APP NHS Covid-19: prevenzione di 600.000 casi di Covid-19

Aggiornato il 22 ottobre 2020 11:45 BST: questo articolo viene regolarmente aggiornato con le ultime informazioni sulla traccia di contatto nel Regno Unito. È stato originariamente pubblicato alle 10:30 GMT il 5 maggio 2020

Impatti epidemiologici dell’app NHS Covid-19 in Inghilterra e Galles per tutto il primo anno

L’app NHS Covid-19 è stata lanciata in Inghilterra e Galles nel settembre 2020, con una funzionalità di tracciamento a contatto basata su Bluetooth progettata per ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2. Mostriamo che il coinvolgimento dell’utente e l’app’Gli impatti epidemiologici sono variati in base al cambiamento delle caratteristiche sociali ed epidemiche in tutta l’app’S Primo anno. Descriviamo l’interazione e la complementarità degli approcci di tracciamento del contatto manuale e digitale. I risultati delle nostre analisi statistiche di dati di app aggregati anonimi e aggregati includono che gli utenti di app che sono stati recentemente notificati avevano maggiori probabilità di test positivo rispetto agli utenti di app che non sono stati recentemente notificati, con un fattore che variava considerevolmente nel tempo. Stimiamo che l’app’La funzione di tracciamento di contatto da sola ha evitato circa 1 milione di casi (analisi di sensibilità 450.000-1.400.000) durante il suo primo anno, corrispondente a 44.000 casi ospedalieri (SA 20.000-60.000) e 9.600 decessi (SA 4600-13.000).

introduzione

L’app NHS Covid-19 è stata lanciata il 24 settembre 2020 in Inghilterra e Galles, con milioni di utenti che la hanno installato nei primi giorni dopo il suo lancio. Il suo sviluppo è stato motivato dalla constatazione teorica che la traccia di contatto rapida, scalabile e anonima potrebbe aiutare a ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2. Utilizza Google e Apple’P piattaforma di notifica di esposizione Bluetooth e include una gamma di servizi insieme alla traccia di contatto digitale. Questi servizi sono variati nel tempo ma includono: segnalazione di risultati di test positivi, informazioni sull’area locale, check-in dei locali, controllo dei sintomi, ordinazione dei test, conto alla rovescia di auto-isolamento, collegamenti a consigli sulla salute pubblica e accesso ai pagamenti di auto-isolamento. Il sistema è preservativo per la privacy per progettazione.

Valutare l’efficacia degli interventi di tracciamento del contatto digitale è importante per il loro sviluppo, per la creazione di politiche e per la fiducia del pubblico. Una valutazione del lancio iniziale del test del SSN e della traccia sull’Isola di Wight, che includeva la prima versione dell’app NHS Covid-19, ha riscontrato un netto miglioramento nel corso dell’epidemia sull’isola, ma non c’erano dati disponibili per separare l’impatto dell’app dagli altri aspetti dell’intervento. Un’analisi dell’epidemia in Inghilterra e Galles dal 24 settembre 2020 al 31 dicembre 2020, che includeva l’inizio dell’ondata di infezioni causata dalla variante Alpha, ha stimato che durante i suoi primi tre mesi l’app NHS Covid-19 ha ridotto il numero totale di casi del 13% (al 95% di analisi di sensibilità 5-19%) o 24% (95% di intervallo di confidenza 14% in base al 13% di attribuzione (tecnica centrale di attribuzione (tecnica centrale di attribuzione (tecnica di confidenza centrale (tecnica di confidenza centrale (alimentazione di confidenza in base al 13% di attribuzione (95% di analisi di sensibilità al 95% (analisi di sensibilità centrale (analisi di sensibilità centrale (tecnica di confidenza centrale (alimentazione di confidenza al numero di attribuzione del 95% (95% di analisi di sensibilità del 95% (95% di analisi di sensibilità). Sebbene lo studio generale sia stato osservativo, c’è stato un elemento sperimentale non intenzionale che è utile per l’attribuzione causale: dopo la revisione, le impostazioni dell’app sono state modificate nel rilascio della versione 3.9 il 29 ottobre 2020, risultante in 2.9 volte più notifiche di tracciamento del contatto per indice e l’effetto di prevenzione stimato è aumentato allo stesso modo di un fattore 2.4–2.8.

Qui descriviamo e valutiamo l’operazione e l’impatto dell’app NHS Covid-1 per tutto il primo anno. Presentiamo la prima descrizione dettagliata di come il coinvolgimento degli utenti con l’app varia nel tempo e l’analisi dell’aumento relativo della probabilità di testare positivo quando recentemente notificata. Abbiamo adattato l’approccio di modellizzazione di Wymant & Ferretti per stimare casi, ricoveri e decessi evitati, basandosi sull’approccio per incorporare lo sfondo del cambiamento delle dinamiche epidemiche, comprese le varianti virali emergenti, le restrizioni a livello di popolazione e il lancio della vaccinazione. Il nostro studio si aggiunge al corpus di prove che dimostrano che le app di tracciamento di contatto digitali hanno un grande potenziale per ridurre la trasmissione di SARS-COV-2 quando combinato con un forte coinvolgimento degli utenti.

Risultati

Uso e coinvolgimento dell’app

Dopo il lancio dell’app NHS Covid-19 del 24 settembre 2020, il numero di utenti attivi (dispositivi con l’app installata e una connessione Internet) è aumentato in pochi giorni a oltre 10 milioni. Prima del rilascio della versione 4.1 Il 17 dicembre 2020, i dati sull’utilizzo dell’app hanno sofferto di fluttuazioni causate da pacchetti mancanti o duplicati, come si può vedere da FIG. 1a. Entro pochi giorni dal rilascio della versione 4.1, il numero registrato di utenti attivi si stabilizzava a circa 13.5 milioni, che è il 23% della popolazione totale o il 29% della popolazione ammissibile (oltre 16) utilizzando stime della popolazione ONS. Degli utenti attivi, tra il 71 e l’88%, la funzionalità di tracciamento del contatto Bluetooth ha abilitato, con questa proporzione ampiamente in calo nel corso dell’anno (Fig. 1a). Vi è stata una notevole variazione geografica nell’assorbimento dell’app come si vede in FIG. 1b che mostra il numero di utenti attivi in ​​parte della popolazione totale per ogni autorità locale di livello inferiore (LTLA) di Inghilterra e Galles.

Le restrizioni furono gradualmente allentate durante la primavera e l’estate del 2021 in base ai gradini di una “roadmap di blocco”. Al passaggio 1b, è diventato obbligatorio fornire dettagli al test del SSN e alla traccia quando si entra in alcuni sedi pubbliche, con check-in del codice QR tramite l’app NHS Covid-1 un modo conveniente per farlo; Questo passaggio è stato seguito da un rapido aumento dei check-in dell’app (Fig. 2). Questa modifica sembrava guidare l’assorbimento dell’app, con il numero di utenti attivi in ​​costante aumento durante tutto l’anno.

Punti chiave:

1. L’app NHS CoVID-19 è stata lanciata in Inghilterra e Galles nel settembre 2020, utilizzando la traccia di contatto basata su Bluetooth per ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2.
2. Il coinvolgimento degli utenti e gli impatti dell’app variano in base al cambiamento delle caratteristiche sociali ed epidemiche durante il suo primo anno.
3. Gli utenti di app che sono stati recentemente notificati avevano maggiori probabilità di risultati positivi rispetto a quelli che non lo erano, di un fattore che variava nel tempo.
4. La sola funzione di tracciamento del contatto dell’app ha evitato circa 1 milione di casi durante il suo primo anno, con corrispondenti riduzioni nei casi e decessi ospedalieri.
5. L’app include una gamma di servizi insieme alla traccia di contatto digitale, come la segnalazione di risultati di test positivi, le informazioni sull’area locale e il controllo dei sintomi.
6. Valutare l’efficacia degli interventi di tracciamento del contatto digitale è importante per lo sviluppo, la creazione di politiche e la fiducia del pubblico.
7. Un’analisi dell’epidemia in Inghilterra e Galles ha stimato che l’app ha ridotto il numero totale di casi dal 13% al 24% durante i suoi primi tre mesi.
8. Il coinvolgimento dell’utente con l’app varia nel tempo e è stata analizzata la probabilità di testare positivo.
9. Le app di tracciamento di contatto digitali hanno mostrato un grande potenziale per ridurre la trasmissione se combinate con un forte coinvolgimento degli utenti.
10. Il numero di utenti attivi dell’app NHS Covid-19 è aumentato rapidamente dopo il suo lancio, raggiungendo oltre 10 milioni nel giro di pochi giorni.

Domande:

1. Come è stata lanciata l’app NHS Covid-19 in Inghilterra e Galles?

L’app NHS Covid-19 è stata lanciata il 24 settembre 2020 in Inghilterra e Galles, con milioni di utenti che la hanno installato nei primi giorni dopo il suo lancio.

2. Cosa ha motivato lo sviluppo dell’app?

Lo sviluppo dell’app è stato motivato dalla constatazione teorica che la traccia di contatto rapida, scalabile e anonima potrebbe aiutare a ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2.

3. Quali servizi sono inclusi nell’app NHS Covid-19?

L’app include una serie di servizi insieme alla traccia di contatto digitale, come segnalare risultati di test positivi, informazioni sull’area locale, check-in dei locali, controllo dei sintomi, ordinazione dei test, conto alla rovescia di auto-isolamento, collegamenti a consigli sulla salute pubblica e accesso ai pagamenti di auto-isolamento.

4. Perché è importante valutare l’efficacia degli interventi di tracciamento del contatto digitale?

Valutare l’efficacia degli interventi di tracciamento del contatto digitale è importante per il loro sviluppo, per la creazione di politiche e per la fiducia del pubblico.

5. Qual è stato l’impatto dell’app NHS Covid-19 sul numero totale di casi durante i suoi primi tre mesi?

Un’analisi ha stimato che l’app ha ridotto il numero totale di casi dal 13% al 24% durante i suoi primi tre mesi.

