NHS Covid-19 Uygulaması: 600.000 Covid-19 vakasını önleme

Güncellendi 22 Ekim 2020 11:45 BST: Bu makale, İngiltere’de iletişim izleme hakkında en son bilgilerle düzenli olarak güncelleniyor. Başlangıçta 5 Mayıs 2020’de 10:30 GMT’de yayınlandı

İlk yılı boyunca İngiltere ve Galler’de NHS Covid-19 uygulamasının epidemiyolojik etkileri

NHS Covid-19 uygulaması, Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de başlatıldı ve SARS-COV-2’nin iletimini azaltmak için tasarlanmış Bluetooth tabanlı bir temas izleme işlevi ile. Kullanıcı katılımını ve uygulamayı gösteriyoruz’S epidemiyolojik etkileri, uygulama genelinde değişen sosyal ve salgın özelliklere göre değişmiştir’S’nin ilk yılı. Manuel ve dijital temas izleme yaklaşımlarının etkileşimini ve tamamlayıcılığını açıklıyoruz. Anonimleştirilmiş, toplu uygulama verilerinin istatistiksel analizlerimizin sonuçları, yakın zamanda bildirilen uygulama kullanıcılarının, zaman içinde önemli ölçüde değişen bir faktörle, yakın zamanda bildirilmeyen uygulama kullanıcılarından daha pozitif test etme olasılıklarının daha yüksek olduğunu içerir. Uygulamanın’Yalnızca temas izleme fonksiyonu, ilk yılında 44.000 hastane vakasına (SA 20.000-60.000) ve 9.600 ölüme (SA 4600–13.000) karşılık gelen yaklaşık 1 milyon vakayı (duyarlılık analizi 450.000–1.400.000) önledi.

giriiş

NHS Covid-19 uygulaması 24 Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de piyasaya sürüldü ve milyonlarca kullanıcı lansmanından sonraki ilk birkaç gün içinde kurdu. Gelişimi, hızlı, ölçeklenebilir ve anonimleştirilmiş temas izlemenin SARS-CoV-2’nin iletimini azaltmaya yardımcı olabileceği teorik bulgu ile motive edildi. Google ve Apple kullanıyor’S Bluetooth pozlama bildirim platformu ve dijital iletişim izlemenin yanı sıra bir dizi hizmet içerir. Bu hizmetler zaman içinde değişmiştir, ancak şunları içerir: olumlu test sonuçları, yerel alan bilgileri, mekan check-in, semptom kontrolü, test siparişi, öz izolasyon geri sayımı, halk sağlığı tavsiyesine bağlantılar ve kendi kendine izolasyon ödemelerine erişim. Sistem tasarıma göre gizliliği koruyor.

Dijital temas izleme müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek, gelişimleri, politika oluşturma ve kamu güvenleri için önemlidir. NHS Covid-19 uygulamasının ilk versiyonunu içeren Wight Adası’ndaki NHS testinin ve izinin ilk sunumunun değerlendirilmesi, adadaki salgının sırasında belirgin bir iyileşme buldu, ancak uygulamanın etkisini müdahalenin diğer yönlerinden ayırmak için herhangi bir veri yoktu. Alfa Varyantının neden olduğu enfeksiyonlardaki artışın başlangıcını içeren 24 Eylül 2020’den 31 Aralık 2020’ye kadar İngiltere ve Galler’deki salgının analizi, NHS Covid-19 uygulamasının% 13’ü (% 95% 95,% 95 oranında% 95,% 95,% 95 güvence analizi 5-19) azalttığını tahmin etti. Genel çalışma gözlemsel olmasına rağmen, nedensel ilişkilendirme için yararlı olan istenmeyen bir deneysel unsur vardı: İncelemeden sonra, 3 sürümün sürümünde uygulama ayarları değiştirildi.29 Ekim 2020’de 9, 2 ile sonuçlandı.Endeks vakası başına 9 kat daha fazla temas izleme bildirimleri ve tahmini önleme etkisi benzer şekilde 2 kat arttı.4-2.8.

Burada, NHS Covid-19 uygulamasının tüm ilk yılı üzerindeki işlemini ve etkisini açıklıyor ve değerlendiriyoruz. Uygulama ile kullanıcı katılımının zaman içinde nasıl değiştiğine dair ilk ayrıntılı açıklamayı ve yakın zamanda bildirildiğinde pozitif test etme olasılığındaki göreceli artışın analizini sunuyoruz. Wyant & Ferretti’nin modelleme yaklaşımını, ortaya çıkan viral varyantlar, popülasyon seviyesi kısıtlamaları ve aşılama gibi değişen salgın dinamiklerin arka planını dahil etmek için yaklaşım üzerine inşa edilen vakaları, hastaneye yatışları ve ölümleri tahmin etmek için uyarladık. Çalışmamız, dijital temas izleme uygulamalarının güçlü kullanıcı etkileşimi ile birleştirildiğinde SARS-CoV-2’nin iletimini azaltmak için önemli bir potansiyele sahip olduğunu gösteren kanıt gövdesine katkıda bulunuyor.

Sonuçlar

Uygulama kullanımı ve katılım

24 Eylül 2020’de NHS Covid-19 uygulamasının başlatılmasının ardından, birkaç gün içinde aktif kullanıcı sayısı (uygulama yüklü cihazlar ve internet bağlantısı) 10 milyondan fazla arttı. Sürüm 4’ün sürümünden önce.1 17 Aralık 2020’de uygulama kullanım verileri, incirden görülebileceği gibi eksik veya çoğaltılmış paketlerin neden olduğu dalgalanmalardan muzdaripti. 1 A. 4 sürümün yayınlanmasından sonraki birkaç gün içinde.1, kaydedilen aktif kullanıcı sayısı 13 civarında stabilize edildi.Toplam nüfusun% 23’ü veya ONS nüfus tahminlerini kullanan uygun (16’dan fazla) nüfusun% 29’u. Aktif kullanıcılardan% 71 ila 88’i Bluetooth temas izleme işlevselliği etkinleştirildi ve bu oran yıl boyunca geniş ölçüde azalıyor (. 1 A). Uygulamada görüldüğü gibi uygulama alımında önemli coğrafi varyasyon vardı. İngiltere ve Galler’in her bir Alt Seviye Yerel Otoritesi (LTLA) için toplam nüfusun bir oranı olarak aktif kullanıcı sayısını gösteren 1B.

‘Kilitlemeden çıkan bir yol haritası’ adımlarına göre, 2021 ilkbahar ve yazında kısıtlamalar yavaş yavaş hafifletildi. Adım 1B’de, bazı kamuya açık mekanlara girerken NHS testine ve izine ayrıntılar sağlamak zorunlu hale geldi, NHS Covid-19 uygulaması aracılığıyla QR kod kontrolleri bunu yapmanın uygun bir yolu; Bu adımı uygulama kontrollerinde hızlı bir artış izledi (incir. 2). Bu değişikliğin uygulamanın alımını artırdığı görülüyordu, aktif kullanıcı sayısı yıl boyunca sürekli olarak artıyor.

Anahtar noktaları:

1. NHS Covid-19 uygulaması, SARS-COV-2’nin iletimini azaltmak için Bluetooth tabanlı temas izleme kullanılarak Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de piyasaya sürüldü.
2. Kullanıcı katılımı ve uygulamanın etkileri, ilk yılı boyunca değişen sosyal ve salgın özelliklere göre değişti.
3. Yakın zamanda bilgilendirilen uygulama kullanıcılarının, zaman içinde değişen bir faktörle pozitif olmayanlardan daha fazla test etme olasılığı daha yüksekti.
4. Uygulamanın tek başına iletişim izleme işlevi, ilk yılında yaklaşık 1 milyon vakayı önledi ve hastane vakalarında ve ölümlerde karşılık gelen azalmalar.
5. Uygulama, pozitif test sonuçları, yerel alan bilgileri ve semptom kontrolü bildirme gibi dijital iletişim izlemesinin yanı sıra bir dizi hizmet içerir.
6. Dijital temas izleme müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek, geliştirme, politika oluşturma ve kamu güveni için önemlidir.
7. İngiltere ve Galler’deki salgının analizi, uygulamanın ilk üç ayında toplam vaka sayısını% 13’e düşürdüğünü tahmin etti.
8. Uygulama ile kullanıcı etkileşimi zamanla değişti ve yakın zamanda bildirildiğinde pozitif test etme olasılığı analiz edildi.
9. Dijital İletişim İzleme Uygulamaları, güçlü kullanıcı etkileşimi ile birleştirildiğinde iletimi azaltmak için önemli bir potansiyel göstermiştir.
10. NHS Covid-19 uygulamasının aktif kullanıcılarının sayısı, lansmanından sonra hızla arttı ve birkaç gün içinde 10 milyondan fazla ulaştı.

Sorular:

1. İngiltere ve Galler’de NHS Covid-19 uygulaması nasıl başlatıldı??

NHS Covid-19 uygulaması 24 Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de piyasaya sürüldü ve milyonlarca kullanıcı lansmanından sonraki ilk birkaç gün içinde kurdu.

2. Uygulamanın gelişimini ne motive etti?

Uygulamanın gelişimi, hızlı, ölçeklenebilir ve anonimleştirilmiş temas izlemenin SARS-CoV-2’nin iletimini azaltmaya yardımcı olabileceği teorik bulgu ile motive edildi.

3. NHS Covid-19 uygulamasına hangi hizmetler dahildir??

Uygulama, olumlu test sonuçlarının raporlanması, yerel alan bilgileri, yer check-in, semptom kontrolü, test sıralaması, kendini izolasyon geri sayımı, halk sağlığı tavsiyesine bağlantılar ve kendi kendine izolasyon ödemelerine erişim gibi bir dizi hizmet içerir.

4. Dijital temas izleme müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek neden önemlidir??

Dijital temas izleme müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek, gelişimleri, politika oluşturma ve kamu güvenleri için önemlidir.

5. NHS Covid-19 uygulamasının ilk üç ayında toplam vaka sayısı üzerindeki etkisi neydi??

Bir analiz, uygulamanın ilk üç ayında toplam vaka sayısını% 13’e düşürdüğünü tahmin etti.

6. Uygulama ile kullanıcı etkileşimi zaman içinde nasıl değişti??

Uygulama ile kullanıcı etkileşimi zaman içinde değişti ve makale bu varyasyonun ayrıntılı bir açıklamasını sunuyor.

7. Son zamanlarda bildirildiğinde pozitif test olasılığındaki göreceli artış neydi??

Makale, yakın zamanda bilgilendirilen uygulama kullanıcılarının, zaman içinde değişen bir faktöre göre pozitif test etme olasılıklarının daha yüksek olduğunu belirtiyor.

8. Uygulamanın iletişim izleme işlevi tarafından önlenen tahmini vaka sayısı nedir??

Uygulamanın tek başına iletişim izleme işlevinin ilk yılında yaklaşık 1 milyon vakayı önlediği tahmin ediliyor.

9. Vakaları, hastaneye yatışları ve ölümleri tahmin etmek için kullanılan modelleme yaklaşımında hangi ek faktörler dikkate alındı??

Modelleme yaklaşımı, ortaya çıkan viral varyantlar, popülasyon düzeyinde kısıtlamalar ve aşılama sunumu dahil olmak üzere değişen salgın dinamiklerin arka planını içeriyordu.

10. SARS-COV-2’nin iletimini azaltmak için dijital temas izleme uygulamaları ne gibi bir potansiyel var??

Dijital İletişim İzleme Uygulamaları, güçlü kullanıcı etkileşimi ile birleştirildiğinde iletimi azaltmak için önemli bir potansiyel göstermiştir.

