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App-based COVID-19 surveillance and prediction: The COVID Symptom Study Sweden
Preprint
em Inglês
| medRxiv
| ID: ppmedrxiv-21258691
ABSTRACT
The app-based COVID Symptom Study was launched in Sweden in April 2020 to contribute to real-time COVID-19 surveillance. We enrolled 143,531 study participants ([≥]18 years) who contributed 10.6 million daily symptom reports between April 29, 2020 and February 10, 2021. Data from 19,161 self-reported PCR tests were used to create a symptom-based model to estimate the individual probability of symptomatic COVID-19, with an AUC of 0.78 (95% CI 0.74-0.83) in an external dataset. These individual probabilities were used to estimate daily regional COVID-19 prevalence, which were in turn used together with current hospital data to predict next week COVID-19 hospital admissions. We found that this hospital prediction model demonstrated a lower median absolute percentage error (MdAPE 25.9%) across the five most populated regions in Sweden during the first pandemic wave than a model based on case notifications (MdAPE 30.3%). During the second wave, the error rates were similar. When applying the same model to an English dataset, not including local COVID-19 test data, we observed MdAPEs of 22.3% and 19.0%, respectively, highlighting the transferability of the prediction model.
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Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
medRxiv
Tipo de estudo:
Estudo observacional
/
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2021
Tipo de documento:
Preprint