6. In che modo il coinvolgimento dell’utente con l’app variava nel tempo?

Il coinvolgimento dell’utente con l’app varia nel tempo e l’articolo presenta una descrizione dettagliata di questa variazione.

7. Qual è stato l’aumento relativo della probabilità di testare positivo quando recentemente notificato?

L’articolo afferma che gli utenti di app che sono stati recentemente notificati avevano maggiori probabilità di risultati positivi di quelli che non lo erano, di un fattore che variava nel tempo.

8. Qual è il numero stimato di casi evitati dalla funzione di tracciamento di contatto dell’app?

Si stima che la sola funzione di tracciamento di contatto dell’app abbia evitato circa 1 milione di casi durante il suo primo anno.

9. Quali ulteriori fattori sono stati considerati nell’approccio di modellizzazione utilizzato per stimare casi, ricoveri e decessi evitati?

L’approccio di modellizzazione ha incorporato lo sfondo del cambiamento delle dinamiche epidemiche, comprese le varianti virali emergenti, le restrizioni a livello di popolazione e il lancio della vaccinazione.

10. Che potenziale ha le app di tracciamento a contatto digitale per ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2?

Le app di tracciamento di contatto digitali hanno mostrato un grande potenziale per ridurre la trasmissione se combinate con un forte coinvolgimento degli utenti.

11. Con quale rapidità è aumentato il numero di utenti attivi dell’app NHS Covid-19 dopo il suo lancio?

Il numero di utenti attivi è aumentato rapidamente, raggiungendo oltre 10 milioni nel giro di pochi giorni.

12. Quale percentuale di utenti attivi aveva abilitato la funzionalità di tracciamento di contatto Bluetooth?

Tra il 71% e l’88% degli utenti attivi avevano abilitato la funzionalità di tracciamento di contatto Bluetooth.

13. C’era una variazione geografica nell’assorbimento dell’app?

Sì, c’è stata una notevole variazione geografica nell’assorbimento dell’app, come mostrato nella figura.

14. In che modo l’emissione delle restrizioni ha influito sui check-in dell’app?

L’allentamento delle restrizioni, in particolare il requisito obbligatorio di fornire dettagli al test del SSN e alla traccia quando si entra in luoghi pubblici, ha guidato un rapido aumento dei check-in delle app.

15. Il numero di utenti attivi dell’app COVID-19 NHS ha aumentato costantemente durante tutto l’anno?

Sì, il numero di utenti attivi è aumentato costantemente durante tutto l’anno.

APP NHS Covid-19: prevenzione di 600.000 casi di Covid-19

Aggiornato il 22 ottobre 2020 11:45 BST: questo articolo viene regolarmente aggiornato con le ultime informazioni sulla traccia di contatto nel Regno Unito. È stato originariamente pubblicato alle 10:30 GMT il 5 maggio 2020

Impatti epidemiologici dell’app NHS Covid-19 in Inghilterra e Galles per tutto il primo anno

L’app NHS Covid-19 è stata lanciata in Inghilterra e Galles nel settembre 2020, con una funzionalità di tracciamento a contatto basata su Bluetooth progettata per ridurre la trasmissione di SARS-CoV-2. Mostriamo che il coinvolgimento dell’utente e l’app’Gli impatti epidemiologici sono variati in base al cambiamento delle caratteristiche sociali ed epidemiche in tutta l’app’S Primo anno. Descriviamo l’interazione e la complementarità degli approcci di tracciamento del contatto manuale e digitale. I risultati delle nostre analisi statistiche di dati di app aggregati anonimi e aggregati includono che gli utenti di app che sono stati recentemente notificati avevano maggiori probabilità di test positivo rispetto agli utenti di app che non sono stati recentemente notificati, con un fattore che variava considerevolmente nel tempo. Stimiamo che l’app’La funzione di tracciamento di contatto da sola ha evitato circa 1 milione di casi (analisi di sensibilità 450.000-1.400.000) durante il suo primo anno, corrispondente a 44.000 casi ospedalieri (SA 20.000-60.000) e 9.600 decessi (SA 4600-13.000).

introduzione

L’app NHS Covid-19 è stata lanciata il 24 settembre 2020 in Inghilterra e Galles, con milioni di utenti che la hanno installato nei primi giorni dopo il suo lancio. Il suo sviluppo è stato motivato dalla constatazione teorica che la traccia di contatto rapida, scalabile e anonima potrebbe aiutare a ridurre la trasmissione di 1,2,3,4 1,3,3 . Utilizza Google e Apple’S Bluetooth Exposure Notification Platform 5 e include una gamma di servizi insieme alla traccia di contatto digitale. Questi servizi sono variati nel tempo ma includono: segnalazione di risultati di test positivi, informazioni sull’area locale, check-in dei locali, controllo dei sintomi, ordinazione dei test, conto alla rovescia di auto-isolamento, collegamenti a consigli sulla salute pubblica e accesso ai pagamenti di auto-isolamento 6 . Il sistema è preservata per la privacy in base alla progettazione 7 .

Valutare l’efficacia degli interventi di tracciamento del contatto digitale è importante per il loro sviluppo, per la creazione di politiche e per la fiducia pubblica 8 . Una valutazione del lancio iniziale del test del SSN e della traccia sull’Isola di Wight, che includeva la prima versione dell’app NHS Covid-19, ha riscontrato un netto miglioramento nel corso dell’epidemia sull’isola, ma non c’erano dati disponibili per separare l’impatto dell’app dagli altri aspetti dell’intervento 9 9 . An analysis of the epidemic in England and Wales from 24 September 2020 to 31 December 2020, which included the beginning of the surge in infections caused by the Alpha variant, estimated that during its first three months the NHS COVID-19 app reduced the total number of cases by 13% (central 95% range of sensitivity analyses 5–19%) or 24% (95% confidence interval 14–33%) depending on attribution technique 10 . Sebbene lo studio generale sia stato osservativo, c’è stato un elemento sperimentale non intenzionale che è utile per l’attribuzione causale: dopo la revisione, le impostazioni dell’app sono state modificate nel rilascio della versione 3.9 il 29 ottobre 2020, risultante in 2.9 volte più notifiche di tracciamento del contatto per indice e l’effetto di prevenzione stimato è aumentato allo stesso modo di un fattore 2.4–2.8 10 .

Qui descriviamo e valutiamo l’operazione e l’impatto dell’app NHS Covid-1 per tutto il primo anno. Presentiamo la prima descrizione dettagliata di come il coinvolgimento degli utenti con l’app varia nel tempo e l’analisi dell’aumento relativo della probabilità di testare positivo quando recentemente notificata. Abbiamo adattato l’approccio di modellizzazione di Wymant & Ferretti 10 per stimare casi, ricoveri e decessi evitati, basandosi sull’approccio per incorporare lo sfondo del cambiamento delle dinamiche epidemiche, comprese le varianti virali emergenti, le restrizioni a livello di popolazione e il lancio di vaccinazione. Il nostro studio si aggiunge al corpus di prove che mostrano che le app di tracciamento del contatto digitale hanno un grande potenziale per ridurre la trasmissione di SARS-COV-2 quando combinato con un forte coinvolgimento degli utenti 11,12,13,14 .

Risultati

Uso e coinvolgimento dell’app

Dopo il lancio dell’app NHS Covid-19 del 24 settembre 2020, il numero di utenti attivi (dispositivi con l’app installata e una connessione Internet) è aumentato in pochi giorni a oltre 10 milioni. Prima del rilascio della versione 4.1 Il 17 dicembre 2020, i dati sull’utilizzo dell’app hanno sofferto di fluttuazioni causate da pacchetti mancanti o duplicati, come si può vedere da FIG. 1a. Entro pochi giorni dal rilascio della versione 4.1 Il numero registrato di utenti attivi si è stabilizzato a circa 13.5 milioni, che è il 23% della popolazione totale, ovvero il 29% della popolazione ammissibile (oltre 16) usando le stime della popolazione ONS 15 . Degli utenti attivi, tra il 71 e l’88%, la funzionalità di tracciamento del contatto Bluetooth ha abilitato, con questa proporzione ampiamente in calo nel corso dell’anno (Fig. 1a). Vi è stata una notevole variazione geografica nell’assorbimento dell’app come si vede in FIG. 1b che mostra il numero di utenti attivi in ​​parte della popolazione totale per ogni autorità locale di livello inferiore (LTLA) di Inghilterra e Galles.

Le restrizioni furono gradualmente allentate durante la primavera e l’estate del 2021 secondo i gradini di a ‘Roadmap fuori dal blocco’ 16 . Al passaggio 1B è diventato obbligatorio fornire dettagli al test del SSN e alla traccia quando si entra in alcuni luoghi pubblici, con i check-in del codice QR tramite l’app NHS Covid-19 un modo conveniente per farlo; Questo passaggio è stato seguito da un rapido aumento dei check-in dell’app (Fig. 2). Questa modifica sembrava guidare l’assorbimento dell’app, con il numero di utenti attivi che hanno raggiunto 18 milioni all’inizio di luglio 2021 (38% della popolazione ammissibile), mentre il numero di dispositivi con traccia di contatto abilitato ha raggiunto il picco a 13.9 milioni a fine giugno 2021 (29% della popolazione ammissibile). Da quel momento c’è stata una costante riduzione di queste misure, probabilmente a seguito del gran numero di notifiche nel giugno -20 luglio 2021 che ha attirato l’attenzione negativa dei media e la coniatura del termine ‘pingdemico’. Alla fine del periodo di studio del 24 settembre 2021 il numero di utenti attivi era 14.6 milioni (31% della popolazione ammissibile) e il numero con traccia di contatto abilitato era 10.6 milioni (22% della popolazione ammissibile). La Figura 2 illustra come il coinvolgimento degli utenti con le funzionalità dell’app varia considerevolmente nel corso dell’anno.

