Máy tính trực tuyến xác định ai được tiêm vắc xin COVID-19 đầu tiên

Dịch COVID -19 diễn biến phức tạp ‘đe doạ’ nhiều nước, Việt Nam tăng thêm người cách ly

Diễn biến dịch bệnh đáng lo ngại xuất hiện trở lại ở một số khu vực của thế giới, sau khi hàng loạt quốc gia đối mặt với sự bùng phát đợt dịch mới. Việt Nam tăng thêm gần 200 người đi cách ly so với một ngày trước đó.

Tăng mạnh người cách ly, xét nghiệm diện rộng có chỉ định các trường hợp nghi ngờ

Tổng số người tiếp xúc gần và nhập cảnh từ vùng dịch đang cách ly là 21.485 người, tăng hơn 1.200 người so với một ngày trước đó. với những diễn biến của dịch covid-19 tại tphcm, pgs.ts trần đắc phu, cố vấn cao cấp trung tâm đáp ứng khẩn cấp sự kiện y tế công cộng việt nam đã đưa ra những khuyến cáo để kiểm soát dịch bệnh.

Máy tính dựa trên mô hình có sẵn trực tuyến cho các quan chức y tế công cộng và các cá nhân quan tâm. nó cho phép người dùng xác định rủi ro cá nhân dựa trên các yếu tố như tuổi tác, giới tính, chủng tộc / dân tộc và tiền sử y tế và có thể được sử dụng để xác định rủi ro cho một nhóm, chẳng hạn như đối với một cộng đồng, công ty hoặc trường đại học cụ thể, dựa trên hỗn hợp các yếu tố liên quan xác định nhóm.

Trong bài báo của mình, chatterjee và các đồng nghiệp đã sử dụng máy tính của họ để mô tả sự phân bố rủi ro cho toàn bộ dân số mỹ, chẳng hạn, cho thấy rằng chỉ có khoảng 4% dân số có nguy cơ cao, được định nghĩa là có nguy cơ cao hơn 5 lần so với mức trung bình của mỹ, dự kiến đóng góp gần 50% tổng số ca Tu vong.

Các nhà nghiên cứu cũng chỉ ra rằng rủi ro ở cấp độ dân số thay đổi đáng kể giữa các thành phố và thành phố và quận này sang quận khác. chatterjee cho biết: “ví dụ, tỷ lệ phần trăm dân số trưởng thành vượt quá ngưỡng nguy cơ gấp 5 lần thay đổi từ 0,4 % ở layton, utah, đến 10,7 % ở detroit, michigan.

máy tính cho phép người dùng tính toán nguy cơ Tu vong của các cá nhân bằng cách kết hợp thông tin về các yếu tố ở cấp độ cá nhân với động lực của đại dịch ở cấp độ cộng đồng, như có sẵn từ nhiều mô hình dự báo. do đó, khi một làn sóng truyền nhiễm lớn tấn công một quần thể, các ước tính rủi ro cho các cá nhân sẽ tăng lên trong cộng đồng đó. hiện tại, công cụ này được cập nhật hàng tuần để kết hợp thông tin về các động thái của đại dịch cấp tiểu bang.

chatterjee và các đồng nghiệp của ông hy vọng rằng máy tính của họ sẽ hữu ích trong việc thiết lập các ưu tiên phân bổ vắc xin covid-19 sớm và các nguồn lực phòng ngừa khan hiếm thiết bị y tế như khẩu trang n95.

"mọi người có thể hiểu một cách rộng ra rằng với một bệnh nền sẵn có như béo phì hoặc tiểu đường chẳng hạn, họ có nguy cơ mắc bệnh cao hơn, nhưng với máy tính của chúng tôi, họ có thể hiểu nguy cơ của mình theo cách có tính đến nhiều yếu tố", chatterjee nói .

Hà Thu