medRxiv预印平台于3月23日发表了剑桥大学的题为“Forecasting ultra-early intensive care strain from COVID-19 in England”的文章。
文章指出，研究人员提出了一个基于已发布的实时COVID-19病例数据的敏捷短程预测的尝试，这些数据来自英格兰七个卫生局调试区域（英格兰东部，伦敦，中部地区，东北和约克郡，西北，东南和西南），使用蒙特卡洛方法来模拟当前诊断在14天范围内对区域ICU容量可能产生的影响。该研究中的模型被设计为简约模型，并基于现有文献中似乎可信的流行病学数据。根据建模假设，在建模后的几天里，ICU占用率可能会急剧增加。如果当前的指数增长持续下去，那么在7个调试区域中的5个将有比ICU床位更多的危重症患者。尽管绝对病例的增长各不相同，但根据所使用的假设，预计所有调试区域都将承受沉重的负担。尽管与任何预测模型一样，在早期预测阶段的模型规格和强大的流行病学数据方面仍然存在不确定性，但似乎在不久的将来仍将需要增加处理能力。研究人员希望此模型可以帮助决策者做好准备。数据中的不确定性凸显了迫切需要进行实时监控，以便在发生时使用高质量的面向患者的本地数据来不断更新预测。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