La Figura 3 illustra in modo più dettagliato in che modo il numero di casi riportati dall’app (i risultati dei test positivi ricevuti tramite l’app o inseriti manualmente nell’app) hanno monitorato i numeri complessivi dei casi in Inghilterra e Galles. La Figura 3A mostra il numero di casi segnalati da app in Inghilterra e Galles in percentuale di casi registrati complessivi. Questa misura fornisce un’indicazione di quanto sia efficace l’app nel ridurre le velocità dei casi nazionali. La Figura 3b mostra la stessa misura ma limitata ai casi idonei a utilizzare l’app – quei di età pari o superiore a 16 anni – che fornisce un migliore riflesso dell’impegno pubblico con l’app. Scopriamo che il coinvolgimento con il logging dei test nell’app varia nel tempo e ipotizziamo che questo coinvolgimento dipenda da una combinazione del numero di utenti attivi, dalla percezione pubblica dell’app e dalla demografia dei casi. Ad esempio, l’impegno sarà naturalmente più basso quando i casi sono concentrati tra i bambini delle scuole che non sono ammissibili all’uso dell’app, come dimostrato dalle diverse tendenze in FIG. 3a, b nel settembre 2021.

Notifiche di esposizione

La Figura 4A mostra il numero di notifiche di esposizione nel tempo (blu) e dimostra come questo segue ampiamente il numero di casi registrati con app (Orange). In totale ci sono stati circa 2.138.000 casi segnalati dalle app e 7.005.000 notifiche durante il periodo di studio. Il numero di notifiche di esposizione per caso registrato con app (Fig. 4b, rosso) in media 3.28 nel corso del primo anno. Questa misura è influenzata dal numero di utenti di app con tracciamento di contatto Bluetooth abilitato, dalle tariffe di contatto tra gli utenti delle app, dall’algoritmo di punteggio del rischio 17 e dalla soglia di rischio dell’app e dalla proporzione di utenti di app test positivi che acconsentono a contattare la traccia dopo aver registrato il risultato positivo. La soglia di rischio dell’app è stata ridotta nella versione 3 dell’app.9 il 29 ottobre 2020 e di nuovo nella versione 4.1 il 17 dicembre 2020 per aumentare il numero di contatti da avvisare. (Si noti che non tutti i dispositivi si aggiornano all’ultima versione dell’app non appena è disponibile.). La percentuale di utenti di app positivi al test che acconsentono a contattare la traccia è variata nel tempo, ma stimiamo che sia compresa tra il 40 e il 55% (FIG supplementare. S1).

Tracciamento di contatto digitale e manuale

La Figura 4b dimostra la scalabilità della traccia di contatto digitale. L’app e la traccia di contatto manuale (documentata da CTAS 18) funzionano in modi complementari; il numero di contatti identificati per caso (Fig. 4b, viola) per ciascun metodo varia in base a una serie di fattori. Una classe di fattori sono le restrizioni sociali (applicate o volontarie), ad esempio la traccia di contatto manuale dovrebbe raggiungere più contatti quando vi è una percentuale maggiore di contatti che si trovano all’interno di famiglie, scuole e asili, mentre l’app dovrebbe raggiungere più contatti quando ci sono molte interazioni tra le persone di età superiore ai 16 di 16 o al di fuori della casa. In particolare, l’app può raggiungere i contatti per i quali il singolo test positivo non ha dettagli di contatto e/o non ricorda la riunione, ad esempio sui trasporti pubblici 14 . Un’altra classe di fattori sono i numeri complessivi dei casi e le velocità di contatto. L’app è in grado di elaborare un numero crescente in modo esponente di test positivi e/o alti tassi di contatto, mentre la traccia manuale ha una portata determinata dai numeri del personale che varia nel tempo. In effetti, il tracciamento manuale mostra una tendenza anticiclica in fico. 4b, con un numero ridotto di contatti per caso raggiunti durante i periodi di carico elevato del caso. Questa tendenza si è verificata nonostante l’introduzione graduale di strumenti automatizzati per supportare la traccia di contatto manuale, con i casi che vengono inviati automaticamente un modulo da completare e tutti i contatti per i quali hanno fornito un numero di telefono inviato messaggi di testo automatici; Questo sistema è stato completamente implementato entro il 17 marzo 2022 (dopo il periodo di studio) in Galles 19 . La traccia di contatto di routine si è conclusa in Inghilterra il 24 febbraio 2022; Nell’ultima settimana, il 68% dei recenti contatti ravvicinati è stato raggiunto 18 .

Test positivo dopo la notifica dell’esposizione

Per essere utile nella traccia di contatto, l’app deve inviare notifiche alle persone che possono essere infettate. Al momento della notifica, lo stato di infezione delle persone notificate non viene registrato nei dati dell’app. Tuttavia, quando un utente inserisce un risultato del test positivo, i dati indicano se è stato chiesto loro di isolare presto prima (Fig. 5a, b). Ciò consente la stima della proporzione di individui che segnalano un test positivo dopo aver ricevuto una notifica di esposizione (TPAEN) durante il periodo di isolamento raccomandato o nei 14 giorni dopo la sua fine. La proporzione TPAEN rappresenta un limite inferiore sulla proporzione di individui notificati che sono infettati, poiché non tutte le persone infette si applicheranno per un test e riferiranno il loro risultato positivo attraverso l’app. L’Ufficio per le statistiche nazionali ha stimato che il numero di persone infette era 1.5 a 3 volte superiore al numero di casi riportati a livello nazionale durante il periodo di studio 20 . In precedenza abbiamo stimato che la percentuale di TPAEN sia del 5-7% nel periodo da ottobre a dicembre 2020 10; La nostra stima di come variava successivamente nel tempo è mostrata in FIG. 5c. La variazione nel tempo è probabilmente dovuta al cambiamento dei livelli di vaccinazione, delle varianti virali, della politica e del comportamento (E.G., Contatti interni contro esterni). Va sottolineato che, a differenza di molti altri paesi che hanno distribuito la notifica dell’esposizione e altre forme di tracciamento dei contatti, la politica in Inghilterra e Galles non ha sempre incluso una raccomandazione per le persone notificate di fare un test, e quindi la proporzione TPAEN non è paragonabile ad altri paesi. Gli individui asintomatici ma trattati con contatto non erano ammissibili per un test PCR gratuito fino alla primavera 2021. Le notifiche delle app sono state modificate per raccomandare la prenotazione di un test a seguito di un avviso di sede e a seguito di una notifica di esposizione nelle versioni 4.6 (10 marzo 2021) e 4.9 (27 aprile 2021) rispettivamente. Dal 16 agosto 2021, app versione 4.16 riflette la politica nazionale secondo cui ad alcuni contatti non è stato più chiesto di isolare, ma è stato raccomandato di fare un test. Maggiori dettagli sono forniti nella sequenza temporale nei materiali supplementari. Notiamo che ognuna di queste modifiche potrebbe aver guidato più casi in individui noti per app.

In Fig. 5d – f confrontiamo i numeri dei casi negli utenti di app recentemente notificati ai numeri dei casi in due gruppi di controllo osservativo per i quali erano disponibili i dati per noi. Insieme, queste misure forniscono alcune indicazioni sull’accuratezza delle notifiche dell’app nell’avviso degli utenti ad alto rischio di essere stata recentemente infettata. Innanzitutto, fig. La 5D mostra che gli utenti delle app notificati avevano maggiori probabilità di segnalare un test positivo rispetto a una persona selezionata in modo casuale di oltre 16 dall’Inghilterra era di test positivo, con un fattore di almeno 2 in ogni momento durante il periodo di studio. Valori più bassi dal giugno 2021 (Fig. 5D) può essere attribuito alla prevalenza SARS-CoV-2 più elevata e al minor coinvolgimento dell’utente con l’app (Figg. 1–3). Il valore più alto era nel maggio 2021 quando gli utenti delle app notificati erano 26 volte (16-46) più probabilità di risultati positivi rispetto alla popolazione generale. Secondo, fig. 5e, f confronta i numeri dei casi negli utenti di app recentemente notificati e non-norvegesi. La Figura 5E mostra che la percentuale di utenti di app recentemente notificati test positivo (verde) è costantemente superiore alla percentuale di utenti di app non receramente non receduti che testano positivi. Il rapporto tra questi gruppi delle probabilità per testare positivo è mostrato in FIG. 5f: di solito era sopra 3 (punto più basso 2.4 (2.3 a 2.6)), e al picco nel maggio 2021 era 77 (54, 106). La Figura 5E mostra che la riduzione dell’accuratezza può essere attribuita principalmente all’aumento del numero di casi nella popolazione, piuttosto che ai cambiamenti nella sensibilità. Le diminuzioni osservate nel giugno -20 luglio 2021 – circa il tempo di elevato numero di notifiche comunemente indicate come “pingdemico”—Lo potrebbe anche essere almeno parzialmente attribuito agli utenti che eliminano l’app dopo la notifica dell’esposizione e prima di testare positivo (un fenomeno che potrebbe influire su tutti i periodi di tempo ma è probabile che aumenti con l’attenzione negativa sui media), ma sarebbero necessari ulteriori dati per confermarlo.

Casi, ricoveri e decessi evitati

Infine, stimiamo il numero di casi, ricoveri e decessi evitati dall’app nel corso del suo primo anno (Fig. 6). I nostri intervalli di confidenza sono grandi perché facciamo affidamento su un TPAEN stimato, ritardi stimati, si sovrappongono alla sovrapposizione con altri mezzi per scoprire l’infezione e livelli stimati di aderenza alla guida dell’app. Stimiamo che l’app’La funzione di tracciamento del contatto ha evitato 1 milione di casi (analisi di sensibilità 450.000-1.400.000), corrispondenti a 44.000 casi ospedalieri (SA 20.000-60.000) e 9600 decessi (SA 4.600-13.000) nel corso del primo anno. Figura 6d, e dimostra la variazione nell’app’SP IMPATTO EPIDEMIOLOGICO ATTRAVERSO LTLAS OF INGHILTERRA E GALLES. Questa eterogeneità riflette non solo l’assorbimento (CF FIG. 1b) ma anche coinvolgimento con la segnalazione di test positivi tramite l’app e il consenso alla traccia di contatto, il clustering degli utenti di app e la prevalenza tra gli utenti delle app in momenti di alta prevalenza virale.