11. NHS Covid-19 uygulamasının aktif kullanıcı sayısı lansmanından sonra ne kadar hızlı arttı?

Aktif kullanıcı sayısı hızla arttı ve birkaç gün içinde 10 milyona ulaştı.

12. Aktif kullanıcıların ne kadarı Bluetooth temas izleme işlevini etkinleştirdi??

Aktif kullanıcıların% 71 ila% 88’inde Bluetooth temas izleme işlevselliği etkinleştirildi.

13. Uygulama alımında coğrafi varyasyon var mıydı?

Evet, Şekilde gösterildiği gibi, uygulama alımında önemli coğrafi varyasyon vardı.

14. Kısıtlamaların hafifletilmesi uygulama kontrollerini nasıl etkiledi??

Kısıtlamaların hafifletilmesi, özellikle kamusal mekanlara girerken NHS testine ve izine ayrıntılar sağlamak için zorunlu gereksinim, uygulama check-in’lerinde hızlı bir artış sağladı.

15. NHS Covid-19 uygulamasının aktif kullanıcılarının sayısı yıl boyunca sürekli olarak arttı mı??

Evet, aktif kullanıcı sayısı yıl boyunca sürekli olarak arttı.

NHS Covid-19 Uygulaması: 600.000 Covid-19 vakasını önleme

Güncellendi 22 Ekim 2020 11:45 BST: Bu makale, İngiltere’de iletişim izleme hakkında en son bilgilerle düzenli olarak güncelleniyor. Başlangıçta 5 Mayıs 2020’de 10:30 GMT’de yayınlandı

İlk yılı boyunca İngiltere ve Galler’de NHS Covid-19 uygulamasının epidemiyolojik etkileri

NHS Covid-19 uygulaması, Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de başlatıldı ve SARS-COV-2’nin iletimini azaltmak için tasarlanmış Bluetooth tabanlı bir temas izleme işlevi ile. Kullanıcı katılımını ve uygulamayı gösteriyoruz’S epidemiyolojik etkileri, uygulama genelinde değişen sosyal ve salgın özelliklere göre değişmiştir’S’nin ilk yılı. Manuel ve dijital temas izleme yaklaşımlarının etkileşimini ve tamamlayıcılığını açıklıyoruz. Anonimleştirilmiş, toplu uygulama verilerinin istatistiksel analizlerimizin sonuçları, yakın zamanda bildirilen uygulama kullanıcılarının, zaman içinde önemli ölçüde değişen bir faktörle, yakın zamanda bildirilmeyen uygulama kullanıcılarından daha pozitif test etme olasılıklarının daha yüksek olduğunu içerir. Uygulamanın’Yalnızca temas izleme fonksiyonu, ilk yılında 44.000 hastane vakasına (SA 20.000-60.000) ve 9.600 ölüme (SA 4600–13.000) karşılık gelen yaklaşık 1 milyon vakayı (duyarlılık analizi 450.000–1.400.000) önledi.

giriiş

NHS Covid-19 uygulaması 24 Eylül 2020’de İngiltere ve Galler’de piyasaya sürüldü ve milyonlarca kullanıcı lansmanından sonraki ilk birkaç gün içinde kurdu. Gelişimi, hızlı, ölçeklenebilir ve anonimleştirilmiş temas izlemenin SARS-CoV-2 1,2,3,4’ün iletimini azaltmaya yardımcı olabileceği teorik bulgu ile motive edildi . Google ve Apple kullanıyor’S Bluetooth Maruz Kalma Bildirimi Platformu 5 ve dijital iletişim izlemesinin yanı sıra bir dizi hizmet içerir. Bu hizmetler zaman içinde değişmiştir, ancak şunları içerir: olumlu test sonuçları, yerel alan bilgileri, mekan check-in, semptom kontrolü, test siparişi, öz izolasyon geri sayımı, halk sağlığı tavsiyesine erişim ve kendi kendine izolasyon ödemelerine erişim 6 . Sistem Tasarım 7 tarafından gizliliği koruyor .

Dijital temas izleme müdahalelerinin etkinliğini değerlendirmek, gelişimleri, politika oluşturma ve kamu güvenleri için önemlidir . NHS Covid-19 uygulamasının ilk versiyonunu içeren Wight Adası’ndaki NHS testinin ve izinin ilk sunumunun değerlendirilmesi, adadaki salgın sırasında belirgin bir iyileşme buldu, ancak APP’nin etkisini müdahalenin diğer yönlerinden ayırmak için herhangi bir veri yoktu . Alfa Varyantının neden olduğu enfeksiyonlardaki artışın başlangıcını içeren 24 Eylül 2020’den 31 Aralık 2020’ye kadar İngiltere ve Galler’deki salgının analizi, NHS Covid-19 uygulamasının% 13’ü (% 95% 95,% 95 oranını% 95 oranında azalttığını tahmin etti . Genel çalışma gözlemsel olmasına rağmen, nedensel ilişkilendirme için yararlı olan istenmeyen bir deneysel unsur vardı: İncelemeden sonra, 3 sürümün sürümünde uygulama ayarları değiştirildi.29 Ekim 2020’de 9, 2 ile sonuçlandı.Endeks vakası başına 9 kat daha fazla temas izleme bildirimleri ve tahmini önleme etkisi benzer şekilde 2 kat arttı.4-2.8 10 .

Burada, NHS Covid-19 uygulamasının tüm ilk yılı üzerindeki işlemini ve etkisini açıklıyor ve değerlendiriyoruz. Uygulama ile kullanıcı katılımının zaman içinde nasıl değiştiğine dair ilk ayrıntılı açıklamayı ve yakın zamanda bildirildiğinde pozitif test etme olasılığındaki göreceli artışın analizini sunuyoruz. Wymant & Ferretti 10’un modelleme yaklaşımını, ortaya çıkan viral varyantlar, popülasyon seviyesi kısıtlamaları ve aşılama da dahil olmak üzere değişen salgın dinamiklerin arka planını dahil etme yaklaşımını geliştirerek, vakaları tahmin etmek için uyarladık. Çalışmamız, dijital temas izleme uygulamalarının güçlü kullanıcı etkileşimi ile birleştirildiğinde SARS-CoV-2’nin iletimini azaltmak için önemli bir potansiyele sahip olduğunu gösteren kanıt gövdesine katkıda bulunuyor .

Sonuçlar

Uygulama kullanımı ve katılım

24 Eylül 2020’de NHS Covid-19 uygulamasının başlatılmasının ardından, birkaç gün içinde aktif kullanıcı sayısı (uygulama yüklü cihazlar ve internet bağlantısı) 10 milyondan fazla arttı. Sürüm 4’ün sürümünden önce.1 17 Aralık 2020’de uygulama kullanım verileri, incirden görülebileceği gibi eksik veya çoğaltılmış paketlerin neden olduğu dalgalanmalardan muzdaripti. 1 A. 4 sürümün yayınlanmasından sonraki birkaç gün içinde.1 Kayıtlı aktif kullanıcı sayısı 13 civarında stabilize edildi.5 milyon, toplam nüfusun% 23’ü veya ONS Nüfus Tahminleri 15 kullanan uygun (16’dan fazla) nüfusun% 29’u 15 . Aktif kullanıcılardan% 71 ila 88’i Bluetooth temas izleme işlevselliği etkinleştirildi ve bu oran yıl boyunca geniş ölçüde azalıyor (. 1 A). Uygulamada görüldüğü gibi uygulama alımında önemli coğrafi varyasyon vardı. İngiltere ve Galler’in her bir Alt Seviye Yerel Otoritesi (LTLA) için toplam nüfusun bir oranı olarak aktif kullanıcı sayısını gösteren 1B.

2021 ilkbahar ve yazında kısıtlamalar yavaş yavaş hafifletildi ‘Kilitlemeden yol haritası’ 16 . Adım 1B’de, bazı kamu mekanlarına girerken NHS testine ve izine detaylar sağlamak zorunlu hale geldi, NHS Covid-19 uygulaması aracılığıyla QR kod kontrolleri bunu yapmanın uygun bir yolu; Bu adımı uygulama kontrollerinde hızlı bir artış izledi (incir. 2). Bu değişikliğin, Temmuz 2021’in başlarında (uygun nüfusun% 38’i) 18 milyona ulaşan aktif kullanıcı sayısı ile uygulamanın alımını artırdığı görülürken, temas izlemesi olan cihaz sayısı 13’te zirveye ulaştı.Haziran 2021’in sonlarında 9 milyon (uygun nüfusun% 29’u). Muhtemelen Haziran -Temmuz 2021’de olumsuz medyanın dikkatini çeken çok sayıda bildirimin bir sonucu olarak, bu noktalarda bu önlemlerde tutarlı bir azalma oldu ve bu terimin nezaketini çekti ‘pingdemik’. 24 Eylül 2021 tarihli çalışma döneminin sonunda, aktif kullanıcı sayısı 14.6 milyon (uygun nüfusun% 31’i) ve temas izleme etkin olan sayı 10’du.6 milyon (uygun nüfusun% 22’si). Şekil 2, uygulama işlevleriyle kullanıcının katılımının yıl boyunca önemli ölçüde değiştiğini göstermektedir.

Şekil 3, uygulama tarafından bildirilen vakaların sayısının (uygulama aracılığıyla alınan veya uygulamaya manuel olarak girilen pozitif test sonuçlarının) İngiltere ve Galler’deki genel vaka numaralarını nasıl izlediğini daha ayrıntılı olarak göstermektedir. Şekil 3A, kaydedilen genel vakaların yüzdesi olarak İngiltere ve Galler’deki uygulama bildirilen vakaların sayısını göstermektedir. Bu önlem, uygulamanın ulusal vaka oranlarını azaltmada ne kadar etkili olabileceğinin bir göstergesidir. Şekil 3B, aynı önlemi göstermektedir, ancak uygulamayı kullanmaya uygun vakalarla sınırlıdır – 16 yaş ve üstü olanlar – bu, halka açık katılımının uygulama ile daha iyi bir yansımasını sağlar. Uygulamada test-logging ile etkileşimin zamanla değiştiğini görüyoruz ve bu katılımın aktif kullanıcı sayısının, uygulamanın kamu algısının ve vakaların demografik özelliklerinin bir kombinasyonuna bağlı olduğunu varsayıyoruz. Örneğin, incirdeki farklı eğilimlerle gösterildiği gibi, uygulamayı kullanmaya uygun olmayan okul çocuklar arasında konsantre olduğunda, katılım doğal olarak daha düşük olacaktır. 3A, B Eylül 2021’de.

Pozlama bildirimleri

Şekil 4a, zaman içindeki maruz kalma bildirimlerinin sayısını (mavi) göstermektedir ve bunun uygulama kaydedilen vaka sayısını (turuncu) nasıl geniş ölçüde takip ettiğini göstermektedir. Toplamda yaklaşık 2.138.000 uygulama bildirilen vaka ve çalışma süresi boyunca 7.005.000 bildirim vardı. Uygulama kaydedilen vaka başına pozlama bildirimlerinin sayısı (incir. 4b, kırmızı) ortalama 3.28 İlk yıl boyunca. Bu önlem, bluetooth temas izlemesi olan uygulama kullanıcılarının, uygulama kullanıcıları arasında iletişim oranları, Risk Puanlama Algoritması 17 ve uygulamanın risk eşiğinden ve pozitif sonuçlarını kaydettikten sonra temas izlemeyi kabul eden test pozitif uygulama kullanıcılarının oranından etkilenir. Uygulamanın risk eşiği uygulama sürüm 3’te düşürüldü.29 Ekim 2020’de 9 ve 4. Sürümde.Bildirilecek iletişim sayısını artırmak için 17 Aralık 2020’de 1. (Tüm cihazların en son uygulama sürümüne yükseltilmediğini unutmayın.). İletişim izlemeye rıza gösteren test pozitif uygulama kullanıcılarının oranı zamanla değişmiştir, ancak bunun% 40 ila 55 arasında olduğunu tahmin ediyoruz (Ek incir. S1).

