранения каждой страны.

• Влияние на будущее : Наши прогнозы не высечены в камне и не существуют в вакууме. Если бы все увидели наши прогнозы и прислушались к советам экспертов постоянно практиковать социальное дистанцирование, инфекция и смертность со временем уменьшатся, что приведет к окончательному результату, который окажется ниже нашего прогноза. Это не означает, что наши прогнозы были «неправильными».Фактически, наша самая большая надежда — это описанный выше сценарий, в котором мы сможем помочь предотвратить будущие инфекции и смерти, в результате чего наши прогнозы будут завышены. Например, исследование Имперского колледжа в начале марта показало, что 2,2 миллиона человек в США умрут, если не будут приняты меры по смягчению последствий. Это привело к волне запретов и приказов не выходить из дома, что значительно снизило смертность. Это не означает, что исследование Имперского колледжа было «неправильным» — их исследование помогло сформировать исход будущего.

Хотя мы делаем все возможное, чтобы обеспечить точность и точность, ни одна модель не является идеальной, поэтому мы призываем всех проявлять осторожность при интерпретации этих прогнозов. Это всего лишь одна конкретная модель, поэтому мы призываем всех оценить и быть открытыми для нескольких источников. В конце концов, принятие решений находится в руках людей, а не машин.

В начало

Проблемы с моделью IHME

В этом разделе мы сравним наши прогнозы с популярной моделью, разработанной Институтом показателей и оценки здоровья (IHME) и часто упоминаемой Белым домом и средствами массовой информации.

Мы представляем серию твитов, в которых освещаются проблемы с моделью IHME:

15 сентября
11 сентября
3 июля
29 июня
21 июня
12 июня
9 мая
20 апреля
12 апреля

Ниже вы можете найти сравнение наших прошлых прогнозов (C19Pro) с IHME для США, Нью-Йорка, Нью-Джерси и Калифорнии, некоторых из наиболее сильно пострадавших регионов. Вы можете найти сравнения прогнозов на конец мая в разделе «Исторические результаты». Щелкните здесь, чтобы просмотреть дополнительные сравнительные графики.

Как видно из графиков выше, прогнозы IHME исторически не отражали истинную траекторию движения для этих регионов. Ниже мы более подробно рассмотрим, почему IHME была и остается ошибочной моделью.

Существующие новостные статьи, такие как Vox, STAT News, CNN и Quartz, согласны с нашими опасениями.

По словам Рут Эциони, эпидемиолога онкологического исследовательского центра Фреда Хатчинсона в Сиэтле, «эта [модель IHME] используется для принятия политических решений, а ее результаты, неправильно интерпретированные, — это пародия, разворачивающаяся на наших глазах.”

В начало

Базовое сравнение: C19Pro против IHME

Если 1 июня вы просто предполагаете, что среднесуточная смертность в каждом штате / стране с предыдущей недели не изменится в течение следующих 4 недель, вы сможете сделать более точные прогнозы, чем IHME. Это эквивалентно продолжению прямой линии на графиках ежедневных смертей.

Картина аналогична и для других дат. См. Нашу оценку с открытым исходным кодом для получения дополнительной информации.

В начало

Прогнозы на конец мая

Ниже вы можете найти некоторые из наших прогнозов на конец мая для 4 штатов, наиболее сильно пострадавших с момента открытия: Флорида, Калифорния, Аризона, Техас.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть другие графики исторических прогнозов.

В начало

Сравнение источников данных

Вот сравнение источников данных, которые мы используем в нашей модели, с тем, что использует IHME (из их пресс-релиза от 11 июня). Больше — не всегда лучше.

Редакция от 4 мая

4 мая IHME полностью пересмотрели свою предыдущую модель и увеличили свои прогнозы с 72 тысяч до 132 тысяч смертей в США к августу.Если раньше они занижали прогнозы, то сейчас они прогнозируют перевыпуск на май. На момент их нового обновления 4 мая в США погибло 68 919 человек. Они прогнозировали, что за неделю, закончившуюся 11 мая, погибнет 17 201 человек. На самом деле, умерло всего 11 757 человек. IHME превзошел свои недельные прогнозы на 43%. Между тем, мы прогнозировали 10 676 смертей с 4 по 11 мая, ошибка менее 10%.

