Mokslininkai jau seniai tyrinėjo ligų plitimą, tačiau COVID-19 atsiradimas ir didžiulis jo poveikis visuomenei pabrėžė esminį poreikį suprasti, kur ir kaip plinta ligos.
George'o Masono universiteto doktorantas Jericho McLeod apžvelgė literatūrą apie ligų perdavimą, kaip dalį savo darbo siekiant daktaro laipsnio. skaičiavimo moksle ir informatikoje jis ir George'o Masono profesorius Eduardo Lópezas pastebėjo modelių spragą ir dabar siekia ją ištaisyti.
Bandydami suprasti, kodėl kai kuriose srityse ligų plitimas buvo blogesnis nei kitose, McLeodas ir Lópezas įsitraukė į COVID-19 duomenis, nagrinėdami ypač išplėstinius šeimos ryšius, ty šeimos narius, esančius už branduolinės tėvų ir vaikų šeimos ribų, pavyzdžiui, pusbrolius, tetas, dėdes. , arba seneliai.
„Remiantis JAV socialinių tinklų tyrimais, asmenys per krizes, tokias kaip COVID-19, susitraukia savo socialiniuose sluoksniuose, tačiau su jais tampa aktyvesni“, – sakė McLeodas. „Užrakinimo metu mažiau matėte savo draugus, bet galbūt vis tiek reguliariai pristatydavote bakalėjos prekes savo močiutei.
McLeodo, Lópezo ir George'o Masono mokslų daktaro studijos. studentė Unchitta Kan anksčiau patvirtino, kad prasidėjus pandemijai žmonės dažniau migravo arčiau šeimos ir kad galimybė turėti platesnę šeimą yra pagrindinis veiksnys, darantis įtaką tiesioginei sąveikai, padėdamas pagrindą šiam tyrimui. Dabar McLeodas ir Lópezas norėjo sužinoti, ar šie išplėstiniai šeimos ryšiai turėjo įtakos COVID-19 plitimui.
Padedant Kanui ir doktorantams Bryan Adams, Valentin Vergara Hidd ir Mailun (Alanas) Zhang, jie siekė patvirtinti, kad šie tinklai yra pakankamai svarbūs, kad ateityje būtų galima atlikti tyrimus ir atnaujinti ligų modeliavimą.
Grupė rinko nekrologus Jungtinėse Valstijose 2020–2022 m., siekdama ištirti šeimyninius ryšius su Ligų kontrolės ir prevencijos centrais (CDC) duomenimis apie mirčių skaičių pagal geografiją, amžių ir lytį.
Jie nustatė, kad per COVID-19 buvo daugiau atvejų, kai per trumpą laiką (pvz., per 60 dienų) mirė keli šeimos nariai, palyginti su 2018 ir 2019 m., kai tokie atvejai buvo retesni. Šis mirčių skaičiaus padidėjimas atitinka CDC duomenis apie perteklinį mirčių skaičių, bet yra labiau pastebimas tarp skirtingų pandemijos bangų. Taigi, ar į šiuos santykius reikėtų atsižvelgti modeliuose, rodančiuose ligų plitimą? McLeodas sako taip.
Liepos mėnesį McLeod pristatė savo tyrimą Tarptautinėje pandemijos mokslų konferencijoje Oksfordo universitete ir buvo apdovanotas geriausiu stendiniu pranešimu epidemiologijos, duomenų ir analizės kategorijoje.
„Labai didžiuojuosi savo darbu ir visais atžvilgiais bendradarbiaujame“, – sakė Lópezas, skaičiavimo duomenų mokslų docentas.
„Jericho turi puikių gebėjimų išspręsti problemos duomenų inžinerijos dalį, bet taip pat turi intuiciją, reikalingą, kad šis tyrimas įvyktų. Buvome optimistiškai nusiteikę, kad pamatysime, kokį poveikį padarėme, ir dabar turime puikią galimybę studijuoti tai, ko žmonės tiesiog nepastebėjo.”
McLeodas Pietų Alabamos universitete įgijo apskaitos laipsnį, o vėliau studijavo George'ą Masoną, kad gautų MBA. Viename iš verslo kursų Costello verslo koledže, kurį dėstė informacinių sistemų ir operacijų valdymo profesorius Pallab Sanyal, McLeod buvo supažindintas su duomenų analize ir mašininiu mokymusi, ir jam tai buvo įdomu.
Prieš nuspręsdamas siekti daktaro laipsnio, jis įgijo duomenų analitikos absolvento pažymėjimą George'o Mason'e.
„Dalyvavimas (Oksfordo) konferencijoje buvo toks energingas“, – sakė McLeodas. „Jis subūrė aukščiausių protų kolekciją, o daktaras Lópezas pažinojo tinkamus žmones, su kuriais galėtų mane supažindinti, o tai paskatino papildomus pokalbius, idėjas ir mintis apie būsimas šio tyrimo kryptis.