Dijital ve manuel temas izleme

Şekil 4B, dijital temas izlemenin ölçeklenebilirliğini göstermektedir. Uygulama ve manuel temas izleme (CTAS 18 tarafından belgelenmiştir) tamamlayıcı yollarla çalışır; vaka başına tanımlanan temas sayısı (incir. 4b, mor) her yöntem için bir dizi faktöre göre değişir. Bir faktör sınıfı sosyal kısıtlamalardır (uygulanır veya gönüllü), örneğin, manuel temas izlemesinin, hanehalkları, okullar ve fidanlıklar içinde olan daha büyük bir oranda temasların daha fazla temas etmesi beklenirken, uygulamanın ev dışında 16 yaş ve üstü bireyler arasında birçok etkileşime ulaşması beklenir. Özellikle, uygulama, bireysel test pozitifinin iletişim bilgilerine sahip olmadığı ve/veya toplu taşıma 14 gibi toplantıyı hatırlamadığı kişilere ulaşabilir . Başka bir faktör sınıfı genel vaka numaraları ve iletişim oranları. Uygulama, katlanarak artan sayıda pozitif test ve/veya yüksek temas oranlarını işleyebilirken, manuel izleme, zaman içinde değişen personel numaraları tarafından belirlenen bir erişime sahiptir. Aslında, manuel izleme, Şekilde antisiklik bir eğilim gösterir. 4B, yüksek vaka yükü dönemlerinde dava başına daha az temas sayısı. Bu eğilim, manuel temas izlemesini desteklemek için otomatik araçların kademeli olarak piyasaya sürülmesine rağmen, durumlar otomatik olarak tamamlanacak bir form gönderildi ve bir telefon numarası sağladıkları tüm kişiler otomatik metin mesajları gönderdi; Bu sistem, Galler 19’da 17 Mart 2022’ye (çalışma döneminden sonra) tamamen uygulandı . 24 Şubat 2022’de İngiltere’de rutin temas izleme sona erdi; Son haftada, son yakın temasların% 68’ine ulaşıldı .

Maruz kalma bildiriminden sonra pozitif test

İletişim izlemede yararlı olmak için, uygulamanın enfekte olabilecek kişilere bildirim göndermesi gerekir. Bildirim noktasında, bildirilen bireylerin enfeksiyon durumu uygulama verilerinde kaydedilmez. Bununla birlikte, bir kullanıcı pozitif bir test sonucuna girdiğinde, veriler önceden kısa bir süre önce izole etmeleri istenip verilmediğini gösterir (incir. 5a, b). Bu, önerilen izolasyon döneminde veya bitişten sonraki 14 gün içinde bir maruziyet bildirimi (TPAEN) aldıktan sonra pozitif bir test bildiren bireylerin oranının tahmin edilmesine izin verir. TPAEN oranı, enfekte olmuş tüm bireylerin bir test için başvurmayacağı ve uygulama aracılığıyla olumlu sonuçlarını bildirmeyeceğinden, enfekte olan bildirilen bireylerin oranına daha düşük bir sınırı temsil eder. Ulusal İstatistik Ofisi, enfekte olmuş bireylerin sayısının 1 olduğunu tahmin etti.Çalışma döneminde ulusal olarak bildirilen vaka sayısından 5 ila 3 kat daha yüksek . Daha önce TPAEN oranının Ekim -Aralık 2020 10 döneminde% 5-7 olduğunu tahmin etmiştik; Daha sonra zaman içinde nasıl değiştiğine dair tahminimiz,. 5c. Zaman içinde değişim muhtemelen aşı seviyelerinin değişmesi, viral varyantlar, politika ve davranışlardan kaynaklanır (e.G., kapalı ve dış mekan kişileri). Maruz kalma bildirimi ve diğer temas izleme biçimlerini uygulayan diğer birçok ülkenin aksine, İngiltere ve Galler’deki politika her zaman bildirilen bireylerin bir test yapması için bir öneri içermediği ve bu nedenle TPAEN’in diğer ülkelerle karşılaştırılamadığı oranın. Asemptomatik ancak temas izlenmiş bireyler, 2021 baharına kadar ücretsiz bir PCR testi için uygun değildi. Uygulama Bildirimleri, bir mekan uyarısını takip ederek ve sürüm 4’teki bir pozlama bildirimini takiben bir test rezervasyonu önermek için değiştirildi.6 (10 Mart 2021) ve 4.9 (27 Nisan 2021) sırasıyla. 16 Ağustos 2021’den itibaren uygulama sürüm 4.16 İletişim izleyen bireylerin artık izole edilmesi istenmediği ancak bir test yapması önerilen ulusal politikayı yansıtıldı. Ek materyallerde zaman çizelgesinde daha fazla ayrıntı verilmiştir. Bu değişikliklerin her birinin, uygulama ile ilgili bireylerde daha fazla vaka bulma yönlendirmiş olabileceğini not ediyoruz.

İncirde. 5D – F Son zamanlarda bildirilen uygulama kullanıcılarındaki vaka numaralarını iki gözlem kontrol grubundaki vaka numaralarıyla karşılaştırırız. Birlikte bu önlemler, son zamanlarda enfekte olma riski yüksek olan kullanıcıları uyarmada uygulama bildirimlerinin doğruluğunun bir göstergesidir. Birincisi, incir. 5D, bildirilen uygulama kullanıcılarının, İngiltere’den 16 yaşın üzerindeki rastgele seçilen bir kişiden daha olumlu bir test bildirme olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir, çalışma süresi boyunca her zaman en az 2 faktörle pozitif test etmekti. Haziran 2021’den daha düşük değerler (incir. 5D) daha yüksek SARS-COV-2 prevalansına ve uygulama ile daha düşük kullanıcı katılımına atfedilebilir (incirs. 1-3). En yüksek değer Mayıs 2021’de bildirilen uygulama kullanıcıları, pozitif test etme olasılığı genel popülasyondan 26 kat (16-46) daha yüksekti. İkincisi, incir. 5e, f, yakın zamanda bildirilen ve kesin olarak bildirilmeyen uygulama kullanıcılarındaki vaka numaralarını karşılaştırır. Şekil 5E, pozitif test eden (yeşil) test eden yakın zamanda bildirilen uygulama kullanıcılarının oranının, olumlu olmayan uygulamalı olmayan uygulama kullanıcılarının oranından sürekli olarak daha yüksek olduğunu göstermektedir. Bu pozitif test olasılığı grupları arasındaki oran, Şekilde gösterilmiştir. 5F: Genellikle 3’ün üzerindeydi (en düşük nokta 2.4 (2.3 ila 2.6)) ve Mayıs 2021’de zirvede 77 idi (54, 106). Şekil 5E, doğruluktaki azalmanın, uygulama hassasiyetindeki değişikliklerden ziyade, çoğunlukla nüfusdaki vaka sayısındaki artışa atfedilebileceğini göstermektedir. Haziran – Temmuz 2021’de gözlemlenen düşüşler – yaygın olarak adlandırılan çok sayıda bildirimin zamanında “pingdemik”—Gün pozlama bildiriminden sonra ve pozitif testten önce uygulamayı silen kullanıcılara en azından kısmen atfedilebilir (tüm zaman dilimlerini etkileyebilecek, ancak olumsuz medya dikkatiyle artması muhtemel), ancak bunu doğrulamak için daha fazla veriye ihtiyaç duyulacaktır.

Vakalar, hastaneye yatışlar ve ölümler önlendi

Son olarak, ilk yılı boyunca uygulama tarafından önlenen dava, hastaneye yatış ve ölümlerin sayısını tahmin ediyoruz (incir. 6). Güven aralıklarımız büyüktür, çünkü tahmini bir TPAEN’e, tahmini gecikmelere, enfeksiyonu keşfetmenin diğer araçlarına ve uygulama rehberliğine tahmini bağlılık seviyelerine güveniyoruz. Uygulamanın’S ilk yılı boyunca 44.000 hastane vakasına (SA 20.000-60.000) ve 9600 ölüme (SA 4,600-13.000) karşılık gelen 1 milyon vakayı (duyarlılık analizi 450.000–1,400.000) önledi. Şekil 6d, E uygulamadaki varyasyonu gösterir’İngiltere ve Galler LTLA’larında epidemiyolojik etki. Bu heterojenlik sadece alımı yansıtmakla kalmaz (cf incir. 1b) aynı zamanda uygulama aracılığıyla olumlu testleri bildirme ve yüksek viral prevalans zamanlarında uygulama kullanıcılarının kümelenmesi ve uygulama kullanıcıları arasında prevalansa rıza gösterme ile etkileşim kurma.

Tartışma

Bu çalışmada, ilk yılı boyunca İngiltere ve Galler’deki NHS Covid-19 APP ile kamu katılımı ile ilgili veriler ve dijital temas izleme işlevselliğinin epidemiyolojik etkileri ile ilgili veriler sunduk. Uygulama, Colizza ve ark. 8 . İlk olarak, yerel sağlık politikası ile entegrasyon: NHS Covid-19 uygulaması, şimdi İngiltere Sağlık Güvenliği Ajansı’nın bir parçası olan NHS Test ve Trace tarafından geliştirildi ve yerel sağlık politikası ile uyumlu. Yani, uygulama sık sık güncellenir, böylece halk sağlığı tavsiyesi ve yasal gereksinimler hem tüm kullanıcılara sağlanan genel bilgiler hem de bildirilen kullanıcılara verilen özel tavsiyelerle eşleştirilir. Bunlar sonbahar-kış 2020’de önemli ölçüde değişti “Katman” sistem ve genellikle İngiltere ve Galler arasında farklılık gösterdi. İkincisi, yüksek kullanıcı alımı ve bağlılık: NHS Covid-19 uygulamasının alımı, coğrafi olarak çeşitli olsa da, Avrupa’daki diğer SARS-CoV-2 temas izleme uygulamalarına kıyasla nüfusun yüksek bir kısmını temsil eder 21 . Uygulama bildirimlerinin günlük toplamlarını bilsek de, uygulama tavsiyesine bağlılıkla ilgili veriler sınırlıdır; ONS, küçük örneklem boyutlarına göre bağlılığın nispeten yüksek olacağını tahmin ediyor ve daha muhafazakar tahminler varsayıyoruz. Üçüncüsü, bulaşıcı insanları olabildiğince doğru bir şekilde karantinaya çıkarmak: NHS Covid-19 uygulamasının ilk ayrıntılı uzunlamasına analizini sunuyoruz’Genel nüfusla karşılaştırmalar sağlayan ve yakın zamanda bildirilen ve kesin olarak bildirilmeyen uygulama kullanıcıları arasında. Dördüncü, Hızlı Bildirim: Aygıt açıldığı sürece bildirimler genellikle 4 saat içindedir. En büyük başarı için hızlı test geri dönüş sürelerine güvenirler; Tipik Test Sonucu Bekleme süreleri, ek incirde gösterilen UKHSA 18 tarafından sağlanır. S3. Beşinci olarak, etkinliği şeffaf bir şekilde değerlendirme yeteneği: Uygulama geliştirme ve şeffaflığı desteklemek amacıyla uygulama tarafından önlenen vaka, hastaneye yatış ve ölümlerin sayısını tahmin ettik.

