Este artigo é um Preprint
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COVID-19: Short term prediction model using daily incidence data
Preprint
em Inglês
| medRxiv
| ID: ppmedrxiv-20237024
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
BackgroundPrediction of the dynamics of new SARS-CoV-2 infections during the current COVID-19 pandemic is critical for public health planning of efficient health care allocation and monitoring the effects of policy interventions. We describe a new approach that forecasts the number of incident cases in the near future given past occurrences using only a small number of assumptions. MethodsOur approach to forecasting future COVID-19 cases involves 1) modeling the observed incidence cases using a Poisson distribution for the daily incidence number, and a gamma distribution for the series interval; 2) estimating the effective reproduction number assuming its value stays constant during a short time interval; and 3) drawing future incidence cases from their posterior distributions, assuming that the current transmission rate will stay the same, or change by a certain degree. ResultsWe apply our method to predicting the number of new COVID-19 cases in a single state in the U.S. and for a subset of counties within the state to demonstrate the utility of this method at varying scales of prediction. Our method produces reasonably accurate results when the effective reproduction number is distributed similarly in the future as in the past. Large deviations from the predicted results can imply that a change in policy or some other factors have occurred that have dramatically altered the disease transmission over time. ConclusionWe presented a modelling approach that we believe can be easily adopted by others, and immediately useful for local or state planning.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
medRxiv
Tipo de estudo:
Estudo observacional
/
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint