3月6日，medRxiv预印平台发布了希腊雅典大学医学院等的文章“Data-Based Analysis, Modelling and Forecasting of the COVID-19 outbreak”，更新了其对COVID-19感染人数、死亡人数等的估计。
研究人员根据2020年1月11日至2月10日中国湖北省的公开流行病学数据，对主要流行病学参数，特别是死亡人数和恢复率以及90％置信区间进行了估计，并基于易感、感染、恢复、死亡（SIRD）模型，估计了基本再生数（R0 ）和感染率。通过根据所报告的数据校准SIRD模型的参数，研究人员还尝试预测疫情在疫情中心直到2月29日的演变情况。研究人员指出，由于受感染个体的数量，尤其是无症状或轻症的个体的数量被怀疑比官方数字高得多，研究人员考虑使用确诊感染病例20倍、康复病例40倍以及死亡人数保持不变的设定利用模型进行了重新计算。
使用确诊病例的官方计数，研究人员计算出从1月11日到1月18日的时间段的R0的预期值约为4.6，而在使用确诊感染病例20倍、康复病例40倍以及死亡人数保持不变的设定计算得出的R0的预期值约为3.2。研究人员基于SIRD模拟出R0的估计平均值约为2.6。研究人员表示其预测对目前中国正在暴发的疫情发出了警告。根据已确诊病例的官方数据，该研究模拟结果表明，到2月29日累计感染人数可能达到14万（上限为700,000），此前该研究团队估计累计感染病例将超过68000例。关于死亡人数，基于到2月10日的数据和对人群实际感染和康复人数的估计，该研究模拟结果预测，到2月29日死亡人数可能会超过3200人，此前该研究团队估计死亡人数可能超过7000。
然而研究人员指出其分析进一步表明，各种因素可能导致病例死亡率显着下降，像在中国湖北采取的严格控制措施（例如，对感染者进行隔离和住院治疗）。但是主要是由于以下事实：如果人口中实际感染和康复病例的累积数量显着更高（假定被感染人数是报告人数的20倍，而康复人数是报告人数的10倍），则病死率大大降低 1％。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
