Analyse der Schwankungen bei der Belegung der Notaufnahme und Prüfung der Übertragbarkeit von Prognosemodellen über die COVID-19-Pandemiewellen hinweg in Hongkong

Core Concepts

Die Studie zeigt, dass die Belegung der Notaufnahme zwischen der vierten und fünften Pandemiewelle am höchsten war und dass ein Hybrid-CNN-LSTM-Modell, das neben den historischen Mustern und COVID-19-Fallzahlen auch Merkmale des Wohnumfelds und der soziodemografischen Merkmale der Anwohner berücksichtigt, die beste Vorhersageleistung aufwies. Darüber hinaus konnte durch den Transfer des in dieser Phase entwickelten Modells auf andere Wellen die Vorhersageleistung der indigenen Modelle verbessert werden.

Abstract

Die Studie analysiert die Schwankungen bei der Belegung der Notaufnahme (definiert als Wartezeit von mehr als vier Stunden) über die verschiedenen Wellen der COVID-19-Pandemie in Hongkong hinweg. Deskriptive Analysen zeigen, dass der Anteil der Tage mit überschrittener 4-Stunden-Wartezeit von der ersten bis zur fünften Welle kontinuierlich anstieg, wobei der Höchststand zwischen der vierten und fünften Welle zu verzeichnen war. Um diese Schwankungen vorherzusagen, wurden verschiedene Modelle getestet, die unterschiedliche Prädiktoren berücksichtigten: Nur historische Muster der Überschreitung der 4-Stunden-Wartezeit Historische Muster und den zeitlichen Verlauf der COVID-19-Fallzahlen Historische Muster, COVID-19-Fallzahlen sowie Merkmale des Wohnumfelds und der Soziodemographie der Anwohner Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell mit allen drei Komponenten die beste Vorhersageleistung aufwies, wenn der Anteil der Tage mit überschrittener 4-Stunden-Wartezeit 70% überstieg. Insbesondere Merkmale wie der Anteil an Sozialwohnungen, die Fluktuation der Bewohner und die Entfernung zu Freizeiteinrichtungen erwiesen sich als wichtige Einflussfaktoren. Darüber hinaus konnte durch den Transfer des in der Phase zwischen der vierten und fünften Welle entwickelten Modells auf die anderen Wellen die Vorhersageleistung der indigenen Modelle verbessert werden. Dies unterstreicht die Bedeutung des Transfers von Lernmodellen zwischen verschiedenen Phasen einer Pandemie.

Stats

"Unabhängig davon, welcher Prozentsatz der Zeit am Tag die 4-Stunden-Marke überschritten wurde, war der Anteil der Tage mit überschrittener Wartezeit in der Vorpandemie-Zeit größer als in der ersten Welle, die wiederum einen größeren Anteil aufwies als die zweite Welle." "Die größte Proportion an Tagen mit überschrittener 4-Stunden-Wartezeit wurde zwischen der vierten und fünften Welle beobachtet." "Das beste Vorhersagemodell für die Belegung der Notaufnahme wurde zwischen der vierten und fünften Welle beobachtet, das auf Merkmalen der gebauten Umgebung und soziodemografischen Profile der Anwohner sowie der historischen Zeitreihen der Belegung und COVID-19-Fallzahlen basierte."

Quotes

"Die Ergebnisse unserer Forschung unterstreichen die Auswirkungen der gebauten Umgebung und soziodemografischen Profile der Wohnbevölkerung auf die Belegung der Notaufnahme in der Zeit zwischen der vierten und fünften Pandemiewelle." "Diese kritische Phase, gekennzeichnet durch eine Störung des Gesundheitssystems, legte die Vernetzung seiner verschiedenen Elemente offen."

Key Insights Distilled From

Analyzing the Variations in Emergency Department Boarding and Testing the Transferability of Forecasting Models across COVID-19 Pandemic Waves in Hong Kong

by Eman Leung (... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13842.pdf

Deeper Inquiries

Welche spezifischen Merkmale der gebauten Umgebung und Soziodemographie könnten als Ansatzpunkte für gezielte Interventionen dienen, um die Belastung der Notaufnahmen in Pandemiezeiten zu reduzieren?

Die Studie identifizierte verschiedene Merkmale der gebauten Umgebung und Soziodemographie, die als Ansatzpunkte für gezielte Interventionen dienen könnten, um die Belastung der Notaufnahmen in Pandemiezeiten zu reduzieren. Dazu gehören Faktoren wie die Art der temporären Unterkünfte in der Nachbarschaft des Krankenhauses, die Mobilität der Bewohner in den umliegenden Wohngebäuden, die Nähe zu Freizeiteinrichtungen wie Spielgruppen oder Fitnessstudios, sowie die Anzahl und Art von Freizeiteinrichtungen in der Nähe. Darüber hinaus spielen auch soziodemographische Profile der Bewohner eine wichtige Rolle, wie z.B. der Anteil von Bewohnern mit bestimmten Berufen, Haushaltsstrukturen, Einkommensverhältnissen und anderen demografischen Faktoren. Durch gezielte Interventionen, die auf diese Merkmale abzielen, könnten die Auswirkungen auf die Wartezeiten in Notaufnahmen während Pandemien verringert werden.

Wie lassen sich die Erkenntnisse über die Übertragbarkeit von Lernmodellen zwischen Pandemiewellen auf andere Gesundheitskrisen übertragen, bei denen das Gesundheitssystem unter Stress gerät?

Die Erkenntnisse über die Übertragbarkeit von Lernmodellen zwischen verschiedenen Pandemiewellen können auf andere Gesundheitskrisen übertragen werden, bei denen das Gesundheitssystem unter Stress gerät, indem ähnliche Modelle und Methoden angewendet werden. Transfer Learning ermöglicht es, Wissen aus bereits erlernten Aufgaben auf verwandte Aufgaben zu übertragen, selbst wenn die Datenverteilung oder die Merkmalsräume unterschiedlich sind. Dieser Ansatz kann die Effizienz und Genauigkeit von Vorhersagemodellen verbessern, insbesondere in Situationen, in denen Daten knapp sind oder sich die Umstände schnell ändern. Durch die Anwendung von Transfer Learning auf verschiedene Gesundheitskrisen können Gesundheitssysteme besser auf Stresssituationen vorbereitet sein und effektivere Entscheidungen treffen.

Welche Rolle spielen Faktoren wie Krankheitsschwere, Behandlungsrichtlinien und der Einsatz antiviraler Medikamente bei der Erklärung der beobachteten Schwankungen in der Notaufnahmeauslastung über die Pandemiewellen hinweg?

Krankheitsschwere, Behandlungsrichtlinien und der Einsatz antiviraler Medikamente spielen eine entscheidende Rolle bei der Erklärung der beobachteten Schwankungen in der Notaufnahmeauslastung über die Pandemiewellen hinweg. Die Schwere der Erkrankung beeinflusst direkt die Anzahl und den Behandlungsbedarf der Patienten, die die Notaufnahme aufsuchen. Behandlungsrichtlinien können die Art und Weise beeinflussen, wie Patienten behandelt und verwiesen werden, was sich auf die Auslastung der Notaufnahme auswirkt. Der Einsatz antiviraler Medikamente kann die Krankheitslast insgesamt reduzieren und somit die Notaufnahmeentlastung verbessern. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können Gesundheitssysteme besser auf die Bedürfnisse der Patienten reagieren und die Ressourcennutzung optimieren.