NHS Covid-19 uygulamasının temel işlevselliğinin epidemiyolojik etkisini değerlendirdik: Dijital İletişim İzleme. Bu işlevsellik, uygulama aracılığıyla sunulan diğer hizmetlerle birlikte hareket etti (yerel alan bilgilerine erişme, mekan check-in, semptom denetleyicisi, test siparişi, kendi kendine izolasyon geri sayımı ve kendi kendine izolasyon ödemelerine erişim), ancak bu diğer hizmetleri uygulama analizi verilerinden sınırlı bilgi nedeniyle değerlendirmiyoruz. Mekan check-in gereksiniminden sonra uygulama alımındaki artış, maksimum kullanıcı katılımı ve etkinliği için farklı dijital araçların entegre edilmesinin potansiyel önemini gösterir. SARS-CoV-2 pandemisinde dijital araçların kullanımının daha geniş bir uluslararası incelemesi Pandit ve ark. 22 .

Uygulama verileri analizimiz, anonimleştirilmiş, toplu ve minimal doğası ile sınırlıydı. Mümkün olan her yerde muhafazakar bir yaklaşım kullanıyoruz, TPAEN’in enfekte olan bildirilen oranın hafife alınacağını belirterek ve muhtemelen alfa dalgası için dava hastaneye yatış oranını hafife alıyoruz. Bir uygulama bildirimi ile başka bir yolla enfeksiyonu keşfetmek arasındaki zamanlamalarımız, uygulama bildirimlerine bağlılık seviyeleri tahminlerimiz gibi veriler tarafından zayıf bir şekilde bilgilendirilmiştir ve bu nedenle bu parametreler için çok çeşitli makul değerler olarak düşündük. Ek malzemelere bir duyarlılık analizi ekliyoruz. Hastaneye yatış ve ölümleri önleyen analizimizde, uygulama kullanıcılarının aşırı temas zincirleriyle birlikte İngiltere nüfusunu temsil ettiğini varsayıyoruz. Bu varsayımın, bireysel özelliklerin genel nüfus yerine uygulama kullanımı nüfusuna yakın olması beklenen kısa iletim zincirleri için doğru olması muhtemel değildir. Uygulama tarafından doğrudan önlenen ilk durum bir dalganın başlangıcına daha yakın olduğunda daha iyi olur – karşı olgusal iletim zinciri daha fazla nesil boyunca ilerledikçe daha fazla nüfus karışmasına izin vermek ve bu daha büyük zincirler toplam sonucu daha fazla katkıda bulunur. Tüm ileri şanzıman zincirinin, bildirilen uygulama kullanıcısı ile aynı LTLA’da kaldığını varsayıyoruz. Bunun genel olarak doğru olması pek olası değildir ve yaklaşımımızın bir sınırlamasıdır. Ancak, bu varsayımın daha iyi haklı olduğunu not ediyoruz “Katmanlı” Sonbahar -Kış 2020’nin sosyal kısıtlamaları, LTLA’lar arasında vaka sayıları arasında daha fazla heterojenlik olduğunda, daha sonra daha fazla hareket özgürlüğü olduğunda, LTLA’lar arasında vaka sayılarının daha fazla homojenliği vardı. Son olarak, her bir dalga sırasında bireysel enfekte olma riskinin küçük olduğunu ve tekrar tekrar maruz kalan bireyler için risk doygunluğunu ihmal ettiğini varsayıyoruz.

Vaka, hastaneye yatış ve ölümlerin sayısını hesapladığımızda, uygulamanın mevcut olmadığı ancak diğer tüm müdahalelerin ve davranışların değişmeden kaldığı karşı olgusal bir senaryo ile dolaylı olarak karşılaştırıyoruz. potansiyel Uygulamanın etkisi bu değerlerden daha yüksektir, çünkü bir uygulama bildirimi aldıktan sonraki dönemde ve başka bir yolla öğrenmeden önce, enfekte olma riski yüksektir. Örneğin, semptom geliştiren bir bireyin, bir uygulama bildirimi varsa, tek başına semptomlara sahip olduklarından daha fazla özen göstermesi mantıklıdır, ancak burada uygulamaya atfetmemenin muhafazakar yaklaşımını, diğer enfeksiyonlarda herhangi bir azalma, diğer enfeksiyonlarda herhangi bir azalmayı kullanıyoruz ‘uyarı’ mekanizmalar.

Ayrıca, Wynant & Ferretti 10’da mekansal istatistiksel analizle yakalanması gerektiği gibi, temas izlemenin ötesinde uygulama kullanımının dolaylı etkilerini dahil etmediğimiz için, toplam vakalar, hastaneye yatışlar ve ölümler için sunduğumuz tahminler olasıdır . Bu durumda, uzamsal analiz tahmini modelleme tahmininin iki katından biraz daha fazlaydı, bu da kalıntı karıştırıcı ve dolaylı etkilerden kaynaklanıyor olabilir. 2021 ilkbaharında kısıtlamalar kaldırıldıkça (uygulama kullanıcı konumlarını izlemiyor) ve önceki enfeksiyon ve aşılama yoluyla bağışıklığın karıştırıcı etkileri nedeniyle daha yüksek coğrafi karıştırma nedeniyle bu yaklaşımı ilk yılın tamamına genişletmenin mümkün olmadığını gördük. Yaklaşımımızda yakalanmayan uygulamanın olası dolaylı etkileri şunlardır: uygulama kullanıcılarının bildirim riskini azaltmak için sosyal etkileşimleri azalttığı önleyici davranışsal etkiler; Uygulama kullanımının ağ etkileri, bu da bir enfeksiyondan geçme olasılığının daha düşük olduğu anlamına gelir, uygulama kullanıcılarının aslında enfekte olma olasılığı daha düşüktür, çünkü virüs yakın temas ağlarında dolaşırken kendi kendini izolasyona uyarlanabilirler (Ek malzemelerde daha fazla ayrıntı); ve bilgiye erişim kolaylığı ve hızlı bir şekilde bir test rezervasyonu yapabilmek de dahil olmak üzere uygulamanın temassız izleme işlevselliği. Özellikle, çok sayıda bildirimin tam etkisini değerlendirmek ilginç olurdu (veya “ping”) Haziran ve Temmuz 2021’de, medya tarafından “pingdemik”. Bunu hemen vaka sayısında dik bir düşüş izledi ve nedensel bir bağlantı 23 . Ayrıca, uygulama olmadan, diğer tüm müdahalelerin aynı olacağını varsayarak, uygulamanın politika üzerindeki potansiyel daha geniş dolaylı etkilerini göz önünde bulundurmadık: Örneğin, bir kilitlemenin farklı bir şekilde uygulanabileceği bir karşı olgusal senaryoyu modellemiyoruz. Bu sınırlamalar, bu sonuçları maliyet-fayda analizleri gibi ileri analizlerde kullanmak için zorluklar sunmaktadır.

Bu sınırlamalara rağmen, teoride beklendiği gibi, dijital temas izlemenin İngiltere ve Galler’de SARS-CoV-2’nin uygulanmasının azaltılmasında önemli bir rol oynadığı sonucuna varıyoruz. NHS Covid-19 uygulaması yüksek kullanıcı katılımı yaşadı, bulaşıcı temasları iyi tanımladı ve kayda değer sayıda vakayı, hastaneye yatışları ve ölümleri önlemeye yardımcı oldu. Dijital temas izleme uygulamalarının etkisi, alımı arttırarak, uygulamaya kaydedilen uygulamaların izlenmesi ve kendi kendine izolata ve/veya bir teste yönelik tavsiyeye bağlılığını artırarak geliştirilebilir . Dijital temas izlemenin-nispeten düşük maliyetli ve hızla mevcut bir müdahale-SARS-COV-2 veya diğer uygulanabilir patojenlerin gelecekteki salgın dalgalarında iletimi azaltmak için değerli bir halk sağlığı önlemi olduğu sonucuna varıyoruz.

Yöntem

Herkese açık verileri ve ek materyallerde aşağıda ve ayrıntılı olarak açıklanan anonimleştirilmiş, toplu uygulama verilerini kullanıyoruz. Google Apple pozlama bildirimi protokolü, bazı anonim veri paketlerinin toplanmasına izin verir ve veri toplama da dahil olmak üzere uygulamanın tasarımı Google, Apple ve İngiltere Bilgi Komiseri tarafından onaylandı’STAF OFİSİ.

Uygulama kullanıcısı ve alım sayısı hakkındaki veriler

Şekil 1A, UKHSA 25’ten verileri sunar . Sayısı “aktif kullanıcılar” Merkezi sunuculara bir veri paketi gönderen uygulama yüklü günlük sayısı ile verilir, bu da cihazın açıldığını ve gün boyunca bir aşamada internet erişimi olduğunu gösterir. Bu, gün boyunca bir aşamada uygulamanın Bluetooth kontak izleme işlevini duraklatan kullanıcıları içerir. İletişim izleme etkinleştirilmiş kullanıcı sayısı, uygulama yüklü olan ve uygulamanın kabul edildiği tahmini kullanıcı sayısıdır ‘kullanışlı’ (Desteklenen uygulama sürümü ve işe alım tamamlandı) ve ‘iletişim izlenebilir’ (Bluetooth Etkin ve Bildirim Alabilir). İncirde. 1b LTLA seviyesine kadar toplanan günlük uygulama analizi veri paketlerini kullanıyoruz. LTLA 15 tarafından ONS nüfus tahminlerini kullandığımız nüfusun bir oranı olarak alımı hesaplamak için . Posta kodu alanı hakkında bilgi (ve bazı durumlarda LTLA) kullanıcılar tarafından girildi; Uygulama kullanıcıları izlemiyor’ konum.

Uygulama kullanımı ve toplam durumlarla ilgili genel veriler

İncir için. 2 Uygulama tarafından bildirilen vakaların sayısı, uygulama aracılığıyla bildirilen semptomlar ve uygulama aracılığıyla check-in’ler için UKHSA 25’ten verileri kullanıyoruz’S QR kod işlevselliği. Toplam İngiltere ve Galler seviyesine yükseliyoruz. Ayrıca, İngiltere ve Galler 26’daki vaka sayısı hakkında halka açık verileri de kullanıyoruz . Genel uygulama verilerinin az sayıda supresyona tabi olduğunu unutmayın 27 .

