最新消息|分阶段警报系统避免新冠疫情期间医院负荷激增和长期封锁_分阶段警报系统避免新冠疫情

根据发表在《自然-通讯》杂志上的新研究，由科学家和公共卫生官员设计的指导地方政策的分阶段警报系统，帮助一个城市防止了医院负荷激增和长期封锁。在德克萨斯大学奥斯汀分校COVID-19建模联盟与西北大学合作领导的一项新研究中，研究人员描述了一年多来指导德克萨斯州奥斯汀市COVID-19防疫政策的系统，帮助防止医疗系统超载并避免采取昂贵的措施。
它跟踪每天新入院的COVID-19人数，并在入院人数超过特定阈值时触发指导政策变化。在使用这个分阶段警报系统时，奥斯汀都市区在德克萨斯州所有大城市中保持了最低的COVID-19死亡率。

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奥斯汀的警报系统进行了优化，以平衡该市的公共卫生和社会经济目标，一年多来，它帮助奥斯汀社区适应快速变化的风险，保护了奥斯汀医院系统的完整性，并限制了经济损失。在整个COVID-19大流行期间，政策制定者努力对抗COVID-19，同时尽量减少社会和经济后果。世界各国政府颁布了各种警报系统，当病例或住院人数达到关键水平时，会触发超市和社区封锁。根据这篇论文，奥斯汀的系统比法国基于ICU触发器的系统更能防止医院饱和，也比广泛使用的哈佛全球健康建议系统更能避免封锁的情况。
【最新消息|分阶段警报系统避免新冠疫情期间医院负荷激增和长期封锁】当研究人员将奥斯汀优化触发器与其他类似的警报系统进行比较时，他们发现它在平衡相互竞争的公共卫生和经济目标方面做得更好。奥斯汀系统的成功，部分源于它对入院数据的依赖，它提供了比报告病例更可靠的COVID-19传播信号，部分源于对警报触发的严格优化。研究人员得出的阈值为医院不超过负荷提供了有效保证。它是城市领导人、三个医院系统和学术界之间独特合作的结果。这证明了在科学和数据的驱动下，沟通行为变化有效对抗了COVID-19疫情。