Discussione

In questo studio, abbiamo presentato dati relativi all’impegno pubblico con l’app NHS Covid-19 in Inghilterra e Galles durante il suo primo anno e gli impatti epidemiologici della sua funzionalità di tracciamento di contatto digitale. L’app può essere valutata in base ai cinque requisiti chiave epidemiologici e sanitari pubblici per le app di contatto SAR-COV-2 identificate da Colizza et al. 8 . Innanzitutto, integrazione con la politica sanitaria locale: l’app NHS Covid-19 è stata sviluppata da NHS Test e Trace, ora parte dell’Agenzia per la sicurezza sanitaria del Regno Unito, ed è allineata con la politica sanitaria locale. Cioè, l’app viene spesso aggiornata in modo che i consigli sulla salute pubblica e i requisiti legali siano abbinati sia dalle informazioni generali fornite a tutti gli utenti, sia dalla consulenza specifica fornita agli utenti notificati. Questi variavano considerevolmente durante l’autunno-inverno 2020 “Livelli” sistema e spesso differivano tra Inghilterra e Galles. In secondo luogo, un elevato assorbimento e aderenza dell’utente: assorbimento dell’app NHS Covid-19, sebbene geograficamente variata . Sebbene conosciamo i totali giornalieri delle notifiche delle app, i dati relativi all’adesione ai consigli delle app sono limitati; L’ONS ha stimato l’adesione relativamente elevata in base a piccole dimensioni del campione e assumiamo stime più conservative. Terzo, in quarantena le persone infettive nel modo più accurato possibile: presentiamo la prima analisi longitudinale dettagliata dell’app NHS Covid-19’S Precisione, fornendo confronti con la popolazione generale e tra utenti di app recentemente notificati e non-normalmente. In quarto luogo, notifica rapida: le notifiche sono generalmente entro 4 ore, a condizione che il dispositivo sia acceso. Si basano su tempi di consegna rapidi per il massimo successo; I tempi di attesa tipici dei risultati del test sono forniti da UKHSA 18, mostrato in FIG supplementare. S3. In quinto luogo, la capacità di valutare in modo trasparente l’efficacia: abbiamo stimato il numero di casi, ricoveri e decessi evitati dall’app con gli obiettivi di informare lo sviluppo dell’app e sostenere la trasparenza.

Abbiamo valutato l’impatto epidemiologico della funzionalità principale dell’app NHS Covid-19: traccia di contatto digitale. Questa funzionalità ha agito in combinazione con altri servizi disponibili tramite l’app (accedendo alle informazioni sull’area locale, al check-in dei locali, al controllo dei sintomi, all’ordine dei test, al conto alla rovescia di auto-isolamento a seguito di un test positivo e all’accesso ai pagamenti di auto-isolamento) ma non valutiamo gli altri servizi qui a causa di una visione limitata dei dati di analisi delle app per le app. L’aumento dell’assorbimento delle app dopo il requisito per il check-in della sede è stato introdotto indica la potenziale importanza di integrare diversi strumenti digitali per il massimo coinvolgimento e efficacia degli utenti. Una più ampia revisione internazionale dell’uso di strumenti digitali nella pandemia SARS-CoV-2 è data da Pandit et al. 22 .

La nostra analisi dei dati dell’app era limitata dalla sua natura anonima, aggregata e minima. Usiamo un approccio conservativo se possibile, rilevando che è probabile che TPAEN sia sottovalutato della proporzione notificata chi è infettata e probabilmente stiamo sottovalutando il tasso di ricovero in ospedale per l’onda alfa. Le nostre stime dei tempi tra una notifica di app e la scoperta dell’infezione tramite altri mezzi sono scarsamente informate dai dati, così come le nostre stime dei livelli di aderenza alle notifiche delle app, e quindi abbiamo considerato una vasta gamma di valori plausibili per questi parametri. Includiamo un’analisi di sensibilità nei materiali supplementari. Nella nostra analisi di ricoveri e decessi evitati supponiamo che gli utenti di app insieme alla loro catena di contatti in seguito siano rappresentativi della popolazione dell’Inghilterra. È improbabile che questa ipotesi sia vera per le catene di trasmissione brevi, per le quali si prevede che le caratteristiche individuali siano vicine a quelle della popolazione che usa l’app piuttosto che della popolazione generale. Diventa meglio giustificato quando il caso iniziale evitato direttamente dall’app si verifica più vicino all’inizio di un’onda, che consente di miscelare una maggiore miscelazione della popolazione mentre la catena di trasmissione controfattuale procede attraverso più generazioni – e queste catene più grandi contribuiscono maggiormente al risultato totale. Supponiamo implicitamente che l’intera catena di trasmissione successiva rimanga nello stesso LTLA dell’utente dell’app notificata. È improbabile che questo sia vero in generale ed è una limitazione del nostro approccio. Tuttavia, notiamo che questa ipotesi è meglio giustificata durante il “Stanco” Restrizioni sociali dell’autunno -invernale 2020, quando vi era più eterogeneità tra i numeri dei casi attraverso LTLAS, mentre più avanti nel periodo di studio in cui c’era più libertà di movimento c’era anche più omogeneità dei numeri dei casi attraverso LTLAS. Infine, supponiamo anche che il rischio individuale di infettarsi durante ogni onda fosse piccolo, trascurando la saturazione del rischio per individui ripetutamente esposti.

Quando calcoliamo il numero di casi, ospedalizzati e decessi evitati, stiamo implicitamente confrontando con uno scenario controfattuale in cui l’app non è presente ma tutti gli altri interventi e comportamenti rimangono invariati. IL potenziale L’impatto dell’app è superiore a questi valori perché attribuiamo il credito solo all’app nel cambiamento dei comportamenti nel periodo dopo la ricezione di una notifica dell’app e prima dell’apprendimento tramite altri mezzi che si è ad alto rischio di essere infettati. Ad esempio, è plausibile che un individuo che sviluppa sintomi si prenda più attenzione a limitare i loro contatti se avevano anche una notifica di app che se avessero solo sintomi, ma qui usiamo l’approccio conservativo di non attribuire all’app eventuali riduzione delle infezioni dopo l’inizio ‘mettere in guardia’ meccanismi.

Inoltre, le stime che presentiamo per i casi totali, i ricoveri e le morti evitati sono probabilmente sottostimati perché non incorporiamo effetti indiretti dell’uso delle app oltre la traccia di contatto, come avrebbe dovuto essere catturati dall’analisi statistica spaziale in Wymant & Ferretti 10 . In tal caso, la stima dell’analisi spaziale era leggermente più del doppio della stima della modellazione, che avrebbe potuto essere anche dovuta a confondenti residui e effetti indiretti. Abbiamo scoperto che non era possibile estendere questo approccio a tutto il primo anno a causa della più alta miscelazione geografica poiché le restrizioni sono state sollevate nella primavera del 2021 (l’app non traccia le posizioni degli utenti) e gli effetti confondenti dell’immunità tramite infezione e vaccinazione precedente. I possibili effetti indiretti dell’app che non vengono acquisiti nel nostro approccio includono: effetti comportamentali preventivi, in cui gli utenti dell’app riducono le interazioni sociali per ridurre il rischio di notifica; Gli effetti di rete dell’utilizzo delle app, il che significa che, oltre a avere meno probabilità di trasmettere un’infezione, gli utenti delle app hanno effettivamente meno probabilità di infettarsi perché possono essere avvertiti di auto-isolamento quando il virus circola nella loro stretta rete di contatto (maggiori dettagli nei materiali supplementari); e la funzionalità di non contatto dell’app, inclusa la facilità di accesso alle informazioni e la possibilità di prenotare rapidamente un test. In particolare, sarebbe interessante valutare il pieno impatto del gran numero di notifiche (o “Pings”) a giugno e luglio 2021, indicato dai media come il “pingdemico”. Questo è stato immediatamente seguito da un forte calo del numero di casi e un collegamento causale è stato ipotizzato 23 . Inoltre, non abbiamo considerato alcun potenziale impatti indiretti più ampi dell’app sulla politica, supponendo implicitamente che, senza l’app, tutti gli altri interventi sarebbero stati identici:, ad esempio, non modelliamo uno scenario controfattuale in cui un blocco potrebbe essere stato implementato in modo diverso. Queste limitazioni presentano sfide per l’utilizzo di questi risultati in analisi successive come le analisi costi-benefici.

Nonostante queste limitazioni, concludiamo che la traccia di contatto digitale ha svolto un ruolo importante nel ridurre la trasmissione di SARS-COV-2 in Inghilterra e Galles in pratica, come previsto in teoria. L’app NHS Covid-19 ha sperimentato un elevato coinvolgimento degli utenti, ha identificato bene i contatti infettivi e ha contribuito a evitare un numero apprezzabile di casi, ricoveri e decessi. L’effetto delle app di tracciamento di contatto digitale può essere migliorato aumentando l’assorbimento, aumentando i casi registrati con app che acconsentono alla traccia di contatto e aumentando l’adesione ai consigli per auto-isolare e/o fare un test 24 . Concludiamo che la traccia di contatto digitale-un intervento relativamente basso e rapidamente disponibile-è una preziosa misura di salute pubblica per ridurre la trasmissione in qualsiasi futura ondata epidemica di SARS-Cov-2 o altri patogeni applicabili.

Metodi

Utilizziamo dati disponibili al pubblico e dati di app aggregati anonimi e aggregati, descritti in breve di seguito e in dettaglio nei materiali supplementari. Il protocollo di notifica di esposizione di Google Apple consente la raccolta di alcuni pacchetti di dati anonimi e la progettazione dell’app, inclusa la sua raccolta di dati, sono state approvate da Google, Apple e UK Information Commissioner’S Office.

