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基於傳輸速率數據,一組研究人員開發出易用可靠模型和儀表板預測日數COVID-19
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自大流行開始以來,精確COVID-19事件預測一直是許多研究的重點得克薩斯A&M公共衛生學院生物統計研究者使用SEIR框架(可識別性、接觸性、受感染性和恢複性狀態)創建模型預測二至三周內COVID-19案例數(Zha2021預測僅以觀察事件案例為基礎,模型對三種假設即恒定傳輸率調整,增加5%或下降5%
模型使用公共來源新報告案例數據,如約翰霍普金斯大學COVID-19數據存儲庫,用於州縣級COVID-19傳輸率預測
為了評價模型,研究人員參照2020年四期預測基準,即4月15日、6月15日、8月15日和10月15日。州級應用時,模型數據僅在一例中偏離記錄事件,這可歸結為特定時間數劇增縣級模型性能同樣令人滿意
結果嚴重依賴源數據細節,作者則認為模型短期內能作出足夠準確可靠的快速增壓預測集成儀表板每日生成預測 未來幾周研究者認為,它易於使用使得模型能以相對較少的資源實施,為公眾健康決策提供資訊,如蒙麵任務和快速增壓規劃
源碼 :得克薩斯A&M大學
圖像信用:Zhao等2021
