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Predicción de tendencias de sífilis
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Predicción de tendencias de sífilis

Los investigadores usan los motores de búsqueda, las redes sociales para predecir las tendencias de la sífilis.

La investigación dirigida por la UCLA encuentra que los términos de búsqueda en Internet y los tweets relacionados con los comportamientos de riesgo sexual pueden predecir cuándo y dónde ocurrirán las tendencias de la sífilis.

Dos estudios del Instituto de Tecnología de Predicción de la Universidad de California, en colaboración con los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC), encontraron una asociación entre ciertos términos relacionados con riesgos que los usuarios de Google y Twitter investigaron o tuitearon y la posterior sífilis tendencias que fueron reportadas al CDC. Los investigadores pudieron identificar estos casos a nivel estatal o de condado, según la plataforma utilizada.

"Muchos de los problemas de salud pública más importantes en nuestra sociedad actual -el VIH y las infecciones de transmisión sexual, el abuso de opioides y el cáncer- podrían evitarse si tuviéramos mejores datos sobre cuándo y dónde están ocurriendo estos problemas", dijo Sean Young, fundador y director del Centro de Comportamiento Digital de UCLA y el Instituto de Tecnología de Predicción de UC. "Estos dos estudios sugieren que los medios sociales y los datos de búsqueda en Internet podrían ayudar a solucionar este problema al predecir cuándo y dónde pueden ocurrir los casos de sífilis en el futuro. Esta podría ser una herramienta que agencias gubernamentales como el CDC podrían usar", agregó Young, que también es profesor asociado de medicina familiar en la Escuela de Medicina David Geffen en UCLA.

Un estudio, que se publicará en la revista Epidemiology, investigó la asociación entre las consultas de búsqueda a nivel estatal en Google con casos de sífilis primaria y secundaria, las etapas más tempranas y más transmisibles en la infección de transmisión sexual, que posteriormente se informaron en estos estados

Para este estudio, los investigadores compilaron datos de 25 palabras clave y frases (como "encontrar sexo" y "STD") recopiladas en Tendencias de Google desde el 1 de enero de 2012 hasta el 31 de diciembre de 2014. También obtuvieron el nivel de condado semanal. los datos de sífilis del CDC que cubren el mismo período de tiempo para los 50 estados, combinaron esos datos por estado y los cotejaron con los datos semanales de Google Trends que habían recopilado.

La investigación incorporó un tipo de modelo estadístico de informática llamado aprendizaje automático, que puede examinar grandes cantidades de datos para encontrar patrones y predecir esos patrones. Esta máquina basada en la inteligencia artificial analizó la relación entre las búsquedas relacionadas con la sífilis en Google y las tasas reales de sífilis durante un período de tiempo. Después de aprender ese patrón, probó si podía predecir con precisión los casos futuros de sífilis utilizando solo los términos de búsqueda de Google relacionados con la sífilis.

Los investigadores encontraron que el modelo predijo 144 semanas de conteos de sífilis para cada estado con un 90 por ciento de precisión, lo que les permite predecir las tendencias a nivel estatal en la sífilis antes de que hubieran ocurrido.

Los investigadores del instituto encontraron lo mismo con Twitter. En un estudio publicado en Preventive Medicine, tomaron datos de Twitter a nivel de condado del 26 de mayo al 9 de diciembre de 2012, lo que equivale a 8.538 tweets ubicados geográficamente. Al igual que con el análisis Google Trends, los investigadores compilaron una lista de palabras asociadas con conductas sexuales de riesgo.

Revisaron casos semanales a nivel de condado de sífilis primaria y secundaria y sífilis latente temprana (infección en los últimos 12 meses, sin síntomas evidentes) que probablemente ocurrió en los 12 meses previos. Los casos fueron de los 50 estados y Washington, DC, y se informaron a los CDC de 2012 a 2013. Los datos de 2012 se incluyeron porque las tasas de sífilis previas de un condado probablemente predicen las tasas futuras, y querían determinar cómo el Twitter- el método basado se realizaría en concordancia con los datos del año anterior.

Encontraron que los condados con tweets más altos relacionados con el riesgo en 2012 se asociaron con un aumento del 2,7% en primaria y secundaria y un aumento del 3,6% en los casos de sífilis latente temprana en 2013. En comparación, los condados que informaron un mayor número de casos de sífilis en 2012 fueron asociado con aumentos de 0.6 por ciento y 0.4 por ciento de casos de sífilis primaria / secundaria y latente temprana, respectivamente, en 2013, lo que sugiere que el modelo basado en Twitter funcionó tan bien como simplemente utilizando los datos de sífilis del año anterior. Esto es importante porque los datos de Twitter son extremadamente baratos y sugieren que los datos de las redes sociales son alternativas de bajo costo para predecir la sífilis.

Ambos estudios tienen ciertas limitaciones. Para el documento de Google, incluyen la probabilidad de que muchos casos de sífilis primaria y secundaria no sean informados; los resultados fueron sesgados hacia los usuarios de Google, que representan alrededor del 64 por ciento de los usuarios de los motores de búsqueda; y los datos de Tendencias de Google son un muestreo aleatorio de todos los datos y no del conjunto de datos completo, lo que podría haber afectado el funcionamiento del modelo. En el caso del estudio de Twitter, los datos se basaron en usuarios de Twitter, que es una muestra selecta de personas; los investigadores revisaron los datos solo para 2012 y 2013, cuando se necesitarían datos de un período de tiempo más largo para desarrollar respuestas de salud pública apropiadas; y algunas áreas con un alto número de casos de sífilis pueden haber recibido mensajes de salud pública a través de las redes sociales que contenían palabras clave relevantes que fueron capturadas en los datos que examinaron los investigadores.


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