Population-scale longitudinal mapping of COVID-19 symptoms, behaviour and testing.
Population-scale longitudinal mapping of COVID-19 symptoms, behaviour and testing.
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DOI：
10.1038/s41562-020-00944-2
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发表时间：
2020-09
影响因子：
29.9
通讯作者：
Lin X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Allen WE;Altae-Tran H;Briggs J;Jin X;McGee G;Shi A;Raghavan R;Kamariza M;Nova N;Pereta A;Danford C;Kamel A;Gothe P;Milam E;Aurambault J;Primke T;Li W;Inkenbrandt J;Huynh T;Chen E;Lee C;Croatto M;Bentley H;Lu W;Murray R;Travassos M;Coull BA;Openshaw J;Greene CS;Shalem O;King G;Probasco R;Cheng DR;Silbermann B;Zhang F;Lin X
尽管广泛实施公共卫生措施，COVID-19仍继续在美国蔓延。为了促进对大流行病的敏捷反应，我们开发了How We Feel，这是一个网络和移动的应用程序，收集关于健康、行为和人口统计的纵向自我报告调查响应。在这里，我们报告了2020年4月2日至2020年5月12日期间美国超过50万用户的结果。我们发现，自我报告的调查可以用来建立预测模型，以识别可能的COVID-19阳性个体。我们在我们的用户中发现了无症状或症状前表现的证据，显示了除症状外的各种COVID-19暴露、职业和人口统计学风险因素，揭示了用户接受SARS-CoV-2 PCR检测的因素，并强调了症状和自我隔离行为的时间动态。这些结果凸显了收集各种症状、人口统计、暴露和行为自我报告数据对抗击COVID-19大流行的效用。
Despite the widespread implementation of public health measures, COVID-19 continues to spread in the United States. To facilitate an agile response to the pandemic, we developed How We Feel, a web and mobile application that collects longitudinal self-reported survey responses on health, behavior, and demographics. Here we report results from over 500,000 users in the United States from April 2, 2020 to May 12, 2020. We show that self-reported surveys can be used to build predictive models to identify likely COVID-19 positive individuals. We find evidence among our users for asymptomatic or presymptomatic presentation, show a variety of exposure, occupation, and demographic risk factors for COVID-19 beyond symptoms, reveal factors for which users have been SARS-CoV-2 PCR tested, and highlight the temporal dynamics of symptoms and self-isolation behavior. These results highlight the utility of collecting a diverse set of symptomatic, demographic, exposure, and behavioral self-reported data to fight the COVID-19 pandemic.
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影响因子：
33.9
作者：
Dyal, Jonathan W.;Grant, Michael P.;Honein, Margaret A.
通讯作者：
Honein, Margaret A.
影响因子：
158.5
作者：
McMichael, Temet M.;Currie, Dustin W.;Duchin, Jeffrey S.
通讯作者：
Duchin, Jeffrey S.
影响因子：
82.9
作者：
He, Xi;Lau, Eric H. Y.;Leung, Gabriel M.
通讯作者：
Leung, Gabriel M.
影响因子：
5.8
作者：
Lee, Karla A.;Ma, Wenjie;Chan, Andrew T.
通讯作者：
Chan, Andrew T.
影响因子：
16.6
作者：
Griffith GJ;Morris TT;Tudball MJ;Herbert A;Mancano G;Pike L;Sharp GC;Sterne J;Palmer TM;Davey Smith G;Tilling K;Zuccolo L;Davies NM;Hemani G
通讯作者：
Hemani G