IHME перешло от сильно заниженного прогноза к нынешнему завышению своих оценок, как вы можете видеть в приведенном ниже сравнении прогнозов на 4 мая.Более того, совсем недавно, 12 мая, они все еще прогнозировали 0 смертей к 4 августа. На их модель не следует полагаться для точных прогнозов.

В начало

Редакция от 8 июня

8 июня IHME снова пересмотрел свою модель, чтобы показать более реалистичный августовский прогноз. Их прогнозы на 4 августа теперь увеличились с 0 (0-0) смертей в их прогнозах на 10 мая до 550 (264-1203) смертей в их пересмотренных прогнозах на 8 июня. Как говорится, лучше поздно, чем никогда.

В начало

10 июня Редакция

В своем обновлении от 10 июня IHME прогнозирует снижение смертности с июня по август, а затем увеличение с 400 смертей в день 1 сентября до 1000 смертей в день 1 октября. Заголовок их пресс-релиза озаглавлен: «Модели IHME показывают второе волна COVID-19 в США начнется 15 сентября ». Причинами этого осеннего всплеска называют возвращение в школу и «сезонность пневмонии».

К сожалению, нет научных данных, подтверждающих это утверждение.На самом деле, по данным CDC, смертность от пневмонии / гриппа самая низкая в августе и сентябре. То же самое и с бактериальной пневмонией. Что касается возвращения в школу, то европейским школам удалось успешно возобновить работу без увеличения числа случаев. Кроме того, дети (возраст <18) составляют менее 2% всех зарегистрированных случаев COVID-19. Следовательно, не имеет смысла уменьшать смертность, когда вся Америка вернется к работе, но есть смысл увеличивать количество смертей, когда дети вернутся в школу.

В начало

Пример сводки неточных прогнозов IHME

В их прогнозах от 15 апреля общее количество смертей, которое, по прогнозам IHME, составит четыре месяца , на самом деле было превышено за шесть дней :

Как вы можете видеть выше, их модели сделали ошибочные прогнозы почти для всех наиболее пострадавших регионов мира.Самое тревожное, что они продолжают делать заниженные прогнозы. Ниже приведены их прогнозы от 21 апреля. Все нижеприведенные прогнозы были превышены к 2 мая, всего через 11 дней:

Как ученые, мы обновляем наши модели по мере появления новых данных.Модели будут делать неправильные прогнозы, но важно, чтобы мы исправляли их, как только новые данные покажут обратное. Проблема с IHME в том, что они отказывались признавать и обновлять свои неправильные предположения в течение многих недель. В течение апреля миллионы американцев ошибочно полагали, что эпидемия закончится к июню из-за прогнозов IHME.

30 апреля директор IHME д-р Крис Мюррей выступил на CNN и продолжил отстаивать прогноз своей модели на 72 000 смертей к августу.В тот день в США было зарегистрировано 63 000 смертей, причем 13 000 умерли только на предыдущей неделе. Четыре дня спустя IHME почти удвоил свой прогноз до 135 000 смертей к августу. Через неделю после появления доктора Мюррея на CNN, по оценкам августа, в США число его смертей превысило 72 000 человек. Кажется опрометчивым решением выступить по национальному телевидению и объявить к августу 72 000 смертей, чтобы удвоить прогноз всего через четыре дня.

К сожалению, к тому времени, когда IHME пересмотрело свои прогнозы в мае, миллионы американцев услышали их оценку в 60–70 000 человек.Может потребоваться некоторое время, чтобы развеять это заблуждение и отменить политики, которые были введены в действие в результате этой вводящей в заблуждение оценки.

В начало

США июнь-август

Совсем недавно, 3 мая, IHME прогнозировал 304 (0–1644) смертей в США с 1 июня по 4 августа в течение двух месяцев. 1 июня в США зарегистрировано 768 смертей. Таким образом, общее количество смертей за один день превысило оценку IHME за два месяца.

Время обновления

Новые данные чрезвычайно важны при составлении подобных прогнозов.Вот почему мы ежедневно обновляем нашу модель на основе новых данных, которые мы получаем. Прогнозы, основанные на сегодняшних данных, гораздо более ценны, чем прогнозы, сделанные 2–3 дня назад. Однако из-за определенных ограничений IHME может обновлять свою модель только 1-2 раза в неделю: «Наше стремление выпускать ежедневные обновления оказалось нереалистичным, учитывая относительный размер нашей команды и усилия, необходимые для полной обработки, анализировать и проверять большие объемы данных одновременно с обновлением модели ».

