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新的研究表明，早期预警信号可以帮助监测疾病爆发，比如新冠肺炎
由布里斯托尔大学领导的这项研究发现，预警可能比病例的任何快速增加都早几周被发现
这些发现可以帮助政府和决策者提高决策的准确性，并在必要时及时进行干预
这项研究采用了一种新颖的顺序分析方法，结合了24个国家的每日新冠肺炎病例数据，发表在今天[12月8日]的《生物学快报》上，表明预警系统可以预测新冠肺炎波
研究人员发现，在指数病例变化之前，警告通常是可以检测到的
但是这些信号的可靠性取决于连续感染波之间的时间量和临界转变的数学可能性，因此，对于在爆发前很长一段时间内经历抑制的R数的波，EWSs显示出最高的准确性
正如正在进行的新冠肺炎·疫情研究表明的那样，能够在病例发生前识别出病例的快速增长，对于人们改变自己的行为并告知政府行动非常重要
布里斯托尔生物科学学院的邓肯·奥布莱恩说:“我们一直意识到，任何能够预测疾病出现的技术都有助于保护人类健康
这一点在全球新冠肺炎疫情会议以及围绕政府何时应该实施干预的许多讨论中从未如此明显
“我们的研究发现，在许多人经历的第二次新冠肺炎波之前，经过激烈辩论的预警信号最为可靠，尽管这些信号在第一次和第三次波中表现不太好，但病例的任何快速增加都可以提前很好地识别出来
“关于EWS在流行病学和生态监测中的应用，有很多相互矛盾的证据，所以我们希望我们在这项工作中提出的一些方法学观点能帮助其他人解开这些警告的复杂行为
" 当使用真实世界的数据时，由于需要特定的数学条件，EWSs的解释可能很困难
然而，最近放松这些要求的概念性工作在本研究中得到支持，但在流行病学中使用EWSs时通常被忽略了
因此，研究的下一步是探索今天发表的方法差异如何改善疾病动态的一般评估
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