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《罗马大学利用ARIMA模型预测COVID-2019流行趋势》

  • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： hujm
  • 发布时间：2020-03-02

  • 罗马大学等于2020年2月26日在Data in Brief上发表题为“Application of the ARIMA model on the COVID-2019 epidemic dataset”的文章。文章指出，COVID-19被认为是一种全球性的威胁，一些研究正在使用各种数学模型来预测这种流行病的可能演变。这些基于各种因素和分析的数学模型存在潜在的偏差。研究人员提出了一个简单的计量经济模型，该模型可以用于预测COVID-19的传播。研究人员对Johns Hopkins流行病学数据进行累积式自回归动平均法（ARIMA）模型预测，预测COVID-19流行病学趋势。研究指出，COVID-19的发病率不受季节影响。

  • 原文来源：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340920302341
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    • 3月13日_利用状态转移矩阵模型，从中国的经验趋势预测全球主要流行地区COVID-19的发展 1.时间：2020年3月13日 2.机构或团队：上海交通大学附属上海第一人民医院，成都瑞智科技有限公司，财新智库集团，摩根士丹利投资管理咨询(上海)有限公司 3.事件概要： medRxiv预印平台于3月13日发表上海交通大学附属第一人民医院等的题为“The Prediction for Development of COVID-19 in Global Major Epidemic Areas Through Empirical Trends in China by Utilizing State Transition Matrix Model”的文章。研究人员利用来自湖北和湖北以外地区的先验模型，对韩国、意大利和伊朗新病例的拐点（IFP）进行了数学预测。 研究人员从中国国家卫生健康委员会（2019年12月31日至2020年3月5日）和世界卫生组织（2020年1月20日至2020年3月5日）发布的报告中提取数据作为测试对象，推论湖北省和湖北省以外地区的新病例的IFP，并以3月6日至3月9日的数据作为验证集。收集并分析新密切接触者、新确诊病例、累计确诊病例、非重症病例、重症病例、危重病例、治愈病例和死亡数据。使用此状态转换矩阵模型，可以预测韩国、意大利和伊朗的IFP到达时间范围（新增加率达到零）。文章指出，通过这种模型，全球疫情趋势将得到解码，从而更好地分配国际医疗资源并指导隔离策略。 研究人员用过匹配和拟合请景后，推测韩国的IFP时间为3月6日至3月12日，意大利为3月10日至3月24日，伊朗为3月10日至3月24日。在拟合情景下，韩国、意大利和伊朗累计确诊患者数将分别达到约20k、209k和226k。如果这些度量标准继续改进，则应该有改善的空间。在这种情况下，IFP将比研究人员的估计更早到达。但是，随着采用诊断标准的不同，新病例的变化可能会对预测模型产生各种影响。 如果发生这种情况，则IFP增量将高于上面的预测。 文章指出，根据以上结果可以肯定的是，该流行病的暴发仍无法结束，确诊病例的数量仍在不断上升。随着数据的增加，可以进一步预测世界流行趋势，因此完善全球医疗资源的分配，控制COVID-19的发展势在必行。 *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。 4.附件： 原文链接：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.10.20033670v1
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  • 《中国以外的全球COVID-19流行趋势预测》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：hujm
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    • 复旦大学等于2020年3月3日在medRxiv上发表题为“COVID-19 Epidemic Outside China: 34 Founders and Exponential Growth”的文章。该研究建立了一个数学模型来预测中国以外的全球流行趋势。 研究人员从世界卫生组织网站下载2020年1月21日至2月28日报告的中国境外诊断病例数。根据这些数字开发一个简单的回归模型：log10（Nt +34）=0.0515*t + 2.075，其中Nt是截至第i天的总确诊患者数。结果：基于此模型，估算在中国开始传播之初，大约有34位未被发现的初始患者。 全球流行趋势为指数增长，每19天增长10倍。
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