В начало

Данные о мобильности

17 апреля IHME заявила, что они включают новые данные о мобильности мобильных телефонов, которые указывают на то, что люди должным образом практиковали социальное дистанцирование: «Эти данные свидетельствуют о том, что мобильность и предположительно социальные контакты снизились в некоторых штатах раньше, чем прогнозировалось в моделировании организации. особенно на юге.” В результате IHME снизил свои прогнозы с 68 тысяч смертей до 60 тысяч к августу. Их критический недостаток состоит в том, что они предполагают линейную зависимость между более низкой подвижностью и более низкой инфекцией — это не так.

Большинство передач происходит не с незнакомцами, а с близкими контактами. Даже если вы уменьшите свою мобильность на 90%, вы не уменьшите передачу на 90%. Данные из Италии показывают, что он снижается только примерно на 60%. В этом разница между 20 и 40 тысячами смертей.IHME, вероятно, сделал неверное предположение, что снижение мобильности на 90% снизит передачу на 90%. Вот подборка от эксперта по инфекционным заболеваниям доктора Муге Чевика, показывающая, что домашние контакты были наиболее вероятными для заражения.

11 апреля мы опубликовали твит о том, что в марте количество пассажиров в метро MTA (Нью-Йорк) и BART (Район залива) упало на 90%. Однако смертность в Нью-Йорке снизилась только примерно на 25%, в то время как в Калифорнии еще не произошло резкого снижения смертности в апреле, более чем через месяц после падения пассажиропотока.

Интересно, что после того, как IHME внезапно пересмотрел свои прогнозы с 72k до 130k 4 мая, директор IHME предложил следующее объяснение того, почему они повысили свои оценки: «… мы видим просто взрывной рост мобильности в ряде штатов, который мы ожидать приведет к большему количеству случаев и смертей ». Это прямо противоречит их пресс-релизу, опубликованному всего двумя неделями ранее, в котором говорилось, что мобильность была ниже прогнозируемой. Любые двухнедельные различия в мобильности не должны объяснять этот внезапный скачок в прогнозах — только ошибочная методология.

В начало

График повторного открытия штата

В своем пресс-релизе от 17 апреля IHME опубликовал оценки того, когда, по их мнению, в каждом штате будет распространенность менее 1 случая на 1 миллион. Они отметили, что до 8 июня в 35 штатах будет меньше 1 распространенной инфекции на 1 миллион, и что «штат, такой как Луизиана, Мичиган и Вашингтон, может упасть ниже порога 1 распространенная инфекция на 1 000 000 примерно к середине мая».

По состоянию на 15 мая Луизиана, Мичиган и Вашингтон сообщают о 30-90 подтвержденных случаях на миллион каждый день .Кроме того, распространенность инфекций в 5-15 раз выше, чем зарегистрированных случаев, поскольку большинство случаев легкие и, следовательно, не тестировались / не регистрировались. В результате, по нашим оценкам, в Луизиане и Мичигане число распространенных инфекций составляет около 7000 на миллион, что в 7000 раз превышает оценку IHME от 17 апреля. Анализ многих остальных состояний показывает такую ​​же высокую степень ошибки. Таким образом, оценки IHME отклоняются более чем в раз на 3 порядка .

К сожалению, вполне вероятно, что многие люди и лица, определяющие политику, использовали ошибочные сроки открытия IHME для принятия решений относительно открытия.График их открытия был взят и широко распространен многими средствами массовой информации, как местными, так и национальными. Любая политика, основанная на этих оценках, может иметь последствия через несколько недель и месяцев.

В начало

Техническая ошибка

Обновление от 4 мая: IHME полностью переработала свою предыдущую модель, чтобы теперь использовать модель SEIR. Наша модель основана на SEIR, и она не изменилась с тех пор, как мы впервые начали делать прогнозы 1 апреля.

Вдобавок ко всему, что мы упомянули выше, их модель также имеет недостатки с математической точки зрения.Они пытаются смоделировать заражение COVID-19 с помощью функции ошибок Гаусса. Проблема в том, что функция ошибки Гаусса по замыслу является симметричной , что означает, что кривая спускается от пика с той же скоростью, что и вверх. К сожалению, в случае COVID-19 этого не произошло: мы спускаемся с пика гораздо медленнее. Это приводит к значительному недооценке модели IHME, на что мы подробно остановились. Профессор биологии Вашингтонского университета доктор Карл Т. Бергостром более подробно рассказал об этом в этой серии очень информативных твитов.

