Modelling the Transmission Dynamics of COVID‐19 in Six High‐Burden Countries
Notice bibliographique
Résumé
The new Coronavirus Disease 19, officially known as COVID‐19, originated in China in 2019 and has since spread worldwide. We presented an age‐structured Susceptible‐Latent‐Mild‐Critical‐Removed (SLMCR) compartmental model of COVID‐19 disease transmission with nonlinear incidence during the pandemic period. We provided the model calibration to estimate parameters with day‐wise COVID‐19 data, i.e., reported cases by worldometer from 15 th February to 30 th March 2020 in six high‐burden countries, including Australia, Italy, Spain, the USA, the UK, and Canada. We estimate transmission rates for each country and found that the country with the highest transmission rate is Spain, which may increase the new cases and deaths than the other countries. We found that saturation infection negatively impacted the dynamics of COVID‐19 cases in all the six high‐burden countries. The study used a sensitivity analysis to identify the most critical parameters through the partial rank correlation coefficient method. We found that the transmission rate of COVID‐19 had the most significant influence on prevalence. The prediction of new cases in COVID‐19 until 30 th April 2020 using the developed model was also provided with recommendations to control strategies of COVID‐19. We also found that adults are more susceptible to infection than both children and older people in all six countries. However, in Italy, Spain, the UK, and Canada, older people show more susceptibility to infection than children, opposite to the case in Australia and the USA. The information generated from this study would be helpful to the decision‐makers of various organisations across the world, including the Ministry of Health in Australia, Italy, Spain, the USA, the UK, and Canada, to control COVID‐19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».