目的:基于互联网大数据,对嗅觉丧失、味觉丧失与全球新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)真实确诊例数变化趋势进行相关性分析,探究嗅觉味觉改变对新冠肺炎疫情防控的指导意义。方法:以“loss of smell”(嗅觉丧失)和“loss of taste”(味...目的:基于互联网大数据,对嗅觉丧失、味觉丧失与全球新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)真实确诊例数变化趋势进行相关性分析,探究嗅觉味觉改变对新冠肺炎疫情防控的指导意义。方法:以“loss of smell”(嗅觉丧失)和“loss of taste”(味觉丧失)等相关词组为关键词,获取2019年1月1日至2021年7月11日间的谷歌趋势数据,并在世界卫生组织(WHO)网站获取自2019年12月30日以来的新冠肺炎确诊病例数据。所有数据均采用SPSS 23.0软件进行统计学分析。组间相关性检验最终采用Spearman相关性分析。结果:本研究采集了80周的数据,对累计186292441例全球新冠肺炎确诊病例的新增变化趋势进行了回顾性分析。自WHO网站有疫情记录以来,全球范围内关于嗅觉丧失和味觉丧失的谷歌相对检索量不断升高,嗅觉丧失和味觉丧失的相对检索量在有疫情记录前分别为10.23±2.58和16.33±2.47,在有疫情记录后分别为80.25±39.81和80.45±40.04(t值分别为8.67、14.43,P值均<0.001);有疫情记录后美国和印度的嗅觉丧失、味觉丧失的谷歌相对检索量也远高于有疫情记录前(P值均<0.001)。全球、美国和印度周新增新冠肺炎确诊例数变化趋势与嗅觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.53、0.76和0.82(P值均<0.001),与味觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.54、0.78和0.82(P值均<0.001)。在不同时间段内,嗅觉丧失和味觉丧失搜索量曲线的最低点和最高点出现的时间均分别比每周新冠肺炎新增确诊例数曲线的最低点和最高点早7~14 d。结论:全球新冠肺炎新增确诊例数与谷歌趋势中嗅觉丧失、味觉丧失等相关关键词的检索量呈显著正相关。基于互联网大数据的嗅觉味觉丧失变化趋势可提前预测新冠肺炎疫情走势。展开更多
文摘目的:基于互联网大数据,对嗅觉丧失、味觉丧失与全球新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)真实确诊例数变化趋势进行相关性分析,探究嗅觉味觉改变对新冠肺炎疫情防控的指导意义。方法:以“loss of smell”(嗅觉丧失)和“loss of taste”(味觉丧失)等相关词组为关键词,获取2019年1月1日至2021年7月11日间的谷歌趋势数据,并在世界卫生组织(WHO)网站获取自2019年12月30日以来的新冠肺炎确诊病例数据。所有数据均采用SPSS 23.0软件进行统计学分析。组间相关性检验最终采用Spearman相关性分析。结果:本研究采集了80周的数据,对累计186292441例全球新冠肺炎确诊病例的新增变化趋势进行了回顾性分析。自WHO网站有疫情记录以来,全球范围内关于嗅觉丧失和味觉丧失的谷歌相对检索量不断升高,嗅觉丧失和味觉丧失的相对检索量在有疫情记录前分别为10.23±2.58和16.33±2.47,在有疫情记录后分别为80.25±39.81和80.45±40.04(t值分别为8.67、14.43,P值均<0.001);有疫情记录后美国和印度的嗅觉丧失、味觉丧失的谷歌相对检索量也远高于有疫情记录前(P值均<0.001)。全球、美国和印度周新增新冠肺炎确诊例数变化趋势与嗅觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.53、0.76和0.82(P值均<0.001),与味觉丧失的谷歌趋势的相关系数分别为0.54、0.78和0.82(P值均<0.001)。在不同时间段内,嗅觉丧失和味觉丧失搜索量曲线的最低点和最高点出现的时间均分别比每周新冠肺炎新增确诊例数曲线的最低点和最高点早7~14 d。结论:全球新冠肺炎新增确诊例数与谷歌趋势中嗅觉丧失、味觉丧失等相关关键词的检索量呈显著正相关。基于互联网大数据的嗅觉味觉丧失变化趋势可提前预测新冠肺炎疫情走势。
