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Roma, 22 ott. (Adnkronos Salute) - Sintomi Covid, mancanza di respiro + febbre. Esistono forti correlazioni tra le ricerche di parole chiave su Google Trends e le epidemie di Covid-19 in alcune parti degli Stati Uniti. Queste correlazioni sono state osservate fino a 16 giorni prima dell'emergere dei primi casi segnalati in alcuni stati. E' quanto emerge da uno studio pubblicato su 'Mayo Clinic Proceedings', che mette in luce il potere delle parole cercate sul web per individuare focolai di Sars-CoV-2.
"Il nostro studio dimostra che in Google Trends sono presenti informazioni che precedono le epidemie e, con l'analisi predittiva, questi dati possono essere utilizzati per una migliore allocazione delle risorse per quanto riguarda test, dispositivi di protezione individuale, farmaci e altro", afferma Mohamad Bydon, neurochirurgo della Mayo Clinic e ricercatore principale presso il laboratorio di neuro-informatica della Mayo.
"Il team di Neuro-informatica si concentra su malattie neurali e neuroscienze. Tuttavia, quando è emerso il nuovo coronavirus, io e il mio team abbiamo diretto le nostre risorse verso un migliore monitoraggio della diffusione della pandemia", spiega ancora Bydon, autore senior dello studio. "Guardando i dati di Google Trends, abbiamo scoperto di essere in grado di identificare i segnali spia di un hot spot che sarebbe emerso in un arco di tempo di alcune settimane".
Diversi studi hanno evidenziato il ruolo della sorveglianza di Internet nella previsione precoce di altre epidemie. Questo lavoro si è concentrato, in particolare, su 10 parole chiave scelte in base alla frequenza con cui venivano utilizzate e ai modelli emergenti su Internet e su Google News in quel momento. Le parole chiave erano: sintomi di Covid, sintomi del coronavirus, mal di gola + mancanza di respiro + affaticamento + tosse, centro di test per il coronavirus, perdita olfatto, Lysol, anticorpo, mascherina, Vaccino contro il coronavirus, controllo dello stimolo Covid.
La maggior parte delle parole chiave presentava correlazioni da moderate a forti diversi giorni prima che i primi casi Covid-19 fossero segnalati in aree specifiche, con correlazioni decrescenti dopo il primo caso. "Ciascuna di queste parole chiave ha diversi punti di forza di correlazione con i numeri dei casi", sottolinea Bydon. "Se avessimo esaminato 100 parole chiave, avremmo potuto trovare correlazioni ancora più forti. C'è poi da considerare che, con il progredire della pandemia, le persone cercheranno informazioni nuove e diverse, quindi anche i termini della ricerca devono evolversi".
L'uso dei dati di sorveglianza delle ricerche via web è importante per i team che stanno tentando di prevedere i nuovi focolai in una pandemia. Ma secondo i ricercatori la necessità di ulteriori test, più rapidi e accurati, è fondamentale. La comunicazione ritardata o incompleta dei risultati può portare a vari problemi. "Se aspetti che i focolai emergano, sarà troppo tardi per rispondere in modo efficace - conclude Bydon - In termini di preparazione nazionale, questo è un ottimo modo per aiutare a capire dove emergeranno i futuri punti caldi".
"Il nostro studio dimostra che in Google Trends sono presenti informazioni che precedono le epidemie e, con l'analisi predittiva, questi dati possono essere utilizzati per una migliore allocazione delle risorse per quanto riguarda test, dispositivi di protezione individuale, farmaci e altro", afferma Mohamad Bydon, neurochirurgo della Mayo Clinic e ricercatore principale presso il laboratorio di neuro-informatica della Mayo.
"Il team di Neuro-informatica si concentra su malattie neurali e neuroscienze. Tuttavia, quando è emerso il nuovo coronavirus, io e il mio team abbiamo diretto le nostre risorse verso un migliore monitoraggio della diffusione della pandemia", spiega ancora Bydon, autore senior dello studio. "Guardando i dati di Google Trends, abbiamo scoperto di essere in grado di identificare i segnali spia di un hot spot che sarebbe emerso in un arco di tempo di alcune settimane".
Diversi studi hanno evidenziato il ruolo della sorveglianza di Internet nella previsione precoce di altre epidemie. Questo lavoro si è concentrato, in particolare, su 10 parole chiave scelte in base alla frequenza con cui venivano utilizzate e ai modelli emergenti su Internet e su Google News in quel momento. Le parole chiave erano: sintomi di Covid, sintomi del coronavirus, mal di gola + mancanza di respiro + affaticamento + tosse, centro di test per il coronavirus, perdita olfatto, Lysol, anticorpo, mascherina, Vaccino contro il coronavirus, controllo dello stimolo Covid.
La maggior parte delle parole chiave presentava correlazioni da moderate a forti diversi giorni prima che i primi casi Covid-19 fossero segnalati in aree specifiche, con correlazioni decrescenti dopo il primo caso. "Ciascuna di queste parole chiave ha diversi punti di forza di correlazione con i numeri dei casi", sottolinea Bydon. "Se avessimo esaminato 100 parole chiave, avremmo potuto trovare correlazioni ancora più forti. C'è poi da considerare che, con il progredire della pandemia, le persone cercheranno informazioni nuove e diverse, quindi anche i termini della ricerca devono evolversi".
L'uso dei dati di sorveglianza delle ricerche via web è importante per i team che stanno tentando di prevedere i nuovi focolai in una pandemia. Ma secondo i ricercatori la necessità di ulteriori test, più rapidi e accurati, è fondamentale. La comunicazione ritardata o incompleta dei risultati può portare a vari problemi. "Se aspetti che i focolai emergano, sarà troppo tardi per rispondere in modo efficace - conclude Bydon - In termini di preparazione nazionale, questo è un ottimo modo per aiutare a capire dove emergeranno i futuri punti caldi".
Ultimo aggiornamento: 22 Ottobre 2020
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