重新想象学习更新第2部分的文字记录

詹娜Bacolor:

我再次回来谈谈COVID-19的指标和我们的一些其他考虑，并向大家介绍我们新的病例报告系统的最新情况. 让我们开始吧. 首先我们将回顾10月9日的指标, 然后我们将进入趋势, 我认为这更能说明社区和时间点之间发生了什么. 然后我们将讨论作为指标页面一部分的其他一些注意事项. 特别是今晚, 我们将关注密歇根的校园疫情以及不断出现的校园病例和年龄数据问题. 然后，我将分享我们的AAPS COVID-19病例仪表板，并接受大家的提问和回答. 首先让我们看一下仪表盘. 这是上周五贴出来的. 我们每周都会做这些. 同样，指示板的目的是为决策提供信息. 今晚，几位公众评论员谈到了这些指标过于严格. 我想指出这一点, 9月30日提交并获得董事会批准的修订后的指标实际上允许更广泛的考虑范围.

所以特别, 当我们将自己与其他县和州的新病例数进行比较时, 每十万人, 我们增加了一个考虑范畴，使它不那么严格. 这是基于我们收到的反馈以及咨询了一些流行病学家和我们县的医疗主任. 这周你会在仪表盘上看到的另一个变化是我们增加了一些其他考虑因素, 再一次。, 基于社区反馈. 新增COVID-19住院人数和新增COVID-19确诊死亡人数. 我每周都看. 它不需要进入仪表板本身, 但这是我们正在考虑的事情, 每周和个人, 我希望看到一些数据收集，在某个时候会有一个系统，以及受到COVID-19长期影响的人数，所以他们在技术上已经康复, 但他们的长期症状会让人非常虚弱.

好吧, 现在让我们来看看实际的指标，你们可以看到上周在华盛顿县的数据, 我们地势平坦，与密歇根州齐平. 既然我们, 你知道, 上周五检索到的数据, 我们看到密歇根继续上升，我们处于C类，每百万人中有病例. 我们注意到密歇根州每10万新增病例变为橙色. 我还想让大家明白仪表板中的大部分数据来自, MI安全启动图, 这是生成的, 这是密歇根大学公共卫生学院和信息学院的一个项目. 这对我们来说是一个很好的资源. 我们也确实看到了我们的积极率持续走低的趋势. 所以当我们开始研究趋势时，这一切都会变得更容易深入.

所以我们将着眼于我刚刚提到的所有这些指标的趋势. 首先我们来讨论每百万病例数, 这就是我们如何确定仪表板上的趋势线. 我想在这里指出，我们最初的目标是7，一旦我们扩展了它, 我们也, 我们将每百万人中有40个病例作为决定回归的考虑因素，这样就减少了, 稍微不那么严格, 但仍在我们研究过的安全指南范围内. 我们有按县，地区和州划分的信息以及我们检索数据的所有三个日期. So, 我想指出的是，我们在9月16日度过了非常快乐的一天, 想着也许我们是, 我们一直在寻找一段时间，在那里我们可以打开它是最近我们有这样的想法，这种希望和乐观. 不幸的是，在那之后，我们看到县里的病例有了相当大的上升. 截至上周五，他们已经有所回落, 它们仍然高于我们需要的每百万病例数. 9月16日，该地区的情况也相当不错, 从那时起，它就一直高于我们所能接受的水平. 我关心的是这个州正在发生的事情，以及人们是否会跟进, 我们看到这个州的病例在增加, 这并不一定会直接影响我们的决定, 但这是我们需要关注的世界的一部分.

好吧, 让我们来看看十万分之一的病例，我只是在重复一些你们已经听过的东西给那些刚开始看的人. 我们用每十万例来检验其他数据. 这是一个不同的数据源. 这是哈佛全球健康倡议COVID-19仪表板, 它可以更快地提取数据. 但是你知道, 不同的, 我在之前的演讲中提到过, 不同的数据源各有利弊. 好消息是这反映了我们在前一张幻灯片上看到的每百万人的趋势. 再一次。, 我们在看县和州, 他们不再按地区划分了, 或者根本就没有. 一次又一次, 我们有我们的目标, 然后是考虑和, 你知道, 你可以看到我们是, 我们在9月16日的这次测量中确实朝着正确的方向前进. 所以我们离我们需要达到的目标还不远，我认为这是主要的一点. 我想做的, 我们在当地就像坐过山车一样, 这个时候我们只是稍微骑了一下.

所以，这个阳性率对我们当地来说是个好消息. 我们已经看到了一致性, 低积极性，我们的目标是不超过3%, 我们在这方面做得很好. 这很好.

那么我们来谈谈其他的一些注意事项在底部的部分, 数据仪表板本身. 学校的疫情对我们来说很重要看看其他人的情况如何. 其他学区的情况如何? 我们对它们的爆发有什么观察? 今晚一位公共评论员说私立学校没有爆发疫情，这是不正确的. 在过去的一两周里，我们的私立学校爆发了相当严重的疫情，这已经发生了. 我认为还有其他私立学校的教室也被隔离了. 因此，很多人也在考虑校园案件. 所以我们也想解决这个问题. 让我们来看看学校爆发的疫情. 密歇根州卫生与公众服务部的一份相对较新的报告称，每周提供一次, 上周在学校校园发生的所有传播病例清单. 这里面有很多问题, 但这是一个很好的方式来大致了解发生了什么. 其中一个问题是只有实验室确认的病例, 我们知道有很多可能的病例，而可能的病例是对出现COVID-19症状的人的公共卫生定义, 而且他们接触过一个实验室确诊的病例. 所以，我们知道有很多可能的病例是在县一级追踪的. 不幸的是，他们不在这份报告中. 另一件困难的事情是，他们把员工和学生混在一起. 所以我们得到了案例, 我们可以看到其中一些是员工, 一些学生的数量, 但也有一种选择，让人们两者都说. 所以我们不能完全梳理出这些信息. 该报告只统计了发生在学校内部的传播. 所以可能有几个人实际上感染了这种病毒, 进入一所学校或学校校园, 在校园外的其他地方发送. 而且，它不会反映在本报告中. 说了这么多，看看这个还是有帮助的.