Dati sui numeri di utenti di app e assorbimento

La Figura 1A presenta i dati da UKHSA 25 . Il numero di “utenti attivi” è dato dal numero giornaliero di dispositivi con l’app installata che ha inviato un pacchetto di dati ai server centrali, indicando che il dispositivo è stato acceso e aveva accesso a Internet ad un certo punto durante il giorno. Ciò include gli utenti che hanno messo in pausa la funzionalità di tracciamento di contatto Bluetooth dell’app ad un certo punto. Il numero di utenti con traccia di contatto abilitato è il numero stimato di utenti con l’app installata e in cui l’app è considerata ‘useriobile’ (versione dell’app supportata e onboarding completata) e ‘contattabile con contatti’ (Bluetooth abilitato e in grado di ricevere notifiche). In Fig. 1B Utilizziamo pacchetti di dati di analisi delle app giornalieri aggregati a livello LTLA. Per calcolare l’assorbimento in proporzione alla popolazione che utilizziamo le stime della popolazione ONS da LTLA 15 . Le informazioni sull’area del codice postale (e, in alcuni casi, LTLA) sono state inserite dagli utenti; L’app non traccia gli utenti’ posizione.

Dati pubblici sull’uso dell’app e casi totali

Per Fig. 2 Utilizziamo i dati di UKHSA 25 per il numero di casi riportati dalle app, i sintomi riportati attraverso l’app e i check-in tramite l’app’funzionalità del codice QR. Ci aggregiamo al livello totale dell’Inghilterra e del Galles. Utilizziamo anche dati disponibili al pubblico sul numero di casi in Inghilterra e Galles 26 . Si noti che i dati delle app pubblici sono soggetti a soppressione dei piccoli numeri 27 .

Dati su notifiche e casi segnalati dall’app tramite l’app e tramite il tracciamento manuale

Utilizziamo il numero giornaliero di dispositivi che hanno ricevuto una notifica di esposizione come misura degli utenti appena notificati. Un singolo dispositivo non può ricevere notifiche di esposizione multiple in breve tempo: dopo aver ricevuto una notifica di esposizione, non è possibile ricevere ulteriori notifiche di esposizione fino alla fine del periodo di isolamento più una finestra di 14 giorni. Il rilascio di app versione 4.1 Il 17 dicembre 2020 ha fornito ulteriori campi di dati delle app e migliorato l’accuratezza dei dati di notifica dell’esposizione: forniamo dettagli completi sui materiali supplementari. Esistono anche dati giornalieri sul numero di casi riportati dalle app. I casi riportati dall’APP includono risultati positivi dei test (PCR e LFD) ordinati tramite l’app, che vengono registrati automaticamente, nonché i test accessibili in altri modi (per i quali l’individuo viene inviato un codice con il loro risultato positivo ed è incoraggiato a inserirlo nell’app). Quando un utente registra più risultati positivi entro un giorno, questo viene conteggiato solo una volta nei nostri dati. Tuttavia, per motivi di privacy, non è possibile distinguere se un utente inserisce test positivi per più giorni e può quindi essere contato ripetutamente. Ciò può in qualche modo distorcere il nostro confronto con i dati nazionali del caso quotidiano che sono deduplicati; È probabile che qualsiasi effetto del genere aumenterà nel periodo di studio poiché gli LFD sono diventati più ampiamente disponibili. Per la traccia di contatto manuale (non app), utilizziamo i dati del Servizio di tracciamento e consulenza di contatto (CTA): lo strumento basato sul Web per registrare informazioni sulle persone in Inghilterra che sono risultate positive per la SARS-Cov-2 e i loro contatti 18 .

Stima del test proporzionale positivo dopo la notifica dell’esposizione

Se un individuo test positivo e riporta questo attraverso l’app, è possibile vedere dai dati se quell’individuo aveva già ricevuto una notifica di esposizione nel recente passato, ovvero se il risultato positivo è stato riportato durante la finestra di isolamento raccomandata o entro 14 giorni dopo. Usiamo questi dati per determinare la proporzione di casi registrati con app che sono stati pre-notificati e da ciò per stimare la proporzione di individui notificati che continuano a risultati positivi. È probabile che sia sottovalutato della vera proporzione di individui infetti (i.e., il tasso di attacco secondario), perché non tutti gli utenti si applicheranno per un test e segnaleranno il loro risultato positivo attraverso l’app, e alcuni segnaleranno un test positivo prima di essere notificati.

La proporzione TPAEN rifletterà il tipo di contatti che le persone hanno (E.G., Può essere più alto per i contatti interni rispetto all’esterno), l’infettiva del caso dell’indice (che può variare in base alla variante e possibilmente da dati demografici come l’età del caso indice) e la suscettibilità del caso indice’I contatti S (gli individui vaccinati saranno meno sensibili di quelli non vaccinati, in particolare nel periodo di tempo pre-omicronico di questo studio). Non riportiamo la percentuale di risultati dei test positivi, poiché i risultati dei test negativi sono stati riportati attraverso l’app a tassi molto diversi in diversi periodi di tempo.

Le limitazioni dei dati prima del 17 dicembre 2020 impongono che, per questo periodo, facciamo affidamento su una stima fissa del test proporzionale positivo dopo la notifica di esposizione (TPAEN) da Wymant & Ferretti 10 . Dopo questa data utilizziamo una stima bayesiana che rappresenta ritardi tra notifica e positività del test. Ulteriori dati di app, separati dai pacchetti di analisi quotidiana, forniscono la distribuzione empirica del tempo impiegato dalla notifica alla segnalazione di un test positivo, quando si verificano entrambi questi eventi. In breve, modelliamo il numero previsto di notifiche effettive e la proporzione TPAEN come esponenziali di spline naturali con nodi settimanali al fine di fornire una stima regolare. I coefficienti di spline sono prodotti di coefficienti relativi e coefficienti assoluti. Il numero giornaliero previsto di test positivi dopo la notifica viene calcolato moltiplicando il numero previsto di notifiche per proporzione TPAEN e contorcidendo questa serie temporale con la distribuzione di ritardo. La proporzione variabile nel tempo TPAEN viene quindi stimata confrontando i conteggi giornalieri osservati e attesi, modellando il primo come negativo-binomialmente distribuito su quest’ultimo. Ulteriori dettagli sono forniti nei materiali supplementari.

Forniamo contesto per la proporzione TPAEN confrontandolo con la proporzione di tutti gli individui in Inghilterra e Galles test positivo, i.e., con prevalenza. Per un utente di app che viene avvisato, stimiamo quanto più è probabile che riferiscano un test positivo rispetto a una persona selezionata casualmente dalla popolazione d’Inghilterra di età pari o superiore a 16 anni per test positivo, utilizzando i dati ONS 15, 20, vedere materiali supplementari per maggiori dettagli. I valori ONS si riferiscono alle infezioni che si verificano nelle famiglie private ed escludono le infezioni riportate negli ospedali, nelle case di cura e/o in altri stabilimenti comuni. Dati comparabili non sono attualmente disponibili per il Galles, ma notiamo che il 96% degli utenti delle app riferisce di avere un distretto di codice postale inglese.

Analizziamo l’incidenza relativa dei casi riportati dall’app tra utenti di app recentemente notificati e non receduti e stimiamo le probabilità di segnalare un test positivo nell’app per il gruppo precedente rispetto a quest’ultimo gruppo utilizzando una regressione logistica separata per ogni giorno, con la recente notificazione-o-not come l’unica variabile predittore.

Stima del numero di casi, ricoveri e decessi evitati

Per stimare il numero di casi evitati, utilizziamo un metodo adattato dall’approccio di modellazione di Wymant & Ferretti 10 . Modelliamo il numero di casi evitati come prodotto quotidiano di cinque fattori: (i) il numero di notifiche, (ii) la proporzione di coloro che sono notificati che sono infetti, (iii) la frazione del periodo infettivo che si verifica tra un individuo che riceve una notifica di app e prima di scoprire il proprio stato infetto tramite un altro mezzo, (IV) l’individuo l’individuo’s frazionaria riduzione in “Contatti rischiosi” a seguito di una notifica di app e (v) la dimensione prevista della catena di trasmissione successiva che avrebbe avuto origine dal contatto se non fossero stati notificati.

Usiamo TPAEN come stima del fattore (II), notando che è probabile che sia sottovalutato. Per il fattore (iii) notiamo che il ritardo tra essere esposto al virus e ricevere una notifica di esposizione varia tra gli individui e il tempo di calendario. Utilizziamo i dati di analisi delle app per stimare il ritardo giornaliero medio tra esposizione e notifica. La sovrapposizione e i tempi relativi delle notifiche delle app rispetto a un individuo che sospetta o scopre il loro stato infettivo con un altro mezzo (passaparola tra amici o membri della famiglia, traccia di contatto manuale, sintomi, test positivo, ecc.), e la misura in cui questi hanno causato un cambiamento nel comportamento sono scarsamente compresi e abbiamo scelto valori plausibili e variabili nel tempo come dettagliato nella tabella supplementare S1. Forniamo anche un’analisi di sensibilità nei materiali supplementari per considerare una serie di ipotesi sull’interazione delle notifiche di app con altri interventi tra le onde epidemiche. Variamo la proporzione modellata di individui noti per app che scoprono anche il loro probabile stato infetto con un altro mezzo e la misura in cui riducono i loro contatti rischiosi a quel punto. Non attribuiamo all’app alcuna riduzione dei contatti rischiosi (e, pertanto, qualsiasi riduzione delle infezioni) che si verifica dopo che un individuo noto da app ha ulteriori ragioni per credere di poter essere infettati.

