Journals / Koşuyolu Heart Journal / 2021 / Cilt: 24 - Sayı: 3

In COVID-19 Era, STEMI Decreasing May Predicted with Google-Trend Data by Time-Series Model

COVID-19 Döneminde, STEMI Azalması Zaman Serisi Modeline Göre Google-Trend Verileri ile Tahmin Edilebilir

Pages
163–170
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

GT about Covid and Death might provide to developing appropriate behaviour of patients with the STEMI for healthcare supporter.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Introduction: The explanation for the decrease of ST elevation myocardial infarction (STEMI) due to Coronavirus Disease (COVID-19) is poorly described.
📊
Key Findings & Data:Our goal is to identify whether there is a temporal association between COVID pandemics and STEMI admissions and investigate the decreased number of STEMI could be associated to the search volume of Covid, Death and chest pain, measured by Google-Trend (GT).
💡
Conclusion & Impact:GT about Covid and Death might provide to developing appropriate behaviour of patients with the STEMI for healthcare supporter.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2020 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Introduction: The explanation for the decrease of ST elevation myocardial infarction (STEMI) due to Coronavirus Disease (COVID-19) is poorly described. Our goal is to identify whether there is a temporal association between COVID pandemics and STEMI admissions and investigate the decreased number of STEMI could be associated to the search volume of Covid, Death and chest pain, measured by Google-Trend (GT). Patients and Methods: We collected our hospital admission of STEMI data and search of covid, death and chest pain in GT search data between March 01, 2020 and May 21, 2020, also we compared to STEMI count same time-limit in the previous year. We used vector-autoregressive model (VAR) to combine the number of daily new cases STEMI and search index to relative association daily covid, and death term search in using GT. Results: During this time-frame, we collected a total of 302 STEMI admitted to our hospital when compared previous year we found a 34% reduction. Spearman’s correlation-coefficient between covid, stemi, and death trend with STEMI, results [(-0.560) p< 0.001, (-0.631) p< 0.001, respectively]; model-1 and model-2 VAR bivariate analysis results in coefficient (-0.532, -2.694), also we found Granger-causality for covid and death to STEMI. Impulse response functions (IRF) depicted the STEMI decreased a relatively large amount by death and covid trend. Conclusion: In the COVID-19 period, our study showed that the uses of Google-Trend data have predict decreasing STEMI cases. Also, plausible Granger causality relationships between covid, death GT data and daily counts of STEMI. GT about Covid and Death might provide to developing appropriate behaviour of patients with the STEMI for healthcare supporter.

Özet

Giriş: Koronavirüs hastalığı (COVID-19)’na bağlı ST yükselmeli miyokart enfarktüsü (STEMI) düşüşü gösterilmiş, ancak nedenleri yeterince araştırılmamıştır. Amacımız, COVID pandemisi ile STEMI başvurusu arasında bir ilişki olup olmadığını belirlemek ve Google-Trend (GT) ile ölçülen Covid, Ölüm terimi arama hacmiyle ilişkilendirilebilecek STEMI sayısındaki azalmayı araştırmaktır. Hastalar ve Yöntem: Hastanemize başvuran STEMI verileri ile 01 Mart 2020-21 Mayıs 2020 tarihleri arasında GT arama verilerinde covid ve ölüm araması toplandı, ayrıca STEMI sayımı bir önceki yıl aynı zaman limitiyle karşılaştırıldı. Günlük yeni STEMI olgu sayısı ve GT arama indeksinin kullanımında günlük covid ve ölüm terimiyle göreceli ilişki ile birleştirmek için vektör otoregresif model (VAR) kullanıldı. Bulgular: Bu zaman çerçevesinde hastanemize kabul edilen toplam 302 STEMI toplanmış, bir önceki yıla göre %34 azalma bulunmuştur. Spearman’ın STEMI ile “covid, stemi ve ölüm” trendi arasındaki korelasyon katsayısı, sonuçlar [(-0.560) p< 0.001, (-0.631) p< 0.001, sırasıyla]; model-1 ve model-2 VAR iki değişkenli analiz sonuç katsayısı (sırasıyla -0.532, -2.694); ayrıca COVID ve STEMI’ye ölüm için Granger nedenselliği bulunmuştur. Etki tepki fonksiyonu (IRF), STEMI’nin ölüm ve covid eğilimiyle nispeten büyük bir miktarda azaldığını göstermiştir. Sonuç: COVID-19 döneminde, çalışmamız GT verilerinin kullanımının STEMI olgularının azalmasını öngörebildiğini göstermiştir. Ayrıca, covid ve ölüm GT verileri ve günlük STEMI sayıları arasındaki makul Granger nedensellik ilişkileri mevcuttur. Covid ve Ölüm ile ilgili GT, STEMI hastalarının azalmasını önlemek için sağlık bakımı sunanlar için uygun davranışların geliştirilmesine yön verebilir.

