[Nationwide exposure model for COVID-19 intensive care unit admission].
[Nationwide exposure model for COVID-19 intensive care unit admission].
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[COVID-19重症监护病房的全国性暴露模型]。
DOI：
10.1007/s00063-021-00791-7
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发表时间：
2022-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Karagiannidis C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schuppert A;Theisen S;Fränkel P;Weber-Carstens S;Karagiannidis C
使用COVID-19患者的重症监护预后模型在制定患者分配和区域性检查策略的急性胰腺炎中非常重要。她韦尔登经常会尝试一种回顾性的感染--并对数据进行训练，以使预测指数与预测水平相结合。我们需要一个替代的模型，因为这些模型会让我们无法模拟Belegungsdaten的数据。Die Verteilung der Bettenbelegungen für Patientenkohorten wird direkt aus Belegungsdaten aus“Sentinel-Kliniken”berechnet.通过感染动力学的影响来预测疾病的发展。Das Modell erlaubt eine systematische Simulation von beliebigen Infektionsszenarien，die Berechnung von Korridoren für die Bettenauslastung sowie Sensitivitätsanalysen im Hinblick auf Schutzmaßnahmen.该模型是由德国亚琛和德国的两个城市的数据库中的两个参数组成的。在对联邦政府珠宝首饰进行模拟的过程中，将对Belegungskorridoren的Belastungsmodell进行演示。Die Belegungskorridore bilden Schranken für die Bettenbelegungen für den Fall，dass die Infektionsahlen spezietheGrenzwerte nicht überschreiten.在这里韦尔登可以模拟锁定，这是一种面向未来的方式。在这个模型中，我们可以看到，通过对数据进行组合，可以减少对未来预测的依赖。这是一个可信的组合，它使用模型和Szenarien来描述感染动力学，并且可以通过敏感性分析来描述Belastungsstenoses als auch für Sensitivitätsanalysen für zu erwartende neuartige Spreading- und Lockdownszenarien eingesetzt韦尔登。Die Onlinevision dieses Beitrags（10.1007/s00063-021-00791-7）enthält die Simulation der Prognosekorridore der Intensivbettenbelegung für die Bundesländer. Beitrag和Zusatzmaterial stehen Ihnen auf www.springermedizin.de zur Verfügung.请您在吸入器中找到吸入材料，然后将其放入“吸入器”中。
Prognosemodelle zur Intensivbelegung mit COVID-19-Patienten sind in der aktuellen Pandemie wichtig zur strategischen Planung der Patientenallokation und Vermeidung regionaler Überlastung. Sie werden oft vollständig an retrospektiven Infektions- und Belegungsdaten trainiert, wodurch die Prognoseunsicherheit exponentiell mit dem Prognosehorizont anwachsen kann. Wir schlagen einen alternativen Modellansatz vor, bei dem das Modell weitgehend unabhängig von den zu simulierenden Belegungsdaten erstellt wird. Die Verteilung der Bettenbelegungen für Patientenkohorten wird direkt aus Belegungsdaten aus „Sentinel-Kliniken“ berechnet. Durch Kopplung mit Infektionsszenarien wird der Prognosefehler durch den Fehler der Infektionsdynamikszenarien beschränkt. Das Modell erlaubt eine systematische Simulation von beliebigen Infektionsszenarien, die Berechnung von Korridoren für die Bettenauslastung sowie Sensitivitätsanalysen im Hinblick auf Schutzmaßnahmen. Das Modell wurde anhand von Klinikdaten und durch Anpassung von nur 2 Parametern an die Daten in der Städteregion Aachen und Deutschland gesamt vorgenommen. Am Beispiel der Simulation der jeweiligen Bettenbelegungen für das Bundesgebiet wird das Belastungsmodell zur Berechnung von Belegungskorridoren demonstriert. Die Belegungskorridore bilden Schranken für die Bettenbelegungen für den Fall, dass die Infektionszahlen spezifische Grenzwerte nicht überschreiten. Darüber hinaus werden Lockdownszenarien simuliert, die sich an retrospektiven Ereignissen orientieren. Unser Modell zeigt, dass eine deutliche Reduktion der Prognoseunsicherheit in Auslastungsprognosen durch gezielte Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen möglich ist. Es erlaubt eine beliebige Kombination mit Modellen und Szenarien zur Infektionsdynamik und kann damit sowohl zur Belastungsprognose als auch für Sensitivitätsanalysen für zu erwartende neuartige Spreading- und Lockdownszenarien eingesetzt werden. Die Onlineversion dieses Beitrags (10.1007/s00063-021-00791-7) enthält die Simulation der Prognosekorridore der Intensivbettenbelegung für die Bundesländer. Beitrag und Zusatzmaterial stehen Ihnen auf www.springermedizin.de zur Verfügung. Bitte geben Sie dort den Beitragstitel in die Suche ein, das Zusatzmaterial finden Sie beim Beitrag unter „Ergänzende Inhalte“.
影响因子：
3.7
作者：
Barbarossa, Maria Vittoria;Fuhrmann, Jan;Lippert, Thomas
通讯作者：
Lippert, Thomas
影响因子：
4
作者：
Hazard D;Kaier K;von Cube M;Grodd M;Bugiera L;Lambert J;Wolkewitz M
通讯作者：
Wolkewitz M