USA: Internetaktivität lässt Rückschlüsse auf Allergiemuster zu

Um die räumliche und zeitliche Prävalenz von Allergien zu ermitteln, haben US-amerikanische Forscher Beiträge auf der Online-Plattform X und Google-Suchanfragen ausgewertet. Künftig könnte ihre Methodik bei der Vorhersage von Allergien und Allergenexpositionen helfen.

Mehr als 25 Prozent der US-Amerikaner leiden unter saisonalen Allergien, aber wie die Prävalenz saisonaler Allergien räumlich und zeitlich variiert, bleibt unklar – auch weil wegen Allergiesymptomen nicht immer ein Arzt aufgesucht wird.

Wer sich online über Allergien beschwert, liefert Daten zu Allergien

Elias Stallard-Olivera und Noah Fierer untersuchten Twitter-Beiträge (jetzt X) und Google-Suchanfragen aus den Jahren 2016-2020, um räumliche und zeitliche Allergiemuster zu extrapolieren. Ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache sortierte Beiträge, die auf Symptome hinwiesen (z.B. „Meine Allergien sind heute wirklich schlimm!“) von Beiträgen, die Schlüsselwörter enthielten, aber nicht auf das Vorhandensein von Symptomen hinwiesen (z.B. „Gluten and Allergy Free expo“). 

Die Autoren validierten ihre Daten anhand von Besuchen in der Notaufnahme wegen saisonaler Allergien. Stallard-Olivera und Fierer fanden relativ starke Zusammenhänge zwischen Online-Aktivitäten zu saisonalen Allergien und entsprechender Dokumentation in Notaufnahmen. Die Autoren nutzten das daraus resultierende Modell, um saisonale Allergiemuster in allen größeren Ballungsräumen der Vereinigten Staaten abzuleiten.

Große interannuelle Variabilität

Die sich daraus ergebenden Karten zeigen einen starken nationalen Impuls von Allergiesymptomen im März-Mai: eine Welle von Beschwerden zu Symptomen, die im Südosten beginnt und im Nordosten und oberen Mittleren Westen endet. Die interannuelle Variabilität ist beträchtlich. Den Autoren zufolge könnten anomale Spitzen von Allergiesymptomen, wie etwa die im Juni 2018 in Los Angeles County aufgezeichnete, auf einen Boom bestimmter Pollen oder Schimmelpilze hinweisen. Nach Ansicht der Autoren könnte die Methode bei der Vorhersage von saisonalen Allergien und Allergenexpositionen helfen.