Щелкните здесь, чтобы увидеть, как наши прогнозы изменились с течением времени по сравнению с моделью IHME. Для сравнения апрельских прогнозов по нескольким сильно пострадавшим штатам и странам щелкните здесь.

В заключение мы считаем, что успешная модель должна уметь быстро определять, что реалистично, а что нет, и приведенные выше примеры подчеркивают наши основные проблемы с моделью IHME.

В начало

Интернет-охват

Избранные статьи.Включает покрытие до октября 2020 года

Национальный

Журналы / Общие новости

Местный

Международный

Прочие

В начало

Как цитировать

Gu, Y. Проекции COVID-19 с использованием машинного обучения. https://covid19-projection.com. Доступ к .

В начало

Обновления

2020-10-05

• Окончательное обновление модели (с использованием данных от 2020-10-04).Для получения дополнительной информации прочитайте сообщение в блоге Юян Гу. Подпишитесь на @youyanggu в Твиттере, чтобы узнать больше о COVID-19. Спасибо за вашу поддержку в прошлом году.

2020-07-22

• Мы выпустили крупное обновление, которое пытается лучше учесть рост числа заболевших и смертей в результате повторного открытия. См. Примечания к обновлению в Twitter

2020-07-08

• Дата окончания расширенного прогноза с 1 октября по 1 ноября

2020-06-23

2020-06-16

• Мы открыли исходный код нашего кода для оценки моделей COVID-19.Целью этого проекта является прозрачная, строгая и непредвзятая оценка исторических точечных прогнозов различных моделей

2020-06-15

2020-06-11

• Дата окончания расширенного прогноза с 1 сентября по 1 октября

2020-06-06

• Мы запустили новую страницу Карт, которая содержит визуализации наших прогнозов как для штатов США, так и для стран мира

2020-05-26

• Добавьте 7 новых стран (Австралия, Беларусь, Боливия, Куба, Гондурас, Кувейт, ОАЭ), 2 канадские провинции (Альберта, Британская Колумбия) и 20 округов США

2020-05-25

• Дата окончания расширенного прогноза с 4 августа по 1 сентября

2020-05-19

• Добавьте 2 канадские провинции (Онтарио, Квебек) и 14 округов США

2020-05-16

• Добавьте графики для эффективного значения воспроизводства (R_t) с течением времени.Необработанные данные также доступны на GitHub.

2020-05-14

2020-05-13

2020-05-12

• Добавьте прогнозы для 23 дополнительных стран: Алжира, Аргентины, Бангладеш, Чили, Колумбии, Доминиканской Республики, Эквадора, Египта, Исландии, Израиля, Японии, Малайзии, Молдовы, Марокко, Нигерии, Пакистана, Панамы, Перу, Саудовской Аравии, Сербии , ЮАР, Южная Корея, Украина

2020-05-06

• Добавить оценки R0 и R после устранения рисков в GitHub

2020-04-30

2020-04-28

2020-04-26

• Добавьте графики для оценок R-значения для каждого штата и страны на страницу средства отслеживания инфекций

2020-04-24

2020-04-23

• Включите вероятные смерти в прогнозы в соответствии с обновленными рекомендациями CDC

2020-04-20

• Первые прогнозы представлены в Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC).

2020-04-15

• Включите расслабление социального дистанцирования в июне (см. Нашу страницу Предположений)

2020-04-13

2020-04-12

• Добавьте Норвегию и Россию к прогнозам

2020-04-09

• Добавить страницу отслеживания инфекций, на которой оценивается количество заражений в каждом штате США

2020-04-08

• Увеличить прогнозируемую дату окончания с 30 июня по 4 августа
• Добавить графики числа инфицированных лиц

2020-04-07

• Добавьте прогнозы для всех стран Европейского союза и еще 7 стран: Бразилия, Канада, Индия, Индонезия, Мексика, Филиппины, Турция

2020-04-05

04.04.2020

• Глобальные данные отдельно от данных по США

2020-04-03

• Добавьте 9 международных стран для прогнозов: Бельгия, Франция, Германия, Иран, Италия, Нидерланды, Испания, Швейцария, Великобритания

