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用Smartbi做疫情数据分析,多维度解析疫情趋势

 2020-02-17 14:51  来源:互联网  我来投稿   云台的个人主页 撤稿纠错

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小麦在上一期的文章里分析了几个指标的情况,对于这些指标,每天观察变化,判断可能的发展趋势,例如:

从右图可以看到日新增追踪接触者数据在2月3日至2月7日构建了一个平台后,近几日人数都在平台之下,这说明了两点:一是政府部门前期的积极工作,使得可追踪密切接触对象逐步减少了;二是因为前期减少流动、减少接触的政策使得每一个可能感染源的接触者也减少了。这是一个非常积极的信号,后期我们还是需要密切关注在返工潮、开工潮后,是否还会出现反弹。如果形成持续下降的走势,将是我们最希望看到的。

日新增接受医学观察人数也是从2月3日开始,呈现下降的走势。2月6日、2月8日、2月9日、2月11日都出现了负增长,这是另一个积极的信号。一方面,意味着转换成疑似病例的池子在减小了;另一方面,跟踪密切接触者成为医学观察对象的比例大大下降了。

为了从数据里看到更多的信息,小麦首先要梳理各指标的内涵和指标之间的关系。

01 追踪密切接触者

前面,我们曾说过”密切接触者“就是指与病毒确诊或高度疑似病例有交集的成员,这是一个值得关注的人员池,关注点主要包括来源、去向、转换率。

增量来源:

◆ 与确诊病例接触过的人员

◆与疑似病例接触过的人员

◆ 从疫区来、或经过疫区的人员

减量去向:

◆转化为医学跟踪

◆ 解除跟踪

02 接受医学观者者

医学观察是指对可疑病人、密切接触者和周围人群的医学隔离。这是第二个值得关注的人员池,关注点包括增、减数量、转化率等。

增量来源:

◆密切接触者

◆可疑病人

减量去向:

◆ 疑似病例

◆解决医学观察

03 疑似病例

疑似病例是根据某传染病所表现的临床症状和流行病学史进行诊断,而没有进行实验室检查的病例。这是一个非常重要的池子,其增、减、转换都是重要的观测点。

增量来源

◆ 接受医学观察者

◆ 可疑病人

减量去向

◆ 确诊病例

◆ 解除疑似

04 确诊病例

确诊病例,就是医学上常用的临床诊断出的疑似病例,进行实验室检查,被观察确诊,则转为确诊病例。这是最直接的关注池子,其增、减量及增减速度都是观测点。

增量来源:

◆ 疑似病例

◆ 门诊病例

减量去向:

◆ 治愈

◆ 死亡

考虑到新型冠状病毒肺炎疫情爆发持续的时间,从门诊上直接产生确诊的数量在总量上可以忽略,因此,结合上述指标,我们可以构建出确诊病例的生成链,并针对整个链条进行监控。

从上图看到,接受医学观察池子中的数量已经连续多日未增加,而且还呈下降之势,疑似病例的数量从2月9日起逐渐降低,可能是检测能力提升,确症或排除能力加大导致。确症病例数量依然呈上升态势,我们期待着平台向下趋势的形成。

湖北的疑似病例从2月8日开始公告,2月9日、2月10日、2月11日呈下降形态,与武汉清除历史疑似病例的行动有关。

全国(不含湖北)的接受医学观察池子,人员数量持续下降,疑似当前值从2月8日起有所递减,说明待确症病例池子人员数量下降的趋势逐步形成。

有了上述整体的转换链的监控视图,我们可以将前期的观察指标加入进来。另外,考虑到前期一直存在的疑似到确症的周期较长的问题,我们也将这两个指标加起来一起观察。基于这个思路,我们可以构建起全国疫情、全国(不含湖北)的监测视图。

前期由于湖北数据未公示,因此导致全国(不含湖北)的数据存在缺失的情况。

通过上面的分析,我们看到虽然确症人员还是在增长,但随着医学观察人数、疑似人数的下降、治愈人数的增多,整个疫情已经走向良性趋势。想了解更多疫情资讯,请关注Smartbi公众号!

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作者: 云台    /    文章:7837篇

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