我们有, 我们可以开始了解该州的学校疫情是如何发展的, 这个是可用的, 任何人都可以公开获得. 让我们来看看. 所以我们每周都在收集数据. 我们有三个数据点，9月26日，10月5日，两天前，10月12日. 这张幻灯片显示了爆发疫情的学校数量. 在这一小簇条形图的左边是新的爆发. 这些在过去一周被确定为新的疫情, 只算一次, 所以他们没有重复计算和持续进行. 所以你看我们在州的另一边. 我们看到你知道, 19至20所学校爆发疫情, 正在进行的k - 12学前班爆发的疾病, 在之前的报告中被确定的学校，他们仍然有病例. 还有病例的时间框架是28天. 所以这就是我想要的，我认为这是一种不同的看待它的方式. 因此，我们看到持续增长的部分原因是由于这28天的窗口. 当然，部分原因是病例在蔓延. 所以这需要我们一起去理解. 我有一种看待实际案例的方法, 我认为这对我们很有帮助. 首先，我们有，在左边这是周一的报告. 这是一个时间点. 我现在给你们的信息是一个时间点. 我们不是看几个星期. 我们看的是两天前，10月12日的一份报告. 报告中有346个案例. 一次又一次, 这些都是上周学生和教职员的新病例, 报告之前, 有66例病例和280例正在进行的病例. 我在这张幻灯片上给你们定义了它们. 所以我认为观察这些案例的发展水平是很有趣的, 哪些在右边的饼状图中显示. 几乎有一半的学生在高中, 但其余的都是在幼儿园到小学和中学. 所以我想，你知道，我们一遍又一遍地听到，哦，你不能在小学得到它. 好吧, 你知道, 我们现在确实有一些数据表明，已经有一些疫情爆发，并导致了病例和学前教育到小学水平, 当然，我们会继续监控，看看它会走向何方.

让我们继续我们的校园和年龄的考虑. 我们知道从9月24日到10月7日, 也就是上周四, 它持续了两周, 星期四至星期四, 县里80%的案子, 是在18到22岁之间吗. 我们可以看到，密歇根大学附近的邮政编码显示出更大的影响. 所以问题是，这是否会蔓延到社区的其他部分? 你们知道, 我们必须与我们在大学和卫生部门的合作伙伴一起考虑这个问题, 看起来像医生. 斯威夫特在她的开场白中提到了关注我们同行的情况, 小镇, 大的大学区.

周五发表的一项研究我认为对我们很有帮助这是一项非常大的研究由疾病预防控制中心发表在他们的死亡率发病率和死亡率周报中. 他们研究了767个热点县. 这些县的病例激增. 很明显，这是美国很大的一部分? 因此，随着这些热点的发展，他们研究了积极的百分比和年龄范围. 那么谁先得到它，然后谁得到它，然后谁得到它. 因此，他们发现，24岁以下人群的早期阳性率上升通常预示着25岁及以上人群的病例激增. 这在南部和西部更为明显, 但他们实际上能够将其归结为几天, 病例和年轻人激增后的平均天数, 有一个31天的时间框架. 然后我们的老年群体会开始看到感染的增加. 所以我觉得这对我们来说很重要, 在我们前进的过程中考虑不同的观点、数据和可靠来源的研究.

那么，让我们谈谈AAPS，我们最近的案例以及如何访问仪表板. So, 周一，全州所有的学校都必须以人们可以很容易地在他们的网站上找到的方式公开展示, 他们的COVID-19病例数据. 我们已经做到了. 我们有如果有新病例我们有24小时的时间, 实验室确认或可能, 我们有24小时的时间把它输入我们的数据仪表板. 案例中既有学生，也有员工. 所以如果人们现在去，你就能找到它. 这是我们主页的头条. 我们按每栋楼的病例数列出了这些病例, 自10月12日以来的病例总数, 因为当我们更新这个的时候, 它会显示新的病例，然后你会在底部看到总数. 我们把隔离的人数也算进去了，尽量做到透明. 这不是要求. 有时候我们很难搞清楚, 因为是卫生部门把人隔离起来的, 但我们要试一试. 我们来看看能不能准确地做出来. 我们还列出了学区采取的行动. So, 一个非常重要的事情是，这不是一个通知系统给那些可能有暴露风险的人. 这只是对案件的公开统计, 任何人都可以去任何学区、私立学校和特许学校查看并确保他们也公开发布了这些信息.

另一件重要的事情是，社区在看到数据时不要做出假设. 举个例子，现在我们在一所学校有三个病例. 所以你可能会认为, Oh, 它们都是相互连接的, 但事实并非如此. 所以我鼓励大家不要做假设或猜测.

So, 每种情况下, 我们在学习, 我们正在学习，我们正在对我们的协议和程序做出必要的改变. 我想对华盛顿县卫生部门的协助表示衷心的感谢, 尤其是上周. 他们真的帮了我们不少忙, 我不想说得太详细，但他们确实在努力工作, 追踪接触者的艰巨工作. 所以，我只想公开承认他们对我们的帮助是非常非常大的.