2020-04-02

• Добавить нижнюю и верхнюю границы проекций; также прогнозировать дату пика смертности
• Включите международные данные и добавьте прогнозы для Италии

2020-04-01

• Добавьте первые прогнозы для США и отдельных штатов

2020-03-30

Визуализация, нацеленная на PSMA, с использованием 18F-DCFPyL-PET у пациентов с биохимически рецидивирующим раком простаты

(UroToday.com) Биохимический рецидив — нередкое явление после местной терапии рака простаты с использованием лучевой терапии или радикальной простатэктомии. После биохимического рецидива у пациентов может развиться заболевание либо локально в тазовых органах, либо более отдаленно. Понимание локализации и бремени рецидива болезни важно для выбора последующих терапий. В то время как большинство руководств на сегодняшний день рекомендуют использование обычных подходов к визуализации с использованием сцинтиграфии костей (сканирование костей) и компьютерной томографии или магнитно-резонансной томографии для обнаружения поражений костей и поражений мягких тканей (узловых или висцеральных), соответственно, позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) ) сканирование, особенно с использованием простатоспецифического мембранного антигена (PSMA), продемонстрировало превосходные тестовые характеристики.Это особенно верно для пациентов с низким уровнем ПСА (<2 нг / мл). Однако существует мало данных, сравнивающих точность ПЭТ / КТ, нацеленных на PSMA, с заранее заданным строгим стандартом истины (SOT), включая гистопатологию, коррелятивную визуализацию или реакцию на лечение в этой популяции. В пленарной абстрактной презентации в стендовой сессии: Сессия по раку простаты на симпозиуме по раку ASCO GU в 2021 году д-р Пулио и его коллеги сообщают о правильной скорости локализации и положительной прогностической ценности 18F-DCFPyL-PET / CT, нацеленной на PSMA, для каждого из них. предварительно определенных критериев SOT для проспективного исследования CONDOR фазы 3.

В ряде учреждений авторы набирали мужчин в возрасте 18 лет и старше с повышенным уровнем ПСА после окончательной терапии и отрицательного или сомнительного стандарта визуализации (например, КТ / МРТ, сцинтиграфия костей или флуцикловин F-18). Авторы провели PyL-ПЭТ / КТ с использованием однократной дозы PyL 9 мКи (333 МБк) ± 20% с последующей ПЭТ / КТ через 1-2 часа. Пациенты с положительными результатами сканирования 18F-DCFPyL-ПЭТ / КТ, основанными на местной интерпретации, были запланированы для последующего наблюдения в течение 60 дней для проверки подозреваемого поражения с использованием составной SOT.

В качестве основного результата, представляющего интерес, авторы оценили правильную скорость локализации (CLR), определяемую как процент пациентов с соответствием 1: 1 между по крайней мере одним поражением, идентифицированным с помощью PyL-PET / CT, и составным стандартом. истины: патология, корреляционная визуализация или ответ ПСА в порядке убывания приоритета. Испытание было успешным, если нижняя граница 95% доверительного интервала для CLR превышала 20% по крайней мере у двух из трех независимых слепых центральных обозревателей 18F-DCFPyL-PET / CT.

Авторы отобрали 208 мужчин, соответствующих критериям включения. Медиана ПСА в этой когорте составила 0,8 [0,2–98,4] нг / мл. Используя свой определенный первичный результат — частоту правильной локализации, авторы продемонстрировали, что PyL-PET / CT правильно локализовали поражения в 84,8-87,0% случаев среди трех читателей (нижняя граница 95% ДИ: 77,8-80,4%) по сравнению с композитный СОТ. Эффективность 18F-DCFPyL-PET / CT по CLR (≥1 локализованное поражение) и PPV (≥1 подтвержденное поражение) поддерживалась во всех 3 категориях SOT:

1.гистопатология (N = 31): 78,6-82,8% и 92,9-93,3% для CLR и PPV, соответственно;
2. корреляционная визуализация (N = 100): 86,1-88,6% и 87,0-89,5% для CLR и PPV, соответственно;
3. Ответ ПСА (N = 1): 100% как для CLR, так и для PPV.

Кроме того, CLR оставался высоким независимо от того, какой корреляционный метод визуализации использовался, включая 18F-флуцикловин-ПЭТ / КТ (N = 71; CLR 86,8-90,9%), МРТ (N = 23; CLR 80,0-86,7%) и CT (n = 6; CLR 80,0-100%).