Uygulama aracılığıyla ve manuel izleme yoluyla bildirimler ve uygulama bildirilen vakalarla ilgili veriler

Yeni bildirilen kullanıcıların bir ölçüsü olarak pozlama bildirimi alan günlük cihaz sayısını kullanıyoruz. Bireysel bir cihaz kısa sürede birden fazla pozlama bildirimi alamaz: Bir pozlama bildirimi alındıktan sonra, izolasyon süresinin sonuna kadar daha fazla pozlama bildirimi alınamaz ve 14 günlük bir pencere. Uygulama sürüm 4’ün sürümü.1 17 Aralık 2020’de daha fazla uygulama veri alanı sağladı ve maruz kalma bildirim verilerinin doğruluğunu geliştirdi – Ek materyallerde tüm ayrıntılar sağlıyoruz. Uygulama tarafından bildirilen vakaların sayısı hakkında günlük veri de vardır. Uygulama tarafından bildirilen vakalar, otomatik olarak kaydedilen uygulama aracılığıyla sipariş edilen testlerin (PCR ve LFD) pozitif sonuçlarını ve başka şekillerde erişilen testleri içerir (bireye olumlu sonuçlarıyla bir kod gönderilir ve uygulamaya girmeye teşvik edilir). Bir kullanıcı bir gün içinde birden fazla pozitif sonuç kaydettiğinde, bu verilerimizde yalnızca bir kez sayılır. Bununla birlikte, gizlilik nedeniyle, bir kullanıcının birden fazla gün içinde pozitif testlere girip girmediğini ayırt etmek mümkün değildir ve bu nedenle tekrar tekrar sayılabilir. Bu, tekilleştirilen ulusal günlük vaka verileriyle karşılaştırmamızı biraz bozabilir; LFD’ler daha yaygın hale geldikçe, bu tür herhangi bir etkinin çalışma süresi boyunca artması muhtemeldir. Manuel (APP olmayan) iletişim izleme için, SARS-COV-2 ve bunların kontakları 18 için pozitif test eden insanlar hakkında bilgi kaydetmek için Web tabanlı araç olan İletişim İzleme ve Tavsiye Hizmetinden (CTAS) verileri kullanıyoruz .

Maruz kalma bildiriminden sonra pozitif oran testinin tahmin edilmesi

Bir birey pozitif test eder ve bunu uygulama aracılığıyla rapor ederse, bu bireyin yakın geçmişte bir pozlama bildirimi alıp almadığını, yani önerilen izolasyon penceresi sırasında veya sonraki 14 gün içinde olumlu sonucun rapor edilip edilmediğini görmek mümkündür. Bu verileri, önceden bildirilen uygulamaya kaydedilmiş vakaların oranını belirlemek için kullanıyoruz ve bundan pozitif test etmeye devam eden bildirilen bireylerin oranını tahmin etmek için. Enfekte olmuş bireylerin gerçek oranının hafife alınması muhtemeldir (i.e., ikincil saldırı oranı), çünkü tüm kullanıcılar bir test için başvurmayacak ve uygulama aracılığıyla olumlu sonuçlarını bildirmeyecek ve bazıları bilgilendirilmeden önce olumlu bir test bildirecektir.

TPAEN’in oranı insanların sahip olduğu temas türlerini yansıtacaktır (e.G., İç mekan kontakları için dış mekandan daha yüksek olabilir), endeks vakasının bulaşıcılığı (varyanta göre değişebilir ve muhtemelen endeks vakası gibi demografik özellikler tarafından) ve endeks vakasının duyarlılığı’S kontakları (aşılanmış bireyler, özellikle bu çalışmanın omikron öncesi döneminde, aşılamayanlardan daha az duyarlı olacaktır). Olumlu olan test sonuçlarının oranını bildirmiyoruz, çünkü negatif test sonuçları uygulama aracılığıyla farklı zaman periyotlarında çok farklı oranlarda bildirildi.

17 Aralık 2020’den önceki veri sınırlamaları, bu süre boyunca, Wymant & Ferretti 10’dan Maruz kalma Bildirimi (TPAEN) sonrası pozitif oran testinin sabit bir tahminine güvenmemizi dikte edin . Bu tarihten sonra, bildirim ve test pozitifliği arasındaki gecikmeleri açıklayan bir Bayesian tahmini kullanıyoruz. Günlük analitik paketlerinden ayrı ek uygulama verileri, bu olayların her ikisi de meydana geldiğinde, bildirimden olumlu bir testin bildirilmesine kadar alınan sürenin ampirik dağılımını sağlar. Kısaca, sorunsuz bir tahmin sağlamak için beklenen gerçek bildirim sayısını ve tpaen oranını haftalık düğümlerle doğal spline’ların üstelleri olarak modelliyoruz. Spline katsayıları, göreceli katsayıların ve mutlak katsayıların ürünleridir. Bildirimden sonra beklenen günlük pozitif test sayısı, beklenen bildirim sayısının tpaen oranıyla çarpılması ve bu zaman serisini gecikme dağılımı ile sarsarak hesaplanır. TPAEN’in zamanla değişen oranı daha sonra gözlemlenen ve beklenen günlük sayıları karşılaştırarak tahmin edilir, birincisini ikincisi hakkında negatif-binom olarak dağıtılmış olarak modeller. İlave malzemelerde daha fazla ayrıntı verilmiştir.

TPAEN oranına bağlam sağlıyoruz, bunu İngiltere ve Galler’deki tüm bireylerin oranıyla karşılaştırarak pozitif test ediyoruz, i.e., prevalansla. Bildirilen bir uygulama kullanıcısı için, 16 yaş ve üstü İngiltere nüfusundan rastgele seçilen bir kişiden daha olumlu bir test bildirme olasılığının pozitif test etmek için ne kadar daha fazla olduğunu tahmin ediyoruz, ONS verilerini 15, 20 kullanarak, daha fazla ayrıntı için Ek Materyallere bakınız. ONS değerleri, özel hanelerde meydana gelen enfeksiyonları ifade eder ve hastanelerde, bakım evlerinde ve/veya diğer ortak kuruluşlarda bildirilen enfeksiyonları hariç tutar. Karşılaştırılabilir veriler şu anda Galler için mevcut değil, ancak uygulama kullanıcılarının% 96’sının İngilizce posta kodu bölgesine sahip olduğunu bildiriyoruz.

Yakın zamanda bilgilendirilmiş ve kesin olarak bildirilen uygulama kullanıcıları arasında uygulama tarafından bildirilen vakaların göreceli insidansını analiz ediyoruz ve her gün için ayrı bir lojistik regresyon kullanarak eski grup için uygulamada, eski grup için ayrı bir lojistik regresyon kullanarak olumlu bir test bildirme ihtimalini tahmin ediyoruz.

Vaka sayısının, hastaneye yatışların ve ölümlerin öngörülmesi

Önlenen vaka sayısını tahmin etmek için Wymant & Ferretti 10 modelleme yaklaşımından uyarlanmış bir yöntem kullanıyoruz . Beş faktörün günlük ürünü olarak önlenen vaka sayısını modelliyoruz: (i) bildirim sayısı, (ii) enfekte olan bildirilenlerin oranı, (iii) bir uygulama bildirimi alan bir birey arasında meydana gelen bulaşıcı dönemin fraksiyonu ve enfekte durumlarını başka bir yolla keşfetmeden önce, (iv) Birey’S fraksiyonel azalma “riskli temaslar” Bir uygulama bildirimi sonucunda ve (v) bilgilendirilmeselerdi, iletişimden kaynaklanacak olan ileri iletim zincirinin beklenen büyüklüğü.

TPAEN’i faktör (ii) tahmini olarak kullanıyoruz, ancak bir göz ardı olabileceğini belirterek. Faktör (iii) için, virüse maruz kalma ile maruz kalma bildirimi almak arasındaki gecikmenin bireyler ve takvim zamanı arasında değiştiğini not ediyoruz. Maruz kalma ve bildirim arasındaki günlük ortalama gecikmeyi tahmin etmek için uygulama analizi verilerini kullanıyoruz. Uygulama bildirimlerinin örtüşme ve göreceli zamanlaması, bulaşıcı durumlarından başka bir yolla şüphelenen veya keşfeden bir kişiye kıyasla (arkadaşlar veya ev üyeleri arasındaki ağızdan ağıza, manuel temas izleme, semptomlar, pozitif testler, vb.) ve bunların davranışta bir değişikliğe ne kadar neden olduğu anlaşılmamıştır ve Ek Tablo S1’de ayrıntılı olarak açıklandığı gibi akla yatkın, zamanla değişen değerleri seçtik. Ayrıca, uygulama bildirimlerinin salgın dalgalardaki diğer müdahalelerle etkileşimi hakkında bir dizi varsayımı dikkate almak için ek materyallerde bir duyarlılık analizi sunuyoruz. Olası enfekte durumlarını başka bir yolla keşfeden uygulama ile ilgili modellenmiş bireylerin modellenmiş oranını ve bu noktada riskli temaslarını ne ölçüde azalttıklarını değiştiriyoruz. Uygulamaya, uygulama ile ilgili bir bireyin enfekte olabileceğine inanmak için başka bir nedeni vardır.

Bir “riskli temas” Biri bulaşıcı ise, diğerinin duyarlıysa enfekte olabileceği iki birey arasında fiziksel bir etkileşim olmak. “risksiz” bir temas şu anda tam bir doğrulukla ölçülemez, ancak temasın yakınlığı ve süresini, alanın havalandırılmasını ve kişisel koruyucu ekipmanın kullanımını içeren faktörlerle belirlenir. Ek Tablo S1 ayrıca bu riskli temas indirgemesini bildirmek için mevcut olan sınırlı verileri de açıklamaktadır (yukarıdaki faktör IV). Bildirilen tüm uygulama kullanıcılarının kendi kendine izolasyon ve test ile ilgili uygulama rehberliğini mükemmel bir şekilde takip edeceğini varsaymıyoruz. Ayrıca, birçok uygulama kullanıcısının ev ortamında düzenli ve kaçınılmaz riskli kişilere sahip olacağını varsayıyoruz, bu da bir uygulama bildirimi ile değişmiyor. Wymant & Ferretti 10’un ardından, ortalama kullanıcının Delta varyantından önceki dönemdeki bir bildirimden sonra (24 Eylül 2020 – 17 Mayıs 2021) riskli temas seviyelerini%60 oranında azalttığını (%38, üst%82) varsayıyoruz. Bundan sonra, kamuoyunun ve politikanın değişen politika değişimini, özellikle de tamamen aşılanmış veya 16-18 yaş arası kullanıcılara kendi kendini izolat yerine bir test aramasını tavsiye eden%40 indirim (%20,%60) varsayıyoruz. Bu merkezi tahminler ve üst ve alt sınırlar, incirdeki çizgiler ve gölgeli bölgelerle gösterilmiştir. 6A – C. Son olarak, (v) için verileri üçe ayırıyoruz “dalgalar”: Alfa öncesi varyant dalgası, bir alfa varyant dalgası ve bir delta varyant dalgası. Karşı olgusal “ileri şanzıman zinciri” mevcut dalgada kalan vakaların bir oranı olarak modellenir; İletim zincirlerinin her dalga ile yeniden başladığı düşünülür. Ek Materyaller ve incir’de daha fazla ayrıntı verilmektedir. S2.

Uygulama bildirimleri tarafından önlenen hastaneye yatış ve ölümlerin sayısını tahmin etmek için, hastaneye yatırılan veya ölen vakaların gözlemlenen kesirleri tarafından önlenen vakaların sayısını çoğaltırız. 9 ampirik vaka hastaneye yatış oranlarını kullanıyoruz.Alfa öncesi dalga için% 8, alfa dalgası için% 5 ve 2.Hükümet Gösterge Tablosu Verilerinden Tahmini Delta Dalgası için% 7 . Alfa dalgası için% 5 tahminin, aşıların dalgada en büyük etkiye sahip olduğu Nisan 2021 verilerinden itibaren ölçüldüğü için bir küçümseme olması muhtemeldir. Tahmini vaka ölüm oranlarını 1 kullanıyoruz.Alfa öncesi dalga için% 5, 1.Alfa dalgası için% 9 ve 0.Delta dalgası 28 için% 2 . Bu hastaneye yatış ve ölüm oranları, İngiltere’nin tüm nüfusuna dayanıyordu. Bunları uygulama kullanıcıları arasında önlenmiş vakalara uygulayarak, uygulama kullanıcılarının alt popülasyonunun ve bunların aşırı iletişim zincirinin (kişilerinin kişileri dahil vb.) enfeksiyon verilen ciddi klinik sonuçlara yatkınlık açısından bir bütün olarak İngiltere’ye benzer.

