餐厅是新冠肺炎 (COVID-19) 疫情的热点地区

新模式揭示了餐厅 “热点” 在新冠肺炎 (COVID-19) 中. 在世界各地的城市, 病毒爆发经常发生在餐馆等人群密集的地方, 咖啡馆和健身房. 现在, 手机数据绘制的人群活动图显示，美国城市大多数COVID-19感染可能与这些地方有关. 这个新型号, 11月10日发表在《自然》杂志上, 还发现，降低场馆占用率可以显着减少感染人数.

为了预测人们的活动如何影响病毒传播, 研究小组将手机应用程序中的匿名位置数据输入到一个简单的流行病学模型中，该模型可以估计疾病传播的速度. 位置数据由位于丹佛的 SafeGraph 公司收集, 科罗拉多州, 这些数据来自芝加哥, 纽约, 费城及其他 10 美国最大的城市. 数据描绘了上述城市居民进出的地图 57,000 到餐馆的街区, 教堂, 健身房, 酒店, 从3月份开始的两个月内汽车商店和体育用品商店.

当研究团队比较了3月份以来芝加哥居民区的预测感染人数时 8 到四月 15 一个月后官方记录的这些社区的感染人数, 他们发现该模型准确预测了确诊病例数. “我们可以准确地估计之间的联系网络 100 每小时有数百万人。” 尤雷·莱斯科维奇, 研究小组的成员, 说.

​然后, 研究团队使用该模型来模拟不同的场景, 例如重新开放一些场馆，同时关闭其他场馆. 他们发现餐馆开业时感染人数增加最多, 其次是健身房, 咖啡馆, 酒店和汽车旅馆. 如果以上场馆全部开放, 该模型预测将会有 3.3 万新感染病例. 然而, 如果上述场所的占用率限制在 30%, 新增感染人数可减少至 1.1 百万; 如果空间占用率限制为 20%, 新增感染病例将减少超过 80% 到关于 650,000 案例. 克里斯托弗·戴伊, 英国牛津大学流行病学家, 表示流量模型需要用真实数据验证. “这是一个有待验证的流行病学假说. 但这无疑是一个值得检验的假设. ”