Таким образом, авторы приходят к выводу, что 18F-DCFPyL-PET / CT, нацеленная на PSMA, выявляла и локализовала метастатические поражения с высоким CLR и PPV у мужчин с BCR, у которых были отрицательные или сомнительные традиционные исследования изображений.

Представлено: Фредерик Пулио, доктор медицинских наук, доцент FRCSC, кафедра хирургии, медицинский факультет, Университет Лаваль, центр исследований в Квебеке, Канада

Соавторы: Майкл А. Горин, Стивен П. Роу, Лоуренс Саперштейн, Дэвид Джозефсон, Питер Р. Кэрролл, Джеффри YC Вонг, Остин Р. Пантел, Стив Ю. Чо, Кеннет Л. Гейдж, Моран Пьер, Андрей Ягару, Джанет Х. Поллард, Вивьен Вонг, Джессика Дженсен, Нэнси Стамблер, Майкл Дж. Моррис, Барри А. Сигел

Автор: : Кристофер Дж.Д. Уоллис, научный сотрудник по урологической онкологии, Медицинский центр Университета Вандербильта Twitter @WallisCJD во время симпозиума ASCO по раку мочеполовой системы (ASCO GU), 11-13 февраля 2021 г.

Профиль Юян Гу, ученого

Профиль Юян Гу, ученого — Предельная РЕВОЛЮЦИЯ

Спасибо! Вы успешно добавлены в список рассылки рассылки Marginal Revolution.

В середине апреля, когда он жил с родителями в Санта-Кларе, Калифорния.Гу потратил неделю на создание своего собственного предсказателя смерти от Covid и веб-сайта для отображения болезненной информации. Вскоре его модель начала давать более точные результаты, чем те, которые были придуманы учреждениями с финансированием в сотни миллионов долларов и многолетним опытом.

«Его модель была единственной, которая казалась разумной», — говорит Джереми Ховард, известный эксперт по данным и исследователь из Университета Сан-Франциско. «Другие модели снова и снова демонстрировали бессмыслицу, и все же не было самоанализа со стороны людей, публикующих прогнозы, или журналистов, освещающих их.От этих вещей зависели жизни людей, и Юян был единственным человеком, который действительно смотрел на данные и делал их правильно ».

Модель прогнозирования, которую построил Гу, была в некотором смысле простой. Сначала он подумал об изучении взаимосвязи между тестами на Covid, госпитализациями и другими факторами, но обнаружил, что такие данные непоследовательно сообщаются штатами и федеральным правительством. Самыми надежными цифрами оказались ежедневные подсчеты смертей. «В других моделях использовалось больше источников данных, но я решил полагаться на прошлые смерти для прогнозирования будущих смертей», — говорит Гу.«Использование этого единственного входа помогло отфильтровать сигнал от шума».

Новый, изощренный поворот модели Гу явился результатом использования им алгоритмов машинного обучения для оттачивания своих фигур.

Вот полный текст статьи Эшли Вэнс в Bloomberg. Мне особенно приятно, потому что Юян был победителем конкурса Emergent Ventures. Вот Юян Гу в Твиттере.

= начальная глубина &&
модель.глубина

Продолжить обсуждение →

Комментарии к посту закрыты

ПАРЛАМЕНТ | gu-ghcf

некоторые визуализации в этом разделе веб-сайта еще не завершены —

, как только оно будет завершено, это предложение удаляется

Глобальный парламент ГУ

Организация, правила, процедуры и полномочия Парламента — для обеспечения эффективных и быстрых способов решения задач

Парламент ГУ является важным ключевым элементом организационного круга Глобального Союза для анализа, обдумывания, реализации, принятия решений / совместного принятия решений.Заседания парламента проходят в белом и оранжевом цветах. В порядке воздействия, устойчивого использования и более быстрых способов, парламент GU принимает максимум 194 члена (PRM GU, Парламенты, представляющие членов) с правом трех голосов каждый (каждый член имеет один голос плюс два репрезентативных голоса для принятия решение населения своего государства и отдельное решение верховного правительства). Каждое государство-член назначает через парламент своей страны своего члена и своего заместителя (членом и заместителем должны быть по одной женщине и одному мужчине каждый) для представления своего государства и интересов своего народа, всегда учитывая глобальное лидерство GU и его решения, программы и законы. , и / или они рассматриваются и, наконец, избираются Глобальным офисом президента GU при условии консультации с Глобальным консультативным советом GU.PRM избираются на семь с половиной лет, как и их пороки. Чтобы достичь баланса между собой, PRM проводят заседания вместе с наблюдателем и контролером и избирают председателя своего парламента, а также секретаря своего парламента на каждую новую сессию.

