Uma aplicação popular para rastrear sintomas causou um respingo devido às suas incríveis descobertas. Mas um estudo mais profundo dos dados lança dúvidas sobre essas conclusões.
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Desde que o mundo começou a luta contra o surto do vírus Covid-19, os aplicativos móveis prometeram fazer tudo: determinar com precisão o local da infecção, prevê quem pode sofrer o maior risco, descubra quanto tempo o vírus sobrevive nas superfícies, Avalie a participação da mídia assintomática, os recursos médicos diretos, impedem a infecção das pessoas – e assim por diante, de acordo com a lista. E embora alguns aplicativos móveis possam realmente ser úteis, pois nos adaptamos à vida com esse vírus, também existem evidências de que, distorcendo nossa compreensão dessa doença, algumas aplicações são mais prejudiciais que a ajuda.
Opinião com fio
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A Kaiser Fun liderou o Departamento de Dados sobre dados em várias empresas. Ele é o autor do livro “Números governam seu mundo”. Você pode encontrar todas as três partes de sua revisão abrangente deste estudo em seu blog de paradas de lixo.
Atualmente, nos Estados Unidos, existem pelo menos sete grandes aplicações relacionadas ao Covid-19, se apenas os apoiados por governos ou organizações de saúde autorizadas forem consideradas. A maioria deles, é claro, atrairá poucos usuários e desaparecerá, mas há um aplicativo móvel que já atraiu a atenção com suas incríveis descobertas. O aplicativo CoVID Symigy Tracker foi lançado pela primeira vez no Reino Unido por um grupo de pesquisa do Royal College e, nos EUA, foi promovido pelas escolas médicas de Harvard e Stanford. Durante a primeira semana após o lançamento no final de março, o aplicativo de rastreador de sintomas foi baixado mais de 1, 6 milhão de pessoas. A resposta foi tão rápida e incrível que os pesquisadores precisavam de apenas cinco dias para publicar a primeira pr é-impressão de conclusões científicas. Mas se os primeiros dados analíticos obtidos usando o rastreador de sintomas CoVID forem um sinal de eventos futuros, os desenvolvedores de aplicativos deverão não ser fáceis de combater um grande volume de dados de baixa qualidade.
Todos os dias, os usuários do Covid Symptom Tracker são solicitados a escrever um relatório sobre como estão se sentindo. Eles também podem observar o número de casos em sua área. O aplicativo oferece autodiagnóstico para Covid-19, que não é necessariamente preciso, mas certamente é útil enquanto os testes são classificados e racionados pelos governos.(Confrontados com a escassez de testes de diagnóstico, os governos do Reino Unido e dos EUA limitaram os testes a pessoas com sintomas graves.)No entanto, um efeito secundário indesejável dos testes direcionados é a contaminação dos dados utilizados para trabalhos analíticos subsequentes, como a avaliação da prevalência da Covid-19 numa população e a identificação dos sintomas mais significativos. Esse dano é discutido em uma pré-impressão de resultados científicos publicada pela equipe do aplicativo Tracker. À medida que este aplicativo e outros semelhantes se tornam mais populares, é fundamental que entendamos quais dados dos rastreadores de sintomas de auto-relato podem ou não nos dizer.
Desde o início, o objetivo dos pesquisadores era usar auto-relatos de sintomas para prever os resultados dos testes. Para começar, eles coletaram uma amostra analítica (também conhecida como dados de treinamento) contendo sintomas e resultados de testes diagnósticos. Dada a normatização dos testes, podemos supor que todos os usuários incluídos na amostra apresentaram sintomas graves.
O estudo do Tracker App fornece a primeira evidência científica que apoia a perda de olfato e paladar, ou anosmia, como sintoma da Covid-19, algo que alguns médicos e pacientes suspeitam desde os primeiros dias da pandemia. No entanto, os investigadores foram mais longe, declarando que a anosmia é o melhor preditor de infecção – ainda melhor do que sintomas comuns, como a tosse persistente. Mas as capacidades preditivas da anosmia nada mais são do que uma miragem de testes de triagem.
Vale ressaltar que cerca de um terço da amostra analítica foi positiva para coronavírus e dois terços foram negativas, ou seja, um modelo preditivo ideal teria detectado o vírus em cada terceiro usuário do aplicativo. Sintomas óbvios como tosse persistente foram observados em metade da amostra analisada, portanto usar a tosse como único preditor significaria que metade dos usuários seriam considerados infectados. Portanto, de cada 100 usuários, prevê-se que 50 sejam positivos, mas como 67 relataram um resultado negativo, sabemos imediatamente que 17 de cada 50 resultados positivos são falsos positivos. Para ter a melhor chance de prever corretamente todos os verdadeiros positivos e ao mesmo tempo obter o menor número possível de falsos negativos, o sintoma deve afetar cerca de um terço da amostra. Qual proporção de usuários relata perda de olfato e paladar? Você adivinhou – um dos três. Não é nenhuma surpresa que a anosmia seja o “Nate Silver” do diagnóstico de Covid-19.
