Browsing by Subject "pandemiat"
Now showing items 1-4 of 4
-
(2022)Abstract Background: To address the current COVID-19 and any future pandemic, we need a 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 the viral spread and helps to predict the needs and timing of professional healthcare. Objective: The objective of this study was to use a 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 (THL) from March 16th to June 15th, 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 personalised probability of having COVID-19, and provides graded recommendations for further actions. We trained linear regression and XGBoost models together with F-score and mutual information feature pre-selectors to predict the admissions once a week, one week in advance. Results: Our models reached a MAPE (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 pre-selector. Conclusions: Accurate short-term predictions of COVID-19 patient admissions can be made, and both the symptom check questionnaires and the 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 healthcare burden in a future pandemic.
-
(2022)Abstract Background: To address the current COVID-19 and any future pandemic, we need a 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 the viral spread and helps to predict the needs and timing of professional healthcare. Objective: The objective of this study was to use a 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 (THL) from March 16th to June 15th, 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 personalised probability of having COVID-19, and provides graded recommendations for further actions. We trained linear regression and XGBoost models together with F-score and mutual information feature pre-selectors to predict the admissions once a week, one week in advance. Results: Our models reached a MAPE (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 pre-selector. Conclusions: Accurate short-term predictions of COVID-19 patient admissions can be made, and both the symptom check questionnaires and the 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 healthcare burden in a future pandemic.
-
(2011)Yksi vuoden 2009 suurimpia mediailmiöitä oli H1N1-viruksen aiheuttama sikainfluenssapandemia. Meksikosta huhtikuussa 2009 maailmalle levinnyt influenssavirus virisi muutamassa kuukaudessa mittavan kansallisen ja kansainvälisen mediahuomion saattelemana paikallisesta epidemiasta maailmanlaajuiseksi pandemiaksi. Lopulta neljätoista kuukautta kestäneen pandemiaajanjakson aikana influenssavirus heijastui suomalaiseen yhteiskuntaan sekä välittömästi että välillisesti median kautta lukemattomin eri tavoin, joista kymmenet tuhannet sairaustapaukset ja 44 kuolemantapausta olivat vain jäävuoren huippu. Tutkimuksen tavoite on tehdä näkyväksi miten ja minkälaiseksi Helsingin Sanomien sikainfluenssauutiskuvat konstruoivat laajan ja moninaisia vaikutuksia omanneen yhteiskunnallispoliittisen ilmiön. Tutkimuksen taustalla vaikuttaa ajatus todellisuuden sosiaalisesta rakentumisesta: todellisuus muodostuu sosiaalisissa määrittelyprosesseissa, joista yhä suurempi osa pohjautuu välittömän kokemuksellisuuden sijaan mediarepresentaatioihin. Median uutisointi vaikuttaa siis paitsi arkitodellisuutemme rakentumiseen myös yhteiskunnallisten ilmiöiden käsittelyyn ja ratkaisuun sekä konkreettisemmalla tasolla esimerkiksi terveydenhuollon piirissä noudatettuihin käytänteisiin ja priorisointeihin. Sikainfluenssauutisoinnin yhteiskunnallispoliittisen merkittävyyden vuoksi sitä on myös syytä tutkia yhteiskunta- ja viestintätieteellisestä näkökulmasta. Tutkimuksen teoreettinen viitekehys rakentuu sosiaalisen konstruktivismin, semiotiikan ja myytti-käsitteen varaan. Postmoderneissa mediatodellisuuden kuvauksissa mediarepresentaatioiden ja todellisuuden välisen suhteen on koettu muuttuneen entistä ohuemmaksi, mihin viittaavat teoreettiset näkemykset esimerkiksi yhteiskuntien medialisoitumisesta ja Jean Baudrillardin hypertodellisuudesta. Kärjistetysti ilmaistuna uutisrepresentaatioon vaikuttaa korostuneesti ilmiön muoto todellisuuden tapahtumien ja sisällön sijaan. Edellä mainituista näkökulmista kumpuaa tutkimuksen tavoite tutkia uutiskuvien pintarakenteen lisäksi niiden kulttuurista muotoa myytti-käsitteen avulla. Roland Barthesin mukaan myytti on kertomus, jonka avulla kulttuuri jäsentää ajatteluamme, mutta samalla esittää pikkuporvarillisen kulttuurin naturalistisena olemisen tilana. Demystifioimalla kulttuurisidonnaisesti värittynyt representaatio on mahdollista tehdä näkyväksi myyttien salatun historian ja niiden yhteiskunnallispoliittisen toiminnan vaikutus sikainfluenssauutiskuvien taustalla. Tutkimusaineisto on pandemia-ajanjaksona Helsingin Sanomissa julkaistut sikainfluenssaa käsitelleet uutiskuvat välittömine tekstuaalisine konteksteineen (N=73). Tutkimuksen metodologia on kaksivaiheinen: Ensiksi sisällönanalyysin avulla luokiteltiin tutkimusaineisto ensisijaisen kuva-aiheen mukaan luokiksi ja ryhmiksi. Toisessa vaiheessa yleisimpiä ja merkityksellisimpiä kuvateemoja analysoitiin semioottisen analyysin avulla tavoitteena myyttien nimeäminen ja niiden historian näkyväksi tekeminen. Tutkimusaineiston yleisin kuva-aihe on resurssipulan uhka (15 uutiskuvaa). Representaatiot potilaista ja terveydenhuollon asiakkaista joko jonottamassa tai odottamassa hoitoa sisältävät implisiittisesti viestin hoidon tai rokotteen riittämättömyydestä kaikille tarvitseville. Valtaosassa tutkimusaineiston uutiskuvissa (38 uutiskuvaa) biolääketieteellinen eetos ja näkökulma korostuvat jättäen marginaalin yksilön kokemuksellisen ulottuvuuden ja taudin potemuksen. Kokonaan uutiskuvastosta jää uupumaan ilmiön konstruointi poliittisesta näkökulmasta. Uutiskuvien hallitseva myyttinen perustarina jäsentää yhteiskuntaa jatkuvasti kehityksen tilassa olevana järjestelmänä, joka (biolääke)tieteen kumulatiivisen luonteen vuoksi on alati vastustuskykyisempi luonnon ilmiöitä vastaan. Edistysmyytille jännitteen luo sen binaarinen vastakohtapari yhteiskunnan pysähtyneisyydestä ja rappiosta. Tutkimusaineiston uutiskuvat sisältävät myös edistysmyytille vaihtoehtoisia joskin alisteisia näkemyksiä. Esimerkiksi viidesti uutiskuvissa toistunut kuvateema äidistä lapsineen arkisissa askareissa korosti äidin roolia ja velvollisuuksia yhteiskunnallisen ilmiön ratkaisussa.
Now showing items 1-4 of 4