根据宾夕法尼亚州立大学研究人员的一项新研究，在2020年最初的家庭订单和随后的限制阶段，城镇周围的移动预测了宾夕法尼亚州中心县的新冠肺炎病例
研究人员使用手机和交通摄像头的数据来近似运动，比如这张照片中宾夕法尼亚州立植物园附近的公园大道
学分:宾夕法尼亚州立大学 根据宾夕法尼亚州立大学研究人员的一项新研究，2020年有多少人在城镇周围流动预测了宾夕法尼亚州一个农村县的新冠肺炎病例
研究人员通过使用交通摄像头和移动设备的数据，在最初的家庭订单和随后的限制阶段对移动进行了近似
他们证实，在宾夕法尼亚州中心县的新冠肺炎病例增加之前，人员流动增加
研究结果还揭示了对当地法规的总体遵守情况，并表明这些类型的被动监测数据可用于监测和改进疫情管理的行为干预指南
该研究的第一作者、宾夕法尼亚州立大学博士后研究员克里斯蒂娜·浮士德说:“随着2019年新冠肺炎疫情的出现，地方政府最初严重依赖像家庭订单这样的行为干预来限制传播。”
“了解人们是否愿意遵循这些干预措施，以及这些干预措施是否达到了预期目的，对于未来的疫情规划非常重要
" 研究人员对宾夕法尼亚州中心县2020年3月至8月的活动进行了估算，该县是宾夕法尼亚州立大学公园校区的所在地，当时大学生主要不居住在该地区
这一时期包括该县最严格的限制，包括为期40天的红色阶段，除了维持生命的企业和活动之外，该阶段涉及居家令；为期20天的黄色阶段，强调远程工作和教学以及对路边零售的偏好；以及最初78天的绿色阶段，该阶段要求减少当地企业的产能，在公共场合佩戴口罩，并指导更多企业重新开业
该论文的资深作者、宾夕法尼亚州立大学劳埃德·哈克早期职业生物学教授妮塔·巴蒂(Nita Bharti)说:“评估干预策略的影响在农村地区尤其重要，那里获得医疗保健的机会往往有限，而且资源不足。”
“农村地区的医疗保健能力有限，难以管理我们预计在此类疫情期间会看到的大量患者
限制传播的预防策略至关重要
" 研究小组使用两个数据源作为移动的代理
他们从全县19个交通摄像头收集了实时图像，包括连接城镇的“连接器”道路和测量城镇内部运动的“内部”道路
他们还研究了来自SafeGraph公司移动设备的匿名位置数据，该数据记录了对该县2000多个景点的访问，包括杂货店、咖啡店、加油站和宾夕法尼亚州立大学校园内的位置
该团队比较了2020年夏天和2019年大流行前夏天记录的移动访问次数，以确定行为干预造成的差异
他们的结果发表在《流行病学与感染》杂志上的一篇论文中
研究小组发现，当从红色相位移动到黄色相位，尤其是从黄色相位移动到绿色相位时，内部道路和连接道路的交通量都增加了
尽管对当地景点的访问次数明显低于2019年的访问次数，但随着限制的取消，访问次数有所增加
“在最严格的阶段，移动主要是内部的，这是我们希望看到的，以减少城镇之间的传播机会，”浮士德说
“随着限制的放松，我们看到了更多的交通流量，特别是在连接道路上，以及更多的对感兴趣的地点的移动访问，这共同表明总体上符合这些干预策略
特别令人放心的是，即使在实施前10天宣布了阶段法规的变化，但在新阶段生效之前，我们没有看到任何变化
" 该县报告的新冠肺炎病例与从两个数据来源收集的移动有关，根据数据类型，滞后9至18天
研究人员认为，这种滞后包括病毒的潜伏期——当一个人被感染时，但可能还没有表现出症状——以及在某些情况下，在获得测试和接收测试结果方面的相当大的延迟
浮士德说:“在研究期间，运动的增加可靠地先于新冠肺炎病例的增加。”
“这些结果表明，车辆流量和移动访问数据可用于实时监测疫情
例如，如果人口流动增加，地方政府可以加强信息传递，并准备将医疗资源分配给人口流动频繁的地区
" 研究人员注意到使用多种类型数据的重要性；单个数据源可以测量不同类型的行为，并反映群体的某些子集
例如，他们认为车辆数据可能代表永久居民，而移动访问可能更好地反映学生
虽然城市地区可能有更多的可用数据源，但这项研究表明，农村地区现有数据源的组合——车辆流量和移动数据——提供了重要信息
巴蒂说:“农村地区通常经历了病毒的延迟引入和延迟爆发，但全州范围内的法规主要基于城市地区的疫情，而大部分病例都发生在城市地区。”
“地方监管与联邦和州范围内的应对和救援相结合，可以更有效地为疫情应对、管理和规划工作服务
这里我们表明，通过被动方法衡量当地人口流动有助于评估干预战略的有效性，并为预防传播的政策提供信息
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