Modelling the transmission dynamics of COVID-19 in six high burden countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The new coronavirus disease, officially known as COVID-19, originated in China in 2019 and has since spread around the globe. We presented a modified Susceptible-Latent-Infected-Removed (SLIR) compartmental model of COVID-19 disease transmission with nonlinear incidence during the epidemic period. We provided the model calibration to estimate parameters with day wise corona virus (COVID-19) data i.e. reported cases by worldometer from the period of 15 th February to 30 th March, 2020 in six high burden countries including Australia, Italy, Spain, USA, UK and Canada. We estimate transmission rates for each countries and found that the highest transmission rate country in Spain, which may be increase the new cases and deaths in Spain than the other countries. Sensitivity analysis was used to identify the most important parameters through the partial rank correlation coefficient method. We found that the transmission rate of COVID-19 had the largest influence on the prevalence. We also provides the prediction of new cases in COVID-19 until May 18, 2020 using the developed model and recommends, control strategies of COVID-19. The information that we generated from this study would be useful to the decision makers of various organizations across the world including the Ministry of Health in Australia, Italy, Spain, USA, UK and Canada to control COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».