Consideriamo un “contatto rischioso” Per essere un’interazione fisica tra due individui in cui, se uno è contagioso, l’altro potrebbe infettarsi se sono sensibili. IL “rischiosità” di un contatto non può attualmente essere misurato con una precisione completa, ma è determinato da fattori che includono la vicinanza e la durata del contatto, la ventilazione dello spazio e l’uso di apparecchiature di protezione individuale. La tabella supplementare S1 descrive anche i dati limitati disponibili per informare questa riduzione del contatto rischiosa (fattore IV sopra). Non supponiamo che tutti gli utenti di app notificati seguiranno perfettamente la guida dell’app riguardante l’auto-isolamento e i test. Inoltre, supponiamo che molti utenti di app avranno contatti rischiosi regolari e inevitabili all’interno della loro casa, che sono invariati da una notifica di app. A seguito di Wymant & Ferretti 10 supponiamo che l’utente medio abbia ridotto i livelli di contatto rischiosi del 60%(inferiore del 38%, 82%superiore) dopo una notifica nel periodo prima della variante Delta (dal 24 settembre 2020 al 17 maggio 2021). Assumiamo una riduzione del 40%(20%, 60%) dopo ciò per tenere in considerazione l’opinione pubblica e la politica, in particolare la variazione politica del 16 agosto 2021 che consigliò agli utenti che erano pienamente vaccinati o di età compresa tra 16 e 18 anni per cercare un test piuttosto che auto isolato. Queste stime centrali e limiti superiori e inferiori sono illustrati rispettivamente dalle linee e dalle regioni ombreggiate. 6a – c. Infine, per (v) abbiamo diviso i dati in tre “onde”: un’onda variante pre-alfa, un’onda variante alfa e un’onda variante delta. Il controfattuale “catena di trasmissione successiva” è modellato come una proporzione dei casi rimanenti nell’onda corrente; Le catene di trasmissione sono considerate ricominciare da capo con ogni onda. Ulteriori dettagli sono forniti nei materiali supplementari e nella fig. S2.

Per stimare il numero di ricoveri e decessi evitati dalle notifiche dell’app, moltiplichiamo il numero di casi evitati dalle frazioni osservate dei casi che sono stati ricoverati in ospedale o deceduti, rispettivamente. Usiamo i tassi di ricovero in ospedale empirico di 9.8% per l’onda pre-alfa, 5% per l’onda alfa e 2.7% per l’onda delta stimata dai dati del dashboard del governo 26 . La stima del 5% per l’onda alfa è probabilmente sottovalutata in quanto è stata misurata dai dati di aprile 2021, quando le vaccinazioni avevano il maggiore impatto nell’ondata. Usiamo tassi di mortalità stimati di 1.5% per l’onda pre-alfa, 1.9% per l’onda alfa e 0.2% per l’onda delta 28 . Questi tassi di ricovero e mortalità erano basati sull’intera popolazione dell’Inghilterra. Applicandoli a casi evitati tra gli utenti delle app, stiamo assumendo che la sottopopolazione degli utenti di app e la loro catena di contatti in seguito (compresi i contatti ecc.) è simile all’Inghilterra nel suo insieme per quanto riguarda la suscettibilità ai risultati clinici gravi dati infezione.

Riepilogo dei rapporti

Ulteriori informazioni sulla progettazione della ricerca sono disponibili nel riepilogo del reporting del portafoglio naturale collegato a questo articolo.

APP NHS Covid-19: prevenzione di 600.000 casi di Covid-19

NHS Test and Trace (NHSTT) è una parte centrale del governo’Strategia di recupero covid-19. Test per identificare i casi e tracciare coloro che potrebbero aver contratto Covid-19 attraverso il contatto sociale è essenziale per controllare la diffusione del virus. L’app NHS COVID-19 completa i processi di test e traccia NHS estendendo la velocità, la portata e la precisione della traccia di contatto. Permette a stretti contatti sconosciuti alla persona che è risultato positivo, ad esempio estranei sui trasporti pubblici, di essere avvisato di auto -isolato, se sono anche un utente di app.

L’app NHS CoVID-19 è la prima app al mondo a utilizzare la più recente tecnologia di Google Apple per valutare meglio la distanza per identificare più a rischio. Se un utente è disponibile positivo per Covid-19, può scegliere di condividere in modo anonimo il proprio risultato con i loro contatti ravvicinati tramite l’app. L’app è progettata in modo tale che i dati monitorano il virus, non le persone, utilizzando le ultime tecnologie di sicurezza dei dati che proteggono la privacy mentre si avvicina agli utenti quando sono a rischio. I dati acquisiti dall’app stanno contribuendo a costruire la nostra comprensione di quante persone sono state potenzialmente esposte, quante volte sono stati riportati i sintomi e in che frequenza i risultati dei test sono positivi o negativi. Dimostra anche l’app’S Efficacia. Da settembre a dicembre 2020, aveva dimostrato che di conseguenza erano stati prevenuti circa 600.000 casi di Covid-19.

Professor Mark Brier, capo scienziato dell’app NHS Covid-19

“È ampiamente riconosciuto che l’app NHS Covid-19 è uno strumento importante nella nostra risposta pandemica. Sappiamo che più persone lo scaricano, meglio funziona.

“Sono stato felice di apprendere che l’app è stata scaricata 21.8 milioni di volte. Ciò rappresenta il 56% della popolazione ammissibile di età superiore ai 16 anni con uno smartphone ed era il Regno Unito’S Seconda app per iPhone gratuita più scaricata nel 2020. Non male per un’app che è stata sviluppata in sole 12 settimane. Ancora più importante per me e i miei colleghi, questo’È bello sapere che l’app NHS Covid-1 ha rotto le catene di trasmissione per proteggere gli utenti e le comunità in cui vivono dal suo lancio a settembre. Finora la nostra analisi ha scoperto che oltre 1.7 milioni di utenti di app in Inghilterra e Galles sono stati consigliati di isolare tramite l’app a seguito di uno stretto contatto con qualcuno che’s testato positivo. La nostra analisi statistica ha mostrato che di conseguenza sono stati prevenuti circa 600.000 casi, il che è sconcertante.

“L’app è il modo più veloce per avvisare le persone che’è stato messo a rischio di contrarre il virus. Come potresti già sapere, invia avvisi alle persone che’VE ha avuto uno stretto contatto con qualcuno con il virus con la stessa velocità di 15 minuti dopo che un utente dell’app ha inserito un risultato positivo nell’app. Isolamento quando si riceve una notifica ha e continua a prevenire la diffusione del virus.

“IO’D anche rassicurare gli utenti e coloro che stanno pensando di scaricarlo che i dati che raccogliamo sono conservati in modo sicuro. In effetti, è stato progettato pensando alla privacy. L’app tiene traccia del virus non delle persone, utilizzando le ultime tecnologie di sicurezza dei dati per proteggere la privacy mentre si avvicina agli utenti quando sono a rischio. Noi non’T chiedi agli utenti di inserire qualsiasi informazione personale che possa identificarli, chiediamo solo le prime quattro cifre del loro codice postale.

“Naturalmente, l’impatto dell’app può essere aumentato da più persone che la usano: se c’è stato un aumento dell’1% della popolazione che utilizza l’app, io e il mio team siamo fiduciosi che i casi possono essere abbattuti di circa 2.3%. Le prospettive epidemiologiche rimane riguardanti, tuttavia, credo che l’app sia uno strumento vitale per ridurre la diffusione del virus, specialmente quando emergiamo dal blocco. L’uso dell’app può contribuire a ridurre le infezioni fino a quando non siamo tutti vaccinati. In un momento di grande necessità, la nostra capacità di raccogliere, analizzare e condividere i dati è stata fondamentale per la risposta Covid-19 e a lungo può continuare. Durante la pandemia noi’ha progredito a tale ritmo che questo’è inimmaginabile non rendere questo il nuovo modo di lavorare.”

Tutto ciò che devi sapere sulla nuova app di tracciamento di contatto del SSN

Test, traccia e traccia. Quello’S è stato l’Inghilterra’S Mantra per combattere il coronavirus dalla prima vetta. Ma le cose non si riferiscono’T esattamente andato al piano.

Poiché i casi di coronavirus sono aumentati in autunno il paese’Il regime di test è stato gettato in disordine. Tutto ciò è accaduto dopo che il primo tentativo di un’app NHS Covid-19 Contact Tracing è stato demolito.

Ora, dopo mesi di ritardo, l’Inghilterra sta finalmente ricevendo un’app di tracciamento a contatto basata su Bluetooth. Mira a avvisare le persone quando sono stati vicini a qualcuno che è risultato positivo al coronavirus, consentire alle persone di controllare i loro sintomi, provare a prenotare un test e ‘registrare’ in luoghi che visitano utilizzando un sistema di codice QR.

L’app di tracciamento a contatto dovrebbe essere lanciato in Inghilterra e Galles il 24 settembre dopo essere stata sperimentata a Newham, a Londra e sull’Isola di Wight. La Scozia e l’Irlanda del Nord hanno precedentemente lanciato le loro app di tracciamento a contatto.

Come scaricare l’app NHS Contact Tracing

L’app NHS Covid-19 Contact Tracing per Inghilterra e Galles è disponibile per il download ora per Android e iPhone. È gratuito da scaricare da Google Play e dall’App Store. Ma come funziona l’app e quali dati raccolgono? La nostra guida approfondita ha tutto ciò che devi sapere.

Allora cos’è la traccia di contatto e come funziona?

La traccia di contatto è un metodo consolidato per il controllo della trasmissione di malattie, ad esempio, viene utilizzato con infezioni a trasmissione sessuale, incluso l’HIV. Il processo coinvolge una persona che è infetta che racconta i propri movimenti e attività per costruire un quadro di chi altro avrebbe potuto essere esposto.

Questo è cruciale con Covid-19. Il virus è altamente contagioso, i sintomi possono richiedere diversi giorni per apparire e le persone possono anche essere asintomatiche, trasmettendo il virus senza sapere che lo stanno trasportando.

La traccia di contatto fatta dagli umani coinvolge un intervistatore che chiede a una persona infetta da Covid-19 dove sono stati e con cui sono stati in contatto. Da qui’è possibile mettersi in contatto con quelle persone che potenzialmente hanno il virus e chiedere loro di auto-isolamento e fare un test.

