2月5日_加州大学伯克利分校使用逻辑增长模型预测2019-nCoV流行
1.时间：2020年2月5日
2.机构或团队：加州大学伯克利分校
3.事件概要：
加州大学伯克利分校于2020年2月5日在medRxiv上发表题为“Forecasting the Wuhan coronavirus (2019-nCoV) epidemics using a simple (simplistic) model”的文章。
研究人员使用截至2020年1月28日的数据分析了中国大陆确诊的感染病例。此外，截至2月3日的所有可用数据都以相同的方式处理。对于第一个期间（截至2020年1月28日），累积的病例数遵循指数函数。但是，从1月28日起，指数增长呈下降趋势。有效传染数的持续下降也证实了这种慢于指数的增长。反向趋势分析表明最初的基本传染数R0约为2.4到2.5。研究人员使用了一个简单的逻辑增长模型，该模型非常适合所有报告的数据。研究人员使用该模型和第一组数据，估计2月中旬病例数达到最大，约21,000例。使用所有可用数据，最大病例数会更高，为29,000，但其动态没有改变。这些预测没有考虑到任何其他可能的次要感染源。
*注，本文预印本论文，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：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020461v1
