Dünya çapında yeni koroner pnömonili 1085 hastanın verilerini analiz ederek bu sonuçlara vardık!

Kaynak: Verileri Ver

Bu makale hakkında 1200 kelime , Okumanız tavsiye edilir 5 dakika

Herkesin salgının farklı yönlerini anlamasına yardımcı olmak için salgın verilerini kullanıyoruz.

2019'un sonunda yeni koroner pnömoninin ortaya çıkmasından bu yana, herkesin hayatı yavaş yavaş normale dönüyor. Ancak, dünyadaki diğer ülkeler hala salgınla mücadele ediyor. Bu salgın karşısında korkmuş, endişeli, üzgün ve duygulanmış olabilirsiniz. Umarız yapabiliriz Herkesin salgının farklı yönlerini anlamasına yardımcı olmak için salgın verilerini kullanın.

Dünyanın 38 ülkesinde toplam 1085 yeni koroner pnömoni hastasının verilerini gözlemledikten sonra aşağıdaki soruları sorduk:

  • Hasta demografisinin özellikleri ve yasaları nelerdir?
  • COVID-19'un iyileşme oranını hangi faktörler etkiler?
  • Ateş ve öksürük dışında, dikkatimizi çeken başka hangi semptomlar var?

Seçilmiş örnek veriler Çoğu Asya ülkelerinden geliyor ve 20-70 yaş aralığında yoğunlaşıyorlar. Ek olarak, rastgele seçilen vakaların çoğu erkekti (10 ve 90 yaş aralığı hariç).

Wuhanlı veya Wuhan'da bulunmuş hastaların ölüm oranı daha yüksek

Hastalığın erken dönemlerindeki hastaların Wuhan ile doğrudan temas halinde olduğunu ve 4 Şubat 2020'ye kadar Wuhan ile teması olmayan vaka sayısının önemli ölçüde artmaya başladığını gördük. Ayrıca Wuhanlı veya Wuhan'da bulunmuş hastaların ölüm oranının daha da yüksek olduğunu ve% 10.03'e ulaştığını gördük.

Tedavi / ölüm ile yaş arasındaki ilişki, tanı ve kuluçka süresi

Daha sonra, popülasyonu tedavi edilmiş gruplara, ölü gruplara ayırdık ve halen tedavi altında olan 863 hasta (mavi) var. Tedavi edilen popülasyonun (kırmızı) yaşı, tanı zamanı ve potansiyel maksimum olası kuluçka süresinin ölü popülasyonunkinden (gri) daha düşük olduğunu bulduk. Burada, vakanın hastalığın kaynağıyla ilk teması ile mümkün olan maksimum inkübasyon süresini veya hastalığın kaynağından semptomların başlamasına kadar geçen süreyi hesaplıyoruz.

Kadın hastaların iyileşme oranı erkek hastalara göre daha yüksektir

Erkek hastalar kadın hastalardan farklı veri performansına sahip olacak mı? Keşfedeceğiz Kadın hastaların% 82,5'i (tedavi edilse bile) iyileşirken, erkeklerin yalnızca% 66,41'i iyileşmektedir.

Kadın hastaların ortalama yaşı 44,78 iken erkek hastaların yaş ortalaması 41,65 olup, erkek hastaların yaş ortalaması 51,02 olup, bu kadın hastaların yaş ortalamasından daha yüksektir. Aynı zamanda dolaylı olarak erkek hastaların yaştan daha fazla etkilendiğini mi gösteriyor?

Yaş ve iyileşme oranı arasındaki ilişki erkekler ve kadınlar için farklıdır

Peki erkek hastalarda daha yüksek ölüm oranına ne sebep olur? Ayrıca tanı zamanını ve yaşını da gözlemledik ve şunu bulduk Yaş arttıkça iyileşme oranı azalır . Burada, çok sayıda veri örneğine sahip 20-70 yaşındaki nüfusa odaklanıyoruz (aşağıdaki şeklin sol tarafı). Yaşlılar için teşhis süresinin de giderek arttığını ve teşhis için gereken sürenin genellikle erkekler için kadınlardan daha yüksek olduğunu bulduk. Erkeklerdeki düşük kür oranının nedeni yaş ve tanı zamanı olabilir mi?

Yaş, tanı süresi ve maksimum kuluçka süresi olmak üzere üç faktör üzerinde regresyon analizi yaptık ve yaşın iyileşme oranını önemli ölçüde etkilediğini bulduk. Ve cinsiyet faktörünü ekledikten sonra, Erkek yaş faktörünün önemli bir etkiye sahip olduğunu, kadın yaş faktörünün ise anlamlı bir etkisinin olmadığını bulduk.