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In Inghilterra, se si ottiene positivo per il coronavirus verrai contattato dal servizio di test e traccia del NHS – questo verrà eseguito tramite messaggio di testo, e -mail o telefono. Se contattati tramite testo o e -mail, alle persone viene inviato un link al sito Web Test e Trace NHS per inserire i dettagli dei contatti recenti. Questi dettagli possono anche essere condivisi per telefono. Oltre ai nomi, i traccianti di contatto chiederanno anche gli indirizzi e-mail, l’indirizzo di casa e i numeri di telefono di coloro che potrebbero essere stati esposti a Covid-19.

Il sistema di tracciamento a contatto si metterà quindi in contatto con persone che potrebbero essere a rischio di contrarre il virus per dire loro che sono tenuti a isolare per 14 giorni. Le persone dovrebbero isolare se sono malati o no. Dal 28 settembre sarà illegale che le persone non si auto-isolati una volta che sono state contattate per prova e traccia e il governo può emettere £ 10.000 multe alle persone che infrangono le regole.

Come funziona l’app di tracciamento di contatto NHS?

Le app di contatto di tracciamento mirano ad automatizzare il processo umano utilizzando lo smartphone. In caso di successo, un’app può avvisare le persone della loro esposizione a persone infettate da Covid-19 più velocemente dei traccianti di contatto umani. In teoria le app potrebbero essere uno strumento utile per convincere rapidamente le persone a auto-isolamento e limitare la diffusione del virus. Il problema principale? Le app di tracciamento di contatto sono nuove e la loro efficacia è in gran parte non dimostrata.

L’app NHS Contact Tracing – come altre app simili in tutto il mondo – utilizza una forma di Bluetooth a bassa energia per identificare i telefoni nelle vicinanze (questi sono indicati come incontri). L’app utilizza la forza del segnale Bluetooth tra diversi dispositivi per stimare la distanza tra le persone. Quando qualcuno è positivo positivo per Covid-19, il sistema può inviare avvisi alle persone con cui hanno avuto incontri. Questi avvisi dicono alle persone che dovrebbero auto isolare.

Non tutti saranno avvisati di auto-isolamento. Solo le persone che sono state valutate come coinvolte “alto rischio” Gli incontri saranno notificati. I contatti ad alto rischio sono determinati da alcuni dati che vengono alimentati nell’app’algoritmo di rischio s – Tuttavia, generalmente è probabile che qualcuno sia ad aumentato rischio di contrarre il virus se loro’è stato a due metri da qualcuno che è risultato positivo per più di 15 minuti.

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Per il calcolo delle persone’Punti di rischio S L’app utilizza la distanza (tramite la forza Bluetooth), il tempo intorno a una persona e i dettagli su quando i loro sintomi sono iniziati. L’ultimo di questi si basa su informazioni che possono essere inserite nell’app NHS. Le distanze utilizzate per il calcolo dei punteggi di rischio rientrano in tre categorie: chiusura (entro 0-2 metri), medio (2-4 m) o lontano (oltre 4 m). Queste distanze non sono precise poiché le misurazioni effettive possono variare a seconda di dove ti trovi e dove viene posizionato il telefono.

Il SSN ha dettagliato il modo in cui funziona il suo algoritmo e afferma che la distanza viene misurata tra le persone ogni cinque minuti. I livelli di rischio sono calcolati da quanto tempo trascorri vicino a una persona durante un intero giorno. Il team dietro l’app è anche in grado di modificare la soglia del punteggio di rischio: questa soglia si basa sul numero R, sul desiderio di ridurre i falsi positivi, test e “l’importanza di costruire la fiducia pubblica nel valore dell’app”.

Pochissime informazioni personali vengono raccolte dall’app NHS Contact Tracing – IT’s gratuito da scaricare da Apple e Google’s store e persone non’b bisogno di creare un account per usarlo. Là’non è necessario, o necessità, per le persone di fornire il proprio nome, indirizzo e -mail o numero di telefono quando si utilizza l’app. L’app non raccoglie persone’S Dati di posizione tramite GPS.

Quando l’app viene aperta per la prima volta, chiederà alle persone una piccola quantità di dati e il permesso di utilizzare un paio di telefoni’SATTURE S. Chiede la prima parte del tuo codice postale (SW16, per esempio) in modo che i funzionari del SNC possano analizzare dove viene scaricata l’app e fornire aggiornamenti sui rischi per dove vivono le persone. “Questi dati verranno utilizzati per capire dove si sta diffondendo il virus e la velocità con cui si sta diffondendo in diverse posizioni,” dice il NHS.

L’app chiederà inoltre il permesso di utilizzare Bluetooth, in modo che la tecnologia di tracciamento a contatto possa funzionare e l’autorizzazione per accedere a un telefono’S Camera, in modo che le persone possano scansionare i codici QR.

Quindi, come funziona l’app se non lo fa’t Raccogli dati personali? Il sistema funziona utilizzando due codici diversi. Ogni giorno crea un nuovo codice per il tuo dispositivo che viene archiviato sul tuo telefono. Quindi ogni 15 minuti produce un altro codice casuale che viene condiviso e archiviato sui dispositivi con cui comunica tramite Bluetooth. Tutti questi codici vengono eliminati dopo 14 giorni.

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Quando qualcuno è messo a punto positivo, può consentire al proprio telefono di condividere i codici giornalieri con altri utenti di app. L’app lo fa condividendo i codici relativi al tuo telefono con un server del dipartimento centrale per la salute e l’assistenza sociale (DHSC) che spinge i codici a ogni altro telefono con l’app installata. Eventuali codici inviati al server DHSC vengono eliminati dopo 14 giorni. Se ci sono partite e il punteggio di rischio è abbastanza alto, le persone riceveranno un avviso dicendo che’è stato in contatto con qualcuno che è risultato positivo.

Se prenoti un test tramite l’app, genererà un codice che consente alle persone di collegare i risultati del test con l’app automaticamente. Questi codici di prova vengono eliminati da 24 a 48 ore dopo che loro’re creato.

L’app non è’quasi per la traccia di contatto Bluetooth però: è qui che differisce dalle altre app in tutto il mondo. Permette inoltre alle persone di controllare i loro sintomi da un elenco di attuali indicatori Covid-19 forniti dall’Inghilterra’S Chief Medical Officer. Questi includono alte temperature, una nuova tosse continua, cambiamenti al senso dell’olfatto e del gusto e altro ancora. Entrare nei sintomi comporterà un’indicazione se qualcuno dovrà auto isolare.

L’app consente inoltre alle persone di ordinare un test attraverso il sito Web Test e Trace, offre un conto alla rovescia per quanto tempo le persone devono auto isolare se lo fanno e possono fornire livelli di rischio nelle persone’S area locale (basata sulla prima parte del loro codice postale).

Il modo in cui l’app si discosta maggiormente dagli altri in tutto il mondo è attraverso il suo uso dei codici QR. Attraverso una funzione della telecamera in-app, che dovrai dare il permesso di utilizzare, è in grado di scansionare i codici QR nei luoghi e nei registri in cui sei stato. Il governo ha reso possibile per pub, ristoranti e altri luoghi creare i propri codici QR attraverso un generatore sul suo sito.

Come il resto dell’app, i codici QR non’t Invia qualsiasi informazione a un server centrale e non’t Conservare le persone’informazioni personali. Esistono come un modo per le persone di ricordare dove sono state, nel caso in cui debbano dire ai traccianti di contatto le loro attività. La funzione del codice QR può essere attivata e disattivata nell’app e IT’è possibile eliminare i record che creano.

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I check-in del codice QR sono archiviati su un telefono per 21 giorni-ciò consente di apparire 14 giorni per il virus e sette giorni in cui è molto probabile che le persone siano contagiose.

Perché l’app invia più notifiche?

L’app dovrebbe inviare notifiche solo alle persone quando qualcuno con cui è entrato in contatto per più di 15 minuti e a una distanza di meno di due metri, è positivo. Questa è la soglia che l’app ha impostato per avvisare le persone sulla possibile esposizione Covid-1. In questi casi verrà chiesto alle persone di auto isolare.

Tuttavia, c’è anche un problema con l’app NHS che invia notifiche alle persone quando non hanno bisogno di auto isolare. Il sistema di Apple e Google può inviare notifiche di registrazione dell’esposizione o esposizione che affermano che le persone potrebbero essere state esposte. Il NHS afferma che si tratta di un messaggio predefinito da Apple e Google Technology. Non succede nulla quando vengono cliccati.

Queste notifiche fantasma hanno causato confusione sulle persone’S esposizione alle persone con covid-19. Tuttavia, l’app NHS ha introdotto una seconda notifica inviata contemporaneamente. Questo dice: “Non preoccuparti, abbiamo valutato il tuo rischio e non è necessario agire in questo momento”. Il Dipartimento della Salute afferma che le persone devono auto-isolarsi solo se viene detto di farlo all’interno dell’app.

Cosa è successo all’app Original NHS Contact Tracing?

L’app NHS Contact Tracing rilasciata a settembre è la seconda versione dell’app. Dopo mesi di sviluppo e prove sull’Isola di Wight, la prima iterazione dell’app è stata demolita perché non è stata’T funzionare correttamente. L’Inghilterra ha deciso di andare a modo suo con lo sviluppo della sua app di tracciamento a contatto e inizialmente ha evitato la tecnologia da Apple e Google a favore del proprio metodo.

I funzionari del SSN hanno deciso di creare un sistema centralizzato per cui i dati dalle interazioni telefoniche in cui sono stati riportati i sintomi sono stati inviati a un database centrale. Ma cercando di creare la propria implementazione della traccia di contatto Bluetooth, il SSN non ha potuto ottenere la stessa precisione come se stesse utilizzando Apple e Google’software S.

Attraverso i test, è stato trovato che l’app originale ha lottato per rilevare iPhone. Mela’S iOS ha spinto l’app al telefono’Sfondo e di conseguenza potrebbe rilevare solo il quattro per cento degli iPhone con cui è entrato in contatto, rispetto al 75 % dei dispositivi Android. Nei test condotti nel Regno Unito, il sistema Apple e Google ha individuato il 99 % dei telefoni.

