Weekly Nowcasting of New COVID-19 Cases Using Past Viral Load Measurements
Notice bibliographique
Résumé
The rapid spread of the coronavirus disease COVID-19 has imposed clinical and financial burdens on hospitals and governments attempting to provide patients with medical care and implement disease-controlling policies. The transmissibility of the disease was shown to be correlated with the patient's viral load, which can be measured during testing using the cycle threshold (Ct). Previous models have utilized Ct to forecast the trajectory of the spread, which can provide valuable information to better allocate resources and change policies. However, these models combined other variables specific to medical institutions or came in the form of compartmental models that rely on epidemiological assumptions, all of which could impose prediction uncertainties. In this study, we overcome these limitations using data-driven modeling that utilizes Ct and previous number of cases, two institution-independent variables. We collected three groups of patients (n = 6296, n = 3228, and n = 12,096) from different time periods to train, validate, and independently validate the models. We used three machine learning algorithms and three deep learning algorithms that can model the temporal dynamic behavior of the number of cases. The endpoint was 7-week forward number of cases, and the prediction was evaluated using mean square error (MSE). The sequence-to-sequence model showed the best prediction during validation (MSE = 0.025), while polynomial regression (OLS) and support vector machine regression (SVR) had better performance during independent validation (MSE = 0.1596, and MSE = 0.16754, respectively), which exhibited better generalizability of the latter. The OLS and SVR models were used on a dataset from an external institution and showed promise in predicting COVID-19 incidences across institutions. These models may support clinical and logistic decision-making after prospective validation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».