Raporlama Özeti

Araştırma tasarımı hakkında daha fazla bilgi, bu makaleye bağlı Nature portföyü raporlama özetinde mevcuttur.

NHS Covid-19 Uygulaması: 600.000 Covid-19 vakasını önleme

NHS Testi ve İz (NHSTT) hükümetin merkezi bir parçasıdır’S Covid-19 Kurtarma Stratejisi. Virüsün yayılmasını kontrol etmek için vakaları tanımlamak ve COVID-19’u sosyal temas yoluyla kasılmış olabileceklerin izlenmesi şarttır. NHS Covid-19 uygulaması, temas izleme hızını, erişimini ve hassasiyetini genişleterek NHS testini ve izleme işlemlerini tamamlar. Aynı zamanda bir uygulama kullanıcısıysa, pozitif test eden birey tarafından bilinmeyen yakın temasların, örneğin toplu taşıma konusunda yabancıların kendi kendini izole etmek için bilgilendirilmesine izin verir.

NHS Covid-19 uygulaması, en son risk alanlarını tanımlamak için mesafeyi daha iyi ölçmek için en son Google Apple teknolojisini kullanan ilk uygulamadır. Bir kullanıcı Covid-19 için pozitif test ederse, sonuçlarını uygulama aracılığıyla yakın kişileriyle anonim olarak paylaşmayı seçebilirler. Uygulama, veriler, kullanıcıları risk altında olduklarında bilgilendirirken gizliliği koruyan en son veri güvenliği teknolojisini kullanan virüsü izleyecek şekilde tasarlanmıştır. Uygulama tarafından elde edilen veriler, kaç kişinin potansiyel olarak maruz kaldığını, kaç kez semptom bildirildiğini ve test sonuçlarının ne sıklıkta pozitif veya negatif olduğu konusunda anlayışımızı oluşturmaya yardımcı oluyor. Ayrıca uygulamayı da gösterir’Etkililik. Eylül’den Aralık 2020’ye kadar, sonuç olarak yaklaşık 600.000 Covid-19 vakasının önlendiğini göstermişti.

Profesör Mark Brier, NHS Covid-19 uygulamasının baş bilim adamı

“NHS Covid-19 uygulamasının pandemik yanıtımızda önemli bir araç olduğu yaygın olarak kabul edilmektedir. Ne kadar çok insan indirirse o kadar iyi çalıştığını biliyoruz.

“Uygulamanın şimdi indirildiğini öğrenmekten çok memnun oldum.8 milyon kez. Bu, bir akıllı telefonla 16 yaşın üzerindeki uygun nüfusun% 56’sını temsil ediyor ve İngiltere’S 2020’de en çok indirilen ücretsiz iPhone uygulaması. Sadece 12 haftada geliştirilen bir uygulama için fena değil. Daha da önemlisi ben ve meslektaşlarım için’NHS Covid-19 uygulamasını bilmek güzel, Eylül ayında lansmanından bu yana kullanıcıları ve yaşadıkları toplulukları korumak için iletim zincirlerini kırıyor. Şimdiye kadar analizimiz 1’den fazla.İngiltere ve Galler’deki 7 milyon uygulama kullanıcısının, uygulama aracılığıyla, uygulama aracılığıyla,’S testi pozitif. İstatistiksel analizimiz, sonuç olarak yaklaşık 600.000 olgunun önlendiğini gösterdi, bu da şaşırtıcı.

“Uygulama, insanları bilgilendirmenin en hızlı yoludur’Virüsün sözleşmesi riski altına alındı. Zaten bildiğiniz gibi,’Bir uygulama kullanıcısının uygulamaya olumlu bir sonuç girmesinden 15 dakika sonra virüsü olan biriyle yakın temas kurdu. Bir bildirim alırken izole etmek, virüsün yayılmasını önlemeye devam eder ve devam eder.

“BEN’D Ayrıca kullanıcılara ve topladığımız verilerin güvenli bir şekilde tutulduğunu düşünenlere güvence vermeyi de seviyorum. Aslında, gizlilik göz önünde bulundurularak tasarlandı. Uygulama, kullanıcıları risk altında olduklarında bilgilendirirken gizliliği korumak için veri güvenliği teknolojisinde en son veri kullanan virüsü izler. Biz yok’t kullanıcılardan bunları tanımlayabilecek kişisel bilgileri girmelerini isteyin, sadece posta kodlarının ilk dört hanesini istiyoruz.

“Doğal olarak, uygulamanın etkisi daha fazla kişi tarafından artırılabilir: Uygulamayı kullanan nüfusun% 1’inde bir artış olsaydı, ekibim ve ben kendimize güvenen vakalar yaklaşık 2 tarafından aşağı çekilebilir.% 3. Epidemiyolojik görünüm de devam ediyor, ancak uygulamanın, özellikle kilitlenmeden ortaya çıktığımızda, virüsün yayılmasını kısıtlamak için hayati bir araç olduğuna inanıyorum. Uygulamayı kullanmak, hepimiz aşılanana kadar enfeksiyonların azaltılmasına katkıda bulunabilir. Büyük ihtiyaç duydukları bir zamanda, veri toplama, analiz etme ve paylaşma yeteneğimiz Covid-19 yanıtı için kritik oldu ve uzun süre devam edebilir. Pandemi sırasında’öyle bir hızda ilerledi ki’bunu yeni çalışma yolu haline getirmemek hayal edilemez.”

Yeni NHS İletişim izleme uygulaması hakkında bilmeniz gereken her şey

Test et, iz ve iz. O’İngiltere’İlk zirveden bu yana koronavirüs ile savaşmak için santra. Ama işler’tam olarak planlamaya gitti.

Ülkenin sonbaharında koronavirüs vakaları arttıkça’S testi rejimi kargaşaya atıldı. Tüm bunlar, bir NHS Covid-19 İletişim izleme uygulamasında ilk denemeden sonra oldu.

Şimdi, aylarca gecikmeden sonra İngiltere nihayet Bluetooth tabanlı bir iletişim izleme uygulaması alıyor. Koronavirüs için pozitif test eden, insanların semptomlarını kontrol etmesine izin veren, bir test rezervasyonu yapmalarına izin veren birine yakın olduklarında insanları uyarmayı amaçlamaktadır ‘giriş’ Bir QR kod sistemi kullanarak ziyaret ettikleri yerlere.

İletişim izleme uygulaması, Newham, Londra’da ve Wight Adası’nda denendikten sonra 24 Eylül’de İngiltere ve Galler’de piyasaya sürülecek. İskoçya ve Kuzey İrlanda daha önce kendi iletişim izleme uygulamalarını başlattı.

NHS İletişim izleme uygulaması nasıl indirilir

İngiltere ve Galler için NHS Covid-19 İletişim izleme uygulaması Android ve iPhone için şimdi indirilebilir. Google Play ve App Store’dan indirmek ücretsizdir. Ancak uygulama nasıl çalışır ve hangi verileri toplar?? Derinlemesine kılavuzumuzda bilmeniz gereken her şeye sahiptir.

Peki iletişim izleme nedir ve nasıl çalışır?

Temas izleme, hastalıkların bulaşmasını kontrol etmek için iyi kurulmuş bir yöntemdir-örneğin, HIV dahil cinsel yolla bulaşan enfeksiyonlarla kullanılır. Süreç, hareketlerini ve faaliyetlerini anlatan bir kişiyi, başka kimin maruz kalmış olabileceğinin bir resmini oluşturmak için içerir.

Bu Covid-19 için çok önemlidir. Virüs oldukça bulaşıcıdır, semptomların ortaya çıkması birkaç gün sürebilir ve insanlar da asemptomatik olabilir, virüsü taşıydıklarını bilmeden aktarabilir.

İnsanlar tarafından yapılan temas izleme, bir görüşmeci içerir ve Covid-19 ile enfekte olan bir kişiye nerede olduklarını ve. Buradan’potansiyel olarak virüse sahip olan ve onlardan kendini izolasyon yapmalarını ve test yapmalarını isteyen insanlarla temasa geçmek mümkün.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

İngiltere’de, koronavirüs için pozitif test ederseniz, NHS testi ve izleme hizmeti ile iletişime geçilecektir – bu kısa mesaj, e -posta veya telefonla yapılacaktır. Metin veya e -posta ile iletişime geçildiğinde, son kişilerin ayrıntılarını girmek için kişilere NHS Test ve Trace web sitesine bir bağlantı gönderilir. Bu detaylar telefonla da paylaşılabilir. İsimlerin yanı sıra, iletişim izleyicileri de Covid-19’a maruz kalmış olabileceklerin e-posta adreslerini, ana adreslerini ve telefon numaralarını isteyecektir.

İletişim izleme sistemi, virüsün kasılma riski altında olan kişilerle, 14 gün boyunca izole etmeleri gerektiğini söylemek için temasa geçecektir. İnsanlar hasta olup olmadıklarını izole etmelidir. 28 Eylül’den itibaren, Test ve Trace ile temasa geçtikten sonra insanların kendi kendini takip etmemeleri yasadışı olacak ve hükümet kuralları çiğneyen insanlara 10.000 £ para cezası verebilir.

NHS İletişim izleme uygulaması nasıl çalışır??

İletişim izleme uygulamaları, akıllı telefonunuzu kullanarak insan sürecini otomatikleştirmeyi hedefleyin. Başarılı olursa, bir uygulama insanları insan temas izleyicilerinden daha hızlı Covid-19 ile enfekte olmuş kişilere maruz kalmaları konusunda uyarabilir. Teoride uygulamalar, insanların virüsün yayılmasını hızlı bir şekilde kendi kendine çekmesini ve sınırlamasını sağlamak için yararlı bir araç olabilir. Ana konu? İletişim izleme uygulamaları yenidir ve etkinlikleri büyük ölçüde kanıtlanmamıştır.

NHS İletişim Takip Uygulaması – dünyadaki diğer benzer uygulamalar gibi – yakındaki telefonları tanımlamak için bir tür düşük enerjili Bluetooth kullanır (bunlar karşılaşmalar olarak adlandırılır). Uygulama, insanlar arasındaki mesafeyi tahmin etmek için farklı cihazlar arasında Bluetooth sinyal gücü kullanır. Birisi Covid-19 için pozitif test ettiğinde, sistem karşılaştıkları kişilere uyarılar gönderebilir. Bu uyarılar insanlara kendi kendini izolasyon yapmaları gerektiğini söyler.

Herkes kendini izolasyon konusunda uyarılmayacak. Sadece dahil olduğu değerlendirilen kişiler “yüksek risk” Karşılaşmalar bilgilendirilecek. Yüksek riskli kişiler, uygulamaya beslenen birkaç veri parçasıyla belirlenir’S Risk Algoritması – Bununla birlikte, genellikle birisinin virüsün kasılma riski daha yüksek olması muhtemeldir’15 dakikadan fazla pozitif test eden birinin iki metre içinde.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

İnsanları hesaplamak için’S Risk Puanları Uygulamanın mesafe (Bluetooth Mukavemeti aracılığıyla), bir kişinin etrafındaki zaman ve semptomlarının ne zaman başladığı hakkında ayrıntılar kullanıyor. Bunların sonuncusu NHS uygulamasına girilebilecek bilgilere dayanmaktadır. Risk skorlarını hesaplamak için kullanılan mesafeler üç kategoriye ayrılır: kapat (0-2 metre içinde), orta (2-4m) veya uzak (4m’den fazla). Bu mesafeler kesin değildir, çünkü gerçek ölçümler nerede olduğunuza ve telefonunuzun nereye yerleştirildiğine bağlı olarak değişebilir.