Организация, ее правила и полномочия

Парламенты GU Графический обзор

Графическое описание

Парламентские заседания ГУ проходят в белом и оранжевом цветах

Председатель Парламента ГУ и его PRM

Секретарь Парламента ГУ

Наблюдатель и контролер парламентов GU

G) Глобальный парламент GU (194 члена PR)

Процедуры и функции

Полный графический обзор GU

Графическое описание

A) Глобальная Генеральная Ассамблея и сессии GU B) Глобальный Верховный суд GU, Преступность и права человека C) Глобальный наблюдатель GU, вопросы контроля и расследования D) Глобальная комиссия GU E) Глобальные советники GU и 8 советов F) Глобальный президент GU И канцелярия премьер-министра (президент и 7 делегатов) G) Глобальный парламент GU (194 члена) H) Глобальный комитет GU (388 членов) I) 8 глобальных министерств GU и включенные департаменты, в которые входит Глобальная женская ассоциация GU J) Глобальная деятельность GU и Центр членства K) Глобальный центр голосования GU L) ВЫ, население мира M) Государства-члены GU N) Институциональные члены GU

Решено: Invoke-VMScript, чтобы в основном выбрать правильный Gu…

Здравствуйте, друзья,

Я работал над сценарием, который в основном клонирует виртуальную машину и перенастраивает новые виртуальные машины в соответствии с указанными мной переменными. Все это работает как положено. У меня возникают проблемы с использованием функции Invoke-VMScript для вызова определенного сценария PowerShell, который применяется только к новой виртуальной машине.

Я бы хотел положиться на Invoke-VMScript, чтобы в основном выбрать подходящий сценарий PowerShell для гостевой ОС как часть выполнения.Например, внутри клонированной виртуальной машины есть сценарии PowerShell для 3 виртуальных машин, которые в основном переименовывают и повторно IP-адрес виртуальной машины в соответствии с ее именем.

Я хотел бы здесь клонировать виртуальную машину и либо указать соответствующий сценарий гостевой ОС через переменную, либо получить запрос на ввод местоположения для соответствующего сценария. См. Рабочий процесс ниже:

Рабочий процесс:

Исходная ВМ —> Клонированная ВМ1 —> Сценарий Poweshell Invoke-VMScript, который будет применяться к ВМ1 внутри ОС = Этот сценарий Poweshell гостевой ОС переименовывает клонированную ОС с тем же именем ВМ1 и предоставляет свой IP.

Исходная ВМ —> Клонированная ВМ2 —> Сценарий Poweshell Invoke-VMScript, который будет применяться к ВМ2 внутри ОС = Этот сценарий Poweshell для гостевой ОС переименовывает клонированную ОС с тем же именем ВМ2 и предоставляет ее IP.

Исходная ВМ —> Клонированная ВМ3 —> Сценарий Poweshell Invoke-VMScript, который будет применяться к ВМ3 внутри ОС = Этот сценарий Poweshell для гостевой ОС переименовывает клонированную ОС с тем же именем ВМ3 и предоставляет ее IP.

Часть моего сценария предлагает пользователю ввести имя нового клона.Затем я использую это как переменную для создания нового клона. Было бы здорово, если бы я мог также использовать это для автоматического выполнения правильного сценария PowerShell гостевой ОС на основе имени, которое я использую.

Скрипт:

## Переменные, которые будут использоваться для создания ВМ

$ Datastorecls = «VMFSCLS-01»

$ ESXCLS = «ESXCLS»

$ Folder = «POC»

$ Network = «DMZ»

$ SourceVM = «POCVM»

$ NewDemoInstance = Read-host «Введите имя виртуальной машины, которую вы хотите создать»

## Script, который будет клонировать виртуальную машину

New-VM -Name $ NewDemoInstance -VM $ SourceVM -Location $ Folder -Datastore $ Datastorecls -ResourcePool $ ESXCLS | Get-NetworkAdapter | Где {$ _.