Real-Time Forecasting of COVID-19 Cases Using Human Mobility in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To minimize the impact of the COVID-19 pandemic, local public health authorities are often required to make prompt and informed decisions on anticipated case-loads, resource allocation for surveillance and testing, and public health intervention appropriateness. The objective of this research was to develop a near-term forecasting model to predict COVID-19 cases using real-time human mobility information in Ontario, Canada to assist public health authorities with outbreak response. METHODS & MATERIALS: We utilized a deep neural network model to generate a short-term forecast of new COVID-19 cases by two weeks from May to August 2021. Variable selection was informed by a recent literature review and our ongoing research associating COVID-19 cases with human mobility, demographic and socio-economic factors. A real-time human mobility statistics consisting of a weekly summary of short and long-distance movement, demographic characteristics, weather, vaccination coverage, geo-location, and reported COVID-19 cases two weeks prior were included as predictors. We considered weeks as temporal and health regions as geographic units to account for population-level variabilities. We used a holdout method for model validation of over 300 iterations. Average mean squared error (MSE) and 95% confidence interval (CI) along with overlaying forecasted COVID-19 cases over the reported were used to evaluate the overall model fit. The model predictions were summarized as means and 95% CIs. RESULTS: Our best forecasting model had a mean MSE of 0.53 (95% CI: 0.49 – 0.56). Since May 2021, the overall trend of the reported COVID-19 cases in Ontario closely followed the forecasted cases, about 89% of the reported cases were within 1.5 times the interquartile range (IQR) and all were within the entire range of the distribution of the predictions. Forecasting accuracy also varied by health region characteristics, such a population size and density, remoteness, and reported COVID-19 case volume during the most recent weeks. CONCLUSION: A near-term prediction of new COVID-19 cases with real-time population-level data could help public health authorities anticipate, plan and monitor disease burden in a population. Such predictions also allow the assessment of population-level health interventions to minimize new COVID-19 cases on a real-time basis and inform prompt decision making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».