NHS, algoritmasının nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak açıkladı ve mesafenin insanlar arasında her beş dakikada bir ölçüldüğünü söylüyor. Risk seviyeleri, bir gün boyunca bir kişinin yakınında ne kadar zaman harcadığınıza göre hesaplanır. Uygulamanın arkasındaki ekip, risk puanının eşiğini de değiştirebilir – bu eşik R numarasına, yanlış pozitifleri azaltma arzusuna, testlere ve “Uygulamanın değerinde kamu güvenini oluşturmanın önemi”.

NHS İletişim izleme uygulaması tarafından çok az kişisel bilgiler toplanır -’hem Apple hem de Google’dan indirmek için ücretsiz’S uygulama mağazaları ve insanlar yok’onu kullanmak için bir hesap oluşturmanız gerek. Orada’İnsanların uygulamayı kullanırken adlarını, e -posta adreslerini veya telefon numaralarını vermeleri için hiçbir yolu veya ihtiyaç yok. Uygulama insanları toplamıyor’S konum verileri GPS aracılığıyla.

Uygulama ilk kez açıldığında, insanlardan az miktarda veri ve birkaç telefon kullanma izni isteyecektir’s özellikleri. NHS yetkililerinin uygulamanın nereden indirildiğini analiz edebileceği ve insanların yaşadığı yer için risk güncellemeleri sağlayabilmeleri için posta kodunuzun ilk bölümünü (örneğin SW16) ister. “Bu veriler, virüsün nereye yayıldığını ve farklı yerlerde ne kadar hızlı yayıldığını anlamak için kullanılacaktır,” NHS diyor.

Uygulama ayrıca Bluetooth’u kullanma izni isteyecektir, böylece iletişim izleme teknolojisi işe yarayabilir ve bir telefona erişme izni için’S kamera, böylece insanlar QR kodlarını tarayabilir.

Peki uygulama nasıl çalışırsa çalışır?’t Kişisel veriler toplayın? Sistem iki farklı kod kullanarak çalışır. Her gün, cihazınız için telefonunuzda depolanan yeni bir kod oluşturur. Sonra her 15 dakikada bir, Bluetooth üzerinden iletişim kurduğu cihazlarda paylaşılan ve depolanan başka bir rastgele kod üretir. Tüm bu kodlar 14 gün sonra silinir.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

Birisi pozitif test ettiğinde, telefonlarının günlük kodları diğer uygulama kullanıcılarıyla paylaşmasına izin verebilir. Uygulama bunu, telefonunuzla ilgili kodları, uygulama yüklü ile kodları diğer tüm telefonlara iten bir Merkezi Sağlık ve Sosyal Bakım Departmanı (DHSC) sunucusuyla paylaşarak yapar. DHSC sunucusuna gönderilen kodlar 14 gün sonra silinir. Maçlar varsa ve risk puanı yeterince yüksekse, insanlar onlar’Olumlu test eden biriyle temas halinde.

Uygulama aracılığıyla bir test rezervasyonu yaparsanız, kullanıcıların test sonuçlarını otomatik olarak uygulamaya bağlamasını sağlayan bir kod oluşturur. Bu test kodları, onlar sonra 24 ila 48 saat sonra silinir’yeniden yaratıldı.

Uygulama değil’T Sadece Bluetooth temas izleme ile ilgili – bu, dünyanın diğer uygulamalarından farklı olduğu yer burası. Ayrıca, insanların İngiltere tarafından sağlanan mevcut Covid-19 göstergelerinin bir listesine karşı semptomlarını kontrol etmelerini sağlar’s baş tıbbi memur. Bunlar arasında yüksek sıcaklıklar, yeni bir sürekli öksürük, koku ve tat hissinde değişiklikler ve daha fazlası. Semptomlara girmek, birisinin kendi kendine izolasyon yapması gerekip gerekmediğine dair bir işaretle sonuçlanacaktır.

Uygulama ayrıca, insanların NHS testi ve iz web sitesi aracılığıyla bir test sipariş etmesine izin verir, insanların bunu yapıyorlarsa ne kadar uzun süredir kendi kendine izolasyon yapmaları gerektiğine dair bir geri sayım sunar ve insanlarda risk seviyeleri sağlayabilir’S Yerel Alan (posta kodlarının ilk kısmına göre).

Uygulamanın dünyanın dört bir yanından en çok sapma şekli, QR kodlarını kullanmasıdır. Kullanım izni vermeniz gereken bir uygulama içi kamera işlevi aracılığıyla, mekanlarda QR kodlarını tarayabilir ve bulunduğunuz yerlerde kütük yapabilir. Hükümet, pubların, restoranların ve diğer mekanların sitesindeki bir jeneratör aracılığıyla kendi QR kodlarını oluşturmasını mümkün kıldı.

Uygulamanın geri kalanı gibi, QR kodları Don’T Merkezi bir sunucuya herhangi bir bilgi gönderin ve bunlar’İnsanları mağaza’Kişisel Bilgiler. İnsanların nerede olduklarını hatırlamaları için bir yol olarak varlar, iletişim izleyicilere faaliyetlerini anlatmaları gerektiğinde. QR kodu işlevi uygulamada açılıp kapatılabilir’oluşturdukları kayıtları silmek mümkün.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

QR Kodu kontrolleri 21 gün boyunca bir telefonda saklanır-bu, virüsün ortaya çıkması için 14 gün ve insanların bulaşıcı olma olasılığının en yüksek olduğu yedi gün sağlar.

Uygulama neden birden fazla bildirim gönderiyor?

Uygulama, yalnızca 15 dakikadan fazla ve iki metreden daha düşük bir mesafede temas kurduklarında insanlara bildirim göndermelidir. Bu, uygulamanın olası covid-19 pozlama konusunda insanları uyarmak için ayarladığı eşiktir. Bu durumlarda insanlardan kendi kendine izolat yapmaları istenecektir.

Bununla birlikte, NHS uygulamasıyla ilgili olarak, kendi kendini takip etmeleri gerekmediğinde insanlara bildirim gönderen bir sorun da var. Apple ve Google liderliğindeki sistem, insanların maruz kalmış olabileceğini söyleyen pozlama kaydı veya pozlama bildirimleri gönderebilir. NHS, bunların Apple ve Google teknolojisinden varsayılan mesaj olduğunu söylüyor. Tıklandıklarında hiçbir şey olmaz.

Bu hayalet bildirimleri insanlar hakkında biraz karışıklığa neden oldu’s Covid-19 ile insanlara maruz kalma. Ancak, NHS uygulaması aynı anda gönderilen ikinci bir bildirim getirdi. Bu diyor ki: “Endişelenme, riskinizi değerlendirdik ve şu anda harekete geçmenize gerek yok”. Sağlık Bakanlığı, insanların sadece uygulama içinde yapmaları söylenirse, kendi kendine izolasyon yapmaları gerektiğini söylüyor.

Orijinal NHS İletişim izleme uygulamasına ne oldu?

Eylül ayında yayınlanan NHS İletişim Takip Uygulaması uygulamanın ikinci sürümüdür. Wight Adası’ndaki aylarca süren gelişme ve denemelerden sonra, uygulamanın ilk yinelemesi hurdaya çıkarıldı çünkü’T Düzgün çalış. İngiltere, iletişim izleme uygulamasını geliştirerek kendi yoluna gitmeye karar verdi ve başlangıçta teknolojiyi Apple ve Google’dan kendi yöntemi lehine bıraktı.

NHS yetkilileri, semptomların bildirildiği telefon etkileşimlerinden elde edilen verilerin merkezi bir veritabanına gönderildiği merkezi bir sistem oluşturmaya karar verdi. Ancak Bluetooth temas izlemesinin kendi uygulamasını oluşturmaya çalışarak, NHS, Apple ve Google’ı kullanıyormuş gibi aynı doğruluğu alamadı’S Yazılımı.

Test yoluyla, orijinal uygulamanın iPhone’ları tespit etmek için mücadele ettiği bulundu. Elma’S iOS uygulamayı telefona itti’Arka plan ve sonuç olarak, Android cihazlarının yüzde 75’ine kıyasla temas ettiği iPhone’ların sadece yüzde dördünü tespit edebilir. İngiltere’de yapılan testlerde, Apple ve Google System, telefonların yüzde 99’unu tespit etti.

İngiltere’nin ikinci versiyonu’S uygulaması Apple ve Google kullanıyor’S teknolojisi ve verilerin olmadığı merkezi olmayan bir yaklaşımı desteklemektedir’T merkezi bir sunucuda saklanır. İnsanlar hakkında tüm veriler’bunun yerine bireysel telefonlarda saklanır.

Apple ve Google nasıl dahildir?

Apple ve Google’ın ekosistemleri NHS uygulaması için temeldir. Uygulama, Bluetooth temas izleme yapmak için Apple ve Google pozlama bildirim sistemini kullanır. Bu bir API aracılığıyla yapılır ve Android ve iOS işletim sistemlerinin en son sürümlerinden bazılarını çalıştırmayı gerektirir.

Apple ve Google, pandeminin ilk aylarında API’yi oluşturdu ve mümkün olduğunca az veri toplandığından emin olmak için bunu yaptı. Şirketler insanları koyan bir yöntemi tercih etti’sistemin ön planında gizlilik. Bu, kısmen Bluetooth temas izleme teknolojisinin kötü niyetli olarak kullanılmasını durdurmaktır.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

Pozlama Bildirim Sistemi Android ve iOS’ta oluşturulmuştur ve yalnızca bir hükümet veya sağlık hizmeti yüklü bir uygulama olduğunda açılabilir. BT’Telefonlarla bağlantılı kodları ve diğer cihazlarla etkileşimleri oluşturan bu sistem.

“Google/Apple API’sının işlevselliği, orijinal uygulamanın titiz testleriyle birlikte değerlendirildi,” NHS diyor. “Hükümet, Google/Apple yaklaşımının, gerekli olan minimum verileri toplarken belirtilen hedeflere ulaşma olasılığına en yüksek olduğuna karar verdi.”

Uygulama zorunlu olacak mı?

NHS İletişim izleme uygulamasını indirmek zorunlu değil. Uygulamada, sağlık senaryolarında çalışan kişiler için önerilen iletişim izleme ayarını kapatma seçeneği var.

Artık kullanmak istemediğinize karar verirseniz uygulamayı da silebilirsiniz. Uygulama bir telefondan silindikten sonra, ondan hiçbir bildirim alınmayacak ve uygulamada depolanan veriler silinecek.

Kim inşa etti ve verilerime ne oluyor?

Hayır, Dominic Cummings değil. Uygulama, DHSC yönetiminde sağlık hizmetinin inovasyon kolu NHS ve NHSX tarafından geliştirildi. Uygulamanın geliştirilmesinde yer alan başka gruplar da vardı.

NHS, uygulamada yer alan tüm kuruluşların bir listesini yayınladı: Accenture, Alan Turing Enstitüsü, NHS Digital, NHSX, Oxford Üniversitesi, VMware Pivotal Lab ve Zuhlke Mühendislik. İngiltere’nin Ulusal Siber Güvenlik Merkezi (NCSC), uygulamada çalışanlara teknik tavsiye verdi. Uygulama’S Geliştirme, akademik yayıncı Elsevier’in eski yönetmeni Gaby Appleton tarafından yönetiliyor. Appleton, Ekim ayında uygulamanın yönetimini devraldı ve eski Apple yöneticisi Simon Thompson’un yerini aldı.