🔖

Cite This Article

KARAGÖZ, A., TOKGÖZ, H. C., AKBAL, Ö. Y., TANYERİ, S., EFE, S. Ç., KESKİN, B., KÜLTÜRSAY, B., DOĞAN, C., TANBOĞA, İ. H., ÖZDEMİR, N., KAYMAZ, C., ÖZKALAYCI, F., BAYRAM, Z. (2022). In COVID-19 Era, STEMI Decreasing May Predicted with Google-Trend Data by Time-Series Model. Koşuyolu Heart Journal, Cilt: 24 - Sayı: 3, 163–170. https://ajindex.com/articles/575884

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (1)

  1. Niccoli G, Luescher TF, Crea F. Decreased myocardial infarction admissions during COVID times: what can we learn? Cardiovasc Res 2020;116:e126-e128. [Crossref] 2. Bonow RO, Fonarow GC, O’Gara PT, Yancy CW. Association of coronavirus disease-2019 (COVID-19) with myocardial injury and mortality. JAMA Cardiol 2020;5:751-3. [Crossref] 3. De Rosa S, Spaccarotella C, Basso C, Calabro MP, Curcio A, Filardi PP, et al. Reduction of hospitalizations for myocardial infarction in Italy in the COVID-19 era. Eur Heart J 2020;41:2083-8. [Crossref] 4. Ciaffi J, Meliconi R, Landini MP, Ursini F. Google trends and COVID-19 in Italy: could we brace for impact? Intern Emerg Med 2020;15:1555-9. [Crossref] 5. Huang R, Luo G, Duan Q, Zhang L, Zhang Q, Tang W, et al. Using Baidu search index to monitor and predict newly diagnosed cases of HIV/AIDS, syphilis and gonorrhea in China: estimates from a vector autoregressive (VAR) model. BMJ Open 2020;10:e036098. [Crossref] 6. Higgins TS, Wu AW, Sharma D, Illing EA, Rubel K, Ting JY, et al. Correlations of online search engine trends with coronavirus disease (COVID-19) incidence: infodemiology study. JMIR Public Health Surveill 2020;6:e19702. [Crossref] 7. Ibanez B, James S, Agewall S, Antunes MJ, Bucciarelli-Ducci C, Bueno H, et al. 2017 ESC Guidelines for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation. Eur Heart J 2018;39:119-77. [Crossref] 8. Leor J, Poole WK, Kloner RA. Sudden cardiac death triggered by an earthquake. N Engl J Med 1996;334:413-9. [Crossref] 9. Massicotte P, Eddelbuettel D. gtrendsR: perform and display Google trends queries. R package version 2020. [Crossref] 10. Kilian L, Lütkepohl H. Structural Vector Autoregressive Analysis (Themes in Modern Econometrics). Cambridge: Cambridge University Press, 2017. [Crossref] 11. Eysenbach G. Infodemiology and infoveillance: framework for an emerging set of public health informatics methods to analyze search, communication and publication behavior on the Internet. J Med Internet Res 2009;11:e11. [Crossref] 12. https://covid19.saglik.gov.tr/ Accessed: 17 june.2020 [Crossref] 13. Cuan-Baltazar JY, Munoz-Perez MJ, Robledo-Vega C, Perez-Zepeda MF, Soto-Vega E. Misinformation of COVID-19 on the Internet: Infodemiology Study. JMIR Public Health Surveill 2020;6:e18444. [Crossref] 14. Li HO, Bailey A, Huynh D, Chan J. YouTube as a source of information on COVID-19: a pandemic of misinformation? BMJ Glob Health 2020;5:e002604. [Crossre