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Clarifying predictions for COVID-19 from testing data: the example of New-York State
Pierre Griette; Pierre Magal.
Afiliação
  • Pierre Griette; University of Bordeaux
  • Pierre Magal; University of Bordeaux
Preprint em Inglês | medRxiv | ID: ppmedrxiv-20203034
ABSTRACT
In this article, we use testing data as an input of a new epidemic model. We get nice a concordance between the best fit the model to the reported cases data for New-York state. We also get a good concordance of the testing dynamic and the epidemics dynamic in the cumulative cases. Finally, we can investigate the effect of multiplying the number of tests by 2, 5, 10, and 100 to investigate the consequences on the reduction of the number of reported cases.
Licença
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Texto completo: Disponível Coleções: Preprints Base de dados: medRxiv Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Preprint
Texto completo: Disponível Coleções: Preprints Base de dados: medRxiv Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Preprint
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