La seconda versione dell’Inghilterra’L’app S utilizza Apple e Google’la tecnologia s e favorisce un approccio decentralizzato, in cui i dati non sono’T memorizzato in un server centrale. Tutti i dati sulle persone’Le interazioni S sono invece immagazzinate su singoli telefoni.

Come sono coinvolti Apple e Google?

Gli ecosistemi di Apple e Google sono fondamentali per l’app NHS. L’app utilizza il sistema di notifica di esposizione Apple e Google per condurre una traccia di contatto Bluetooth. Questo viene fatto tramite un’API e richiede alcune delle ultime versioni dei sistemi operativi Android e iOS.

Apple e Google hanno creato l’API nei primi mesi della pandemia e lo hanno fatto per garantire che fosse raccolto il minor numero di dati. Le aziende hanno favorito un metodo che mette le persone’S Privacy in prima linea nel sistema. Questo è, in parte, per impedire alla tecnologia di tracciamento di contatto Bluetooth di essere utilizzata maliziosamente.

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Il sistema di notifica di esposizione è integrato in Android e iOS e può essere acceso solo quando ha un’app da un governo o un servizio sanitario installato. Esso’s questo sistema che genera i codici collegati a telefoni e interazioni con altri dispositivi.

“La funzionalità dell’API Google/Apple è stata valutata insieme a test rigorosi dell’app originale,” dice il NHS. “Il governo ha deciso che l’approccio di Google/Apple aveva la massima probabilità di raggiungere gli obiettivi dichiarati, mentre raccoglieva i dati minimi necessari.”

L’app sarà obbligatoria?

Il download dell’app NHS Contact Tracing non è obbligatorio. All’interno dell’app esiste un’opzione per disattivare l’impostazione di tracciamento di contatto, che è consigliata alle persone che lavorano negli scenari sanitari.

Puoi anche eliminare l’app se decidi di non voler più usarla. Una volta che l’app viene eliminata da un telefono, non verranno ricevute le notifiche e i dati archiviati sull’app verranno eliminati.

Chi lo ha costruito e cosa succede ai miei dati?

No, non Dominic Cummings. L’app è stata sviluppata da NHS e NHSX, il braccio di innovazione del servizio sanitario, sotto la direzione del DHSC. Ci sono stati numerosi altri gruppi coinvolti nello sviluppo dell’app.

Il NHS ha pubblicato un elenco di tutte le organizzazioni coinvolte nell’app: Accenture, Alan Turing Institute, NHS Digital, NHSX, Oxford University, VMware Pivotal Lab e Zuhlke Engineering. Il National Cybersecurity Center (NCSC) del Regno Unito ha anche fornito consulenza tecnica a coloro che lavorano sull’app. L’applicazione’S Development è guidato da Gaby Appleton, ex direttore dell’Editore Academic Elsevier. Appleton ha assunto la gestione dell’app in ottobre e ha sostituito l’ex dirigente di Apple Simon Thompson.

Come ha sottolineato l’organizzazione di controllo dei fatti, Serco non è coinvolto nell’app. La società di outsourcing è stata coinvolta in altre parti del programma Test and Trace, ma non nella creazione dell’app.

Tutto il codice sorgente dietro l’app è stato reso open source ed è disponibile su GitHub. Là’S anche un avviso sulla privacy e una valutazione dell’impatto sulla protezione dei dati sul governo’S sito web. Questi dettagli come l’app gestisce le informazioni e i metodi utilizzati per crearle. Per la prima versione dell’app, questi documenti non sono stati pubblicati fino a quando l’app non è già stata testata.

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Quattro tipi di informazioni forniti all’app possono essere considerati dati personali – qualcosa che può portare all’identificazione di un individuo – in base alle leggi sulla protezione dei dati. Questi sono: Il distretto post -codice inserito durante l’installazione dell’app, le informazioni sui sintomi, i dati del codice QR e i due codici generati per il sistema di tracciamento di contatto per funzionare. “L’app è stata progettata per utilizzare i minori dati e informazioni personali possibile,” Il NHS dice nella sua documentazione sulla privacy. “Tutti i dati che potrebbero identificarti direttamente sono tenuti sul tuo telefono e non condivisi altrove.”

Il NHS afferma che il suo sistema centrale è ospitato da Amazon Web Services e dal Servizio di informatica sanitaria (questo), che si basa su Calderdale e Huddersfield NHS Foundation Trust per fornire risultati dei test all’app. Aggiunge inoltre che nessun tracker di terze parti in grado di raccogliere persone’Le informazioni personali sono state aggiunte all’app.

Inoltre, non vengono trasmesse informazioni dagli utenti di app a nessuno degli sforzi di tracciamento dei contatti a guida umana in Inghilterra. L’applicazione’L’informativa sulla privacy, tuttavia, dice: “Un’opzione considerata è consentire agli utenti dell’app la scelta di inviare dati tenuti sul proprio telefono per contattare i traccianti”.

Funzionerà l’app di contatto NHS?

Se l’app di tracciamento a contatto funzionerà o meno è la grande domanda senza risposta. Il tracciamento di contatto condotto tramite Bluetooth è stato introdotto solo durante la pandemia ed è in gran parte non dimostrato.

Ci sono una serie di rischi con l’app. Il tasso di falsi positivi è importante: questi sono casi in cui l’app crede che le persone dovrebbero auto isolare ma la previsione è errata. La prima versione dell’app prevedeva di utilizzare l’autodiagnosi per le persone che erano “positivo” Con il coronavirus, ma la seconda versione si basa sui risultati dei test. Ciò riduce la possibilità di attività dannose, sebbene il rischio di falsi positivi sia ancora reale. L’auto-segnalazione è ancora utilizzato per le funzionalità di controllo dei sintomi nell’app.

Come era il Bluetooth’t Costruito per la traccia di contatto lì’s una possibilità che le misurazioni possano essere errate. Nessuna prova ha pubblicato su come funziona il sistema quando gli oggetti sono in termini di segnali Bluetooth, il che significa che alle persone potrebbe essere chiesto di auto-isolamento a causa di un contatto stretto nonostante il fatto che si trovassero dall’altra parte di un muro di qualcuno con Covid-19. Non è inoltre considerato se i punteggi del rischio dovrebbero essere calcolati in modo diverso quando le persone sono esterne, in cui il rischio di trasmissione del virus è inferiore.

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Ma affinché l’app abbia la possibilità di essere efficace, deve essere scaricato e utilizzato da quante più persone possibile. La fiducia nel governo giocherà un ruolo importante in questo. All’inizio della modellazione pandemica dell’Università di Oxford ha scoperto che se il 60 % degli utenti di smartphone ha scaricato e utilizzato un’app di tracciamento a contatto, sarebbe possibile farlo “fermare l’epidemia”.

L’ultima modellazione dei ricercatori di Oxford, insieme a quelli della Google e della Stanford University, afferma che i download potrebbero non essere così elevati per essere utile per un’app. “In un modello a cui partecipava il 15 % della popolazione, abbiamo scoperto che i sistemi di notifica di esposizione digitale potrebbero ridurre le infezioni e le morti di circa l’8 % e il sei per cento,” I ricercatori scrivono. Lo studio si basava sulla tecnologia di tracciamento dei contatti utilizzata nello stato di Washington negli Stati Uniti. Se combinato con il contatto a guida umana, il sistema complessivo potrebbe essere ancora più efficace, hanno detto i ricercatori.

“I nostri risultati suggeriscono che entrambi gli interventi sono utili per controbilanciare l’effetto della riapertura, ma non sono totalmente sufficienti per compensare nuovi casi tranne che a livelli molto elevati di adozione e personale di tracciamento manuale,” Il documento di ricerca si conclude. “Di conseguenza crediamo che le continue distanze sociali e la limitazione delle interazioni da persona a persona siano essenziali.”

Le app di tracciamento di contatto possono essere un piccolo modo per ridurre la diffusione di Covid-19. Altrettanto importanti sono i test robusti e i sistemi di tracciamento dei contatti a guida umana. Tutti questi elementi devono funzionare correttamente per controllare la diffusione del virus.

AFP ha scricchiolato alcuni dei dati sul successo di altre app di tracciamento a contatto. All’inizio di settembre, l’app tedesca era stata scaricata 17.8 milioni di volte da una popolazione di circa 83 milioni e ha inviato diverse centinaia di avvisi a luglio.

Francia’L’app S è stata scaricata poco più di due milioni di volte a metà agosto e ha inviato 72 possibili avvisi di contatto; Svizzera’L’app S viene utilizzata da 1.6 milioni di persone (da una popolazione di 8 anni.5 milioni) e si dice che lo sia “segnalazione” 56 infezioni ogni giorno; L’Italia ha anche avuto un certo successo con 5.4 milioni di download e 155 dichiarazioni positive da giugno ad agosto; Il 20 % delle persone in Finlandia ha scaricato la sua app in un giorno.

Il paese con il più alto tasso di download è Singapore, che è stata la prima nazione a introdurre un’app di tracciamento a contatto. Il sistema Tracetogether è stato scaricato 2.4 milioni di volte a partire dal 9 settembre. Questo rappresenta circa il 40 % della popolazione di Singapore. Il paese si è anche spostato oltre le app di tracciamento dei contatti provando un Bluetooth ’gettone,’ un dispositivo indossabile, che le persone possono utilizzare per scopi di tracciamento di contatto.

Aggiornato il 22 ottobre 2020 11:45 BST: questo articolo viene regolarmente aggiornato con le ultime informazioni sulla traccia di contatto nel Regno Unito. È stato originariamente pubblicato alle 10:30 GMT il 5 maggio 2020

Matt Burgess è il vicedirettore digitale di Wired. Tweet da @mattburgess1

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Se hai pieno accesso all’app NHS, puoi utilizzare l’app NHS o accedere tramite il sito Web NHS per visualizzare e scaricare il tuo Covid Pass. Dovrai fornire un ID extra per dimostrare chi sei prima di poter avere pieno accesso all’app NHS.

Informazione:

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Pagina Review Ultima: 25 aprile 2023
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