COVID-19 in India: Statewise Analysis and Prediction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The highly infectious coronavirus disease (COVID-19) was first detected in Wuhan, China in December 2019 and subsequently spread to 212 countries and territories around the world, infecting millions of people. In India, a large country of about 1.3 billion people, the disease was first detected on January 30, 2020, in a student returning from Wuhan. The total number of confirmed infections in India as of May 3, 2020, is more than 37,000 and is currently growing fast. OBJECTIVE: Most of the prior research and media coverage focused on the number of infections in the entire country. However, given the size and diversity of India, it is important to look at the spread of the disease in each state separately, wherein the situations are quite different. In this paper, we aim to analyze data on the number of infected people in each Indian state (restricted to only those states with enough data for prediction) and predict the number of infections for that state in the next 30 days. We hope that such statewise predictions would help the state governments better channelize their limited health care resources. METHODS: Since predictions from any one model can potentially be misleading, we considered three growth models, namely, the logistic, the exponential, and the susceptible-infectious-susceptible models, and finally developed a data-driven ensemble of predictions from the logistic and the exponential models using functions of the model-free maximum daily infection rate (DIR) over the last 2 weeks (a measure of recent trend) as weights. The DIR is used to measure the success of the nationwide lockdown. We jointly interpreted the results from all models along with the recent DIR values for each state and categorized the states as severe, moderate, or controlled. RESULTS: values corresponding to the logistic and the exponential models are above 0.90, indicating a reasonable goodness of fit. We also provide a web application to see the forecast based on recent data that is updated regularly. CONCLUSIONS: States with nondecreasing DIR values need to immediately ramp up the preventive measures to combat the COVID-19 pandemic. On the other hand, the states with decreasing DIR can maintain the same status to see the DIR slowly become zero or negative for a consecutive 14 days to be able to declare the end of the pandemic.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».