Impact of a Conformité Européenne (CE) Certification–Marked Medical Software Sensor on COVID-19 Pandemic Progression Prediction: Register-Based Study Using Machine Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address the current COVID-19 and any future pandemic, we need robust, real-time, and population-scale collection and analysis of data. Rapid and comprehensive knowledge on the trends in reported symptoms in populations provides an earlier window into the progression of viral spread, and helps to predict the needs and timing of professional health care. OBJECTIVE: The objective of this study was to use a Conformité Européenne (CE)-marked medical online symptom checker service, Omaolo, and validate the data against the national demand for COVID-19-related care to predict the pandemic progression in Finland. METHODS: Our data comprised real-time Omaolo COVID-19 symptom checker responses (414,477 in total) and daily admission counts in nationwide inpatient and outpatient registers provided by the Finnish Institute for Health and Welfare from March 16 to June 15, 2020 (the first wave of the pandemic in Finland). The symptom checker responses provide self-triage information input to a medically qualified algorithm that produces a personalized probability of having COVID-19, and provides graded recommendations for further actions. We trained linear regression and extreme gradient boosting (XGBoost) models together with F-score and mutual information feature preselectors to predict the admissions once a week, 1 week in advance. RESULTS: Our models reached a mean absolute percentage error between 24.2% and 36.4% in predicting the national daily patient admissions. The best result was achieved by combining both Omaolo and historical patient admission counts. Our best predictor was linear regression with mutual information as the feature preselector. CONCLUSIONS: Accurate short-term predictions of COVID-19 patient admissions can be made, and both symptom check questionnaires and daily admissions data contribute to the accuracy of the predictions. Thus, symptom checkers can be used to estimate the progression of the pandemic, which can be considered when predicting the health care burden in a future pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».