Fact-Checking Organization Full Fact’ın belirttiği gibi, Serco uygulamaya dahil değil. Dış Kaynak Firması Test ve İzleme Programının diğer bölümlerinde yer almıştır, ancak uygulamanın oluşturulmasında değil.

Uygulamanın arkasındaki tüm kaynak kodu açık kaynak yapıldı ve GitHub’da mevcut. Orada’S ayrıca bir Gizlilik Bildirimi ve Veri Koruma Etki Değerlendirmesi Hükümette’s web sitesi. Bu detaylar, uygulamanın bilgiyi ve onu oluşturmak için kullanılan yöntemleri nasıl işlediğini detaylandırıyor. Uygulamanın ilk sürümü için, uygulama zaten test edilene kadar bu belgeler yayınlanmadı.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

Uygulamaya verilen dört tür bilgi, veri koruma yasaları altında bireyin tanımlanmasına yol açabilecek kişisel veriler olarak kabul edilebilir. Bunlar: Uygulamayı, semptom bilgilerini, QR kodu verilerini ve iletişim izleme sisteminin çalışması için oluşturulan iki kod yüklerken girilen posta kodu bölge. “Uygulama, mümkün olduğunca az kişisel veri ve bilgi kullanmak için tasarlanmıştır,” NHS, gizlilik belgelerinde diyor. “Sizi doğrudan tanımlayabilecek tüm veriler telefonunuzda tutulur ve başka bir yerde paylaşılmaz.”

NHS, merkezi sisteminin Amazon Web Services ve Calderdale ve Huddersfield NHS Foundation Trust’a dayanan Sağlık Bilişim Servisi (bu) tarafından barındırıldığını söylüyor. Ayrıca, insanları toplayabilecek üçüncü taraf izleyicilerin’Uygulamaya kişisel bilgiler eklendi.

Ayrıca, uygulama kullanıcılarından İngiltere çevresindeki insan liderliğindeki iletişim izleme çabalarının herhangi birine bilgi aktarılmıyor. Uygulama’Bununla birlikte, gizlilik politikası şunları söylüyor: “Dikkate alınan bir seçenek, uygulama kullanıcılarına telefonlarında tutulan verileri izleyicilerle iletme seçeneğine izin vermektir”.

NHS İletişim Takip Uygulaması Çalışması?

İletişim izleme uygulamasının işe yarayıp yaramayacağı büyük cevapsız sorudur. Bluetooth aracılığıyla yapılan temas izleme sadece pandemi sırasında tanıtıldı ve büyük ölçüde kanıtlanmamış.

Uygulamada bir takım risk var. Yanlış pozitif oranı önemlidir-bunlar, uygulamanın insanların kendi kendini takip etmesi gerektiğine inandığı durumlardır, ancak tahmin yanlıştır. Uygulamanın ilk sürümü, “pozitif” Coronavirus ile, ancak ikinci versiyon test sonuçlarına dayanır. Yanlış pozitif riski hala gerçek olsa da, kötü niyetli aktivite olasılığını azaltır. Kendini raporlama, uygulamadaki semptom kontrol özellikleri için hala kullanılmaktadır.

Bluetooth’un olmadığı gibi’orada iletişim izleme için inşa edilmiş’Ölçümlerin yanlış olma şansı. Nesneler Bluetooth sinyalleri yolunda olduğunda sistemin nasıl çalıştığı hakkında hiçbir kanıt yayınlanmadı-yani, Covid-19 olan birinden bir duvarın diğer tarafında durmasına rağmen, insanlardan yakın temastan dolayı kendi kendine izolat yapmaları istenebilir. Virüs bulaşma riskinin daha düşük olduğu, insanlar dışarıdayken risk puanlarının farklı şekilde hesaplanması gerekip gerekmediğini de dikkate almaz.

En popüler

Bir adamı kurtaran cesur robot ameliyatı’Hayat

João Medeiros tarafından

Bu üst düzey su patlayıcıları için tasarlanmıştır ‘Çocukluk’

Jonathan Wells tarafından

WhatsApp nasıl artırılır’S gizliliği ve verilerinizi daha iyi koruyun

Matt Burgess tarafından

Bu endüstriyel ölçekte kedicilik

Laura Cole tarafından

Ancak uygulamanın etkili olma şansına sahip olması için mümkün olduğunca çok kişi tarafından indirilmesi ve kullanılması gerekir. Hükümete güven, bu konuda büyük rol oynayacak. Oxford Üniversitesi’nden pandemik modellemenin başlangıcında, akıllı telefon kullanıcılarının yüzde 60’ı bir iletişim izleme uygulaması indirip kullandıysa, “Salgını Durdur”.

Oxford araştırmacılarının en son modellemesi, Google ve Stanford Üniversitesi’nden olanlarla birlikte, bir uygulamanın yararlı olması için indirmelerin o kadar yüksek olması gerekmeyebileceğini söylüyor. “Nüfusun yüzde 15’inin katıldığı bir modelde, dijital maruziyet bildirim sistemlerinin enfeksiyonları ve ölümleri yaklaşık yüzde sekiz ve yüzde altı azaltabileceğini bulduk,” Araştırmacılar yazıyor. Çalışma, ABD’de Washington eyaletinde kullanılan temas izleme teknolojisine dayanıyordu. İnsan liderliğindeki temas izleme ile birleştirildiğinde, genel sistem daha da etkili olabilir, araştırmacılar.

“Sonuçlarımız, her iki müdahalenin de yeniden açılmanın etkisini dengelemede yararlı olduğunu, ancak çok yüksek evlat edinme ve manuel izleme personeli dışında yeni vakaları dengelemek için tamamen yeterli olmadığını göstermektedir,” Araştırma belgesi sona eriyor. “Sonuç olarak, kişi-kişiye etkileşimleri sınırlamanın ve sınırlamanın sürekli olduğuna inanıyoruz.”

İletişim izleme uygulamaları, Covid-19 yayılmasını azaltmanın küçük bir yolu olabilir. Aynı derecede önemli olan sağlam testler ve insan liderliğindeki temas izleme sistemleri. Virüsün yayılmasını kontrol etmek için tüm bu unsurların doğru çalışması gerekiyor.

AFP diğer iletişim izleme uygulamalarının başarısı hakkındaki bazı verileri kırdı. Eylül başında Alman uygulaması 17 indirildi.Yaklaşık 83 milyonluk bir nüfusdan 8 milyon kez ve Temmuz ayında birkaç yüz uyarı gönderdi.

Fransa’S uygulaması Ağustos ortası tarafından iki milyondan biraz fazla indirildi ve 72 olası temas uyarısı gönderildi; İsviçre’S uygulaması 1 tarafından kullanılıyor.6 milyon kişi (8 kişilik bir nüfusdan.5 milyon) ve olduğu söyleniyor “sinyal” Her gün 56 enfeksiyon; İtalya da 5 ile bazı başarılı oldu.Haziran’dan Ağustos’a kadar 4 milyon indirme ve 155 olumlu bildirim; Finlandiya’daki insanların yüzde 20’si uygulamasını bir gün içinde indirdi.

En yüksek indirme oranına sahip ülke, bir iletişim izleme uygulaması sunan ilk ülke olan Singapur’dur. Tracetogether sistem indirildi 2.9 Eylül itibariyle 4 milyon kez. Bu, Singapur nüfusunun yaklaşık yüzde 40’ını oluşturuyor. Ülke ayrıca bir Bluetooth’u deneyerek iletişim izleme uygulamalarının ötesine geçti ’jeton,’ İnsanların temas izleme amacıyla kullanabileceği giyilebilir bir cihaz.

Güncellendi 22 Ekim 2020 11:45 BST: Bu makale, İngiltere’de iletişim izleme hakkında en son bilgilerle düzenli olarak güncelleniyor. Başlangıçta 5 Mayıs 2020’de 10:30 GMT’de yayınlandı

Matt Burgess Wired’in Dijital Editör Yardımcısı. @Mattburgess1’den tweet atıyor

Wired’den daha fazla harika hikayeler

�� Resmi olarak hiç Covid-19’a sahip değillerdi. Ama koronavirüs uzun hauler cehennemde yaşıyor

�� Pandemi nihayet Netflix’i öldürebilir’S 20 yaşındaki DVD işletmesi

�� Tekrar dışarı çıkıyor? Bunlar iş, seyahat ve bisiklet için en iyi sırt çantalarıdır

�� Bilim, teknoloji ve kültürde haftada, her Cuma günü teslim edilen Kablolu Podcast’i dinleyin

�� Wired’i Twitter, Instagram, Facebook ve LinkedIn’de takip edin

NHS Covid Pass ve NHS uygulaması hakkında

Bir NHS Covid Pass, koronavirüs (Covid-19) aşılama ayrıntılarınızı veya test sonuçlarınızı gösterir. Yurtdışına seyahat ederseniz NHS Covid Pass’inizi göstermeniz istenebilir.

NHS uygulamasına tam erişiminiz varsa, Covid Pass’inizi görüntülemek ve indirmek için NHS uygulamasını kullanabilir veya NHS web sitesi üzerinden oturum açabilirsiniz. NHS uygulamasına tam erişebilmeden önce kim olduğunuzu kanıtlamak için ekstra kimlik sağlamanız gerekecek.

Bilgi:

Bazı ülkeler ayrıca negatif bir Covid-19 test sonucu isteyebilir. Seyahatinizi rezerve etmeden önce ziyaret ettiğiniz ülke için her zaman giriş gereksinimlerini kontrol edin. Gov hakkında adım adım seyahat tavsiyesi var.İngiltere.

NHS hesabınızda bir Covid Pass almak

NHS uygulamanızda Covid Pass’inizi elde etmek için:

1. Giriş yapmak.
2. Seçme NHS Covid Pass’inizi Alın.
3. Ekrandaki talimatları izleyin.

NHS Covid Pass Hizmeti hakkında daha fazla bilgi

NHS Covid Pass’ın kimin alabileceği, bir tane almanın farklı yolları ve ana NHS Covid Pass sayfasında geçişinizin süresi dolmuşsa ne yapacağınız hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Covid Pass Güvenliği

NHS uygulamasında Covid Pass’inize eriştiğinizde NHS Girişini kullanacaksınız. NHS Giriş sizi korumak ve sahtekarlık riskini en aza indirmek için gelişmiş güvenlik özelliklerine sahiptir.

Covid Pass’iniz yalnızca Covid-19 durumunuzu oluşturmak için gereken ayrıntıları ve başka kişisel sağlık kayıtlarını görüntüler.

NHS uygulamanızdaki sağlık kayıtlarında daha fazlası

Sayfa Son Gözden Geçirildi: 25 Nisan 2023
Sonraki İnceleme Sonu: 25 Ekim 2024

Destek bağlantıları

• Ev
• Sağlık A’dan Z’ye
• İyi yaşamak
• Akıl sağlığı
• Bakım ve Destek
• Gebelik
• NHS Hizmetleri
• Koronavirüs (KOVİD-19)

• NHS Uygulaması
• NHS numaramı bul
• Sağlık Kayıtlarınız
• NHS hakkında
• Yurtdışında sağlık hizmetleri

• Bize Ulaşın
• Diğer NHS web siteleri
• Profil Editör Giriş

• Hakkımızda
• Erişilebilirlik Bildirimi
• Politikalarımız
• Kurabiye