İnsanlar, yaşın hastalıkla ilişkili olup olmadığı konusunda tartışmalıydı. Dr. Wenhong Zhang da kendi fikrini ortaya koydu.Yaş ve hastalığın birbiriyle ilişkili olduğunu gösteren gerçek bir kanıtı olmadığına, ancak çocukların herkes tarafından daha iyi korunduğuna inanıyor.

Bu örnek veriler üzerinden yaş ve iyileşme oranı arasındaki ilişkiyi gözlemledik ve cinsiyetle ilgili.

"Asemptomatik enfeksiyon" belirtileri

Medyada belirti göstermeyen enfeksiyonların ortaya çıktığını duyan herkes endişeli hatta korkmuş hissediyor. Bu bize, hastalığı hâlâ yeterince bilmediğimizi hissettiriyor. Verilerin bize söylediklerine bir göz atalım Öksürüğü veya ateşi olmayan hastalarda hangi semptomlar görülür?

Bu tür hastaların% 8.89'unu oluşturduğunu, bunun% 25'i tedavi edildi ve% 8.33'ü öldüğünü bulduk. Tüm örneklerin% 14.65'i kürlendi ve% 5.81 öldü. Ateşi ve öksürüğü olmayan bu hastaların çoğu Çin'de Japonya, Güney Kore ve Tayvan'da görülüyor. Yorgunluk, boğaz ağrısı, baş ağrısı, göğüste rahatsızlık, soğukluk ve diğer semptomlar Bunların arasında "yorgunluk" ve "nefes darlığı" nın her birinin bir ölümü vardı ve bu da ilgiyi hak ediyor.

Analizin sonunda aklıma "Soğuk bir gecede gidecek ve beş değişiklikten sonra bahar gelecek" diye bir şiir aklıma geldi ve umarım yakında herkesin hayatı normale döner.

Çalışmanın etkileşimli bağlantısı özel olarak gönderilir ve herkes görüntüleyebilir ve indirebilir:

https://public.tableau.com/profile/penny6036#!/vizhome/381085/Story1

Yazar hakkında:

Veri Analizi (İş Analitiği) alanında uzmanlaşan Pan Xiaoyang, Şangay'daki üniversite öğrencilerinin büyük veri müfredatı reform materyalleri yazmasına yardımcı oldu. Çizim yapmak, yüzmek ve yoga yapmak gibi.

Editör: Yu Tengkai

Redaksiyon: Hong Shuyue

-Bitiş-

Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün resmi WeChat kamu platformunu takip edin " AI Veri Pastası "Ve kız kardeş numarası" Veri Pastası THU "Daha fazla ders avantajı ve kaliteli içerik elde edin.

Bu baharda "domuz eti yemek" için enerji tasarrufu yapacak mısınız? Tarım ve Köyişleri Bakanlığı cevap verdi
önceki
10 PyCharm püf noktalarını bilmeli
Sonraki
İtalyan Covid-19 virüsü enfeksiyonu matematiksel modeli ve tahmini (ekli kod)
Tarayıcıda yüzleri ve elleri izlemek için MediaPipe ve TensorFlow.js kullanın
Öneri sisteminde bilgi grafiğine dayalı negatif örnekleme modelinin uygulanması (açık kaynak)
Gelişmiş matematiksel denklemleri çözmek için sinir ağlarını kullanmayı öğretin!
Google Translate ezildi! Dünyanın ilk çeviri motoru DeepL geri döndü ve "çılgın ayrıntılar" bitti
Matplotlib çizimi için size 16 pratik ipucu gönderin (ekli kod)
Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi × MSRA | Dr. Zhou Mingin Ders Kaydı: Doğal Dil İşleme Hayatı Daha İyi Hale Getiriyor
"Ürpertici" bir dönüm noktası: Çinli bilim insanları yapay zekası beyin dalgalarını% 97 doğrulukla çözüyor
Yeni taç araştırma verileri nerede bulunur? Bilimsel araştırma çalışanları için mutlaka görülmesi gereken bir yer (bağlantılı)
"Hey Siri" nin arkasındaki siyah teknoloji ortaya çıktı!
Grafiksel makine öğrenimi: herkesin anlayabileceği algoritma ilkeleri
Hücreleri bilgisayara dönüştürmek için protein mantık kapılarını kullanan Çinli genç bilim adamları bilim üzerine çalışıyor
To Top