Estimating the time-dependent effective reproduction number and vaccination rate for COVID-19 in the USA and India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The effective reproduction number, $ R_t $, is a vital epidemic parameter utilized to judge whether an epidemic is shrinking, growing, or holding steady. The main goal of this paper is to estimate the combined $ R_t $ and time-dependent vaccination rate for COVID-19 in the USA and India after the vaccination campaign started. Accounting for the impact of vaccination into a discrete-time stochastic augmented SVEIR (Susceptible-Vaccinated-Exposed-Infectious-Recovered) model, we estimate the time-dependent effective reproduction number $ (R_t) $ and vaccination rate $ (\xi_t) $ for COVID-19 by using a low pass filter and the Extended Kalman Filter (EKF) approach for the period February 15, 2021 to August 22, 2022 in India and December 13, 2020 to August 16, 2022 in the USA. The estimated $ R_t $ and $ \xi_t $ show spikes and serrations with the data. Our forecasting scenario represents the situation by December 31, 2022 that the new daily cases and deaths are decreasing for the USA and India. We also noticed that for the current vaccination rate, $ R_t $ would remain greater than one by December 31, 2022. Our results are beneficial for the policymakers to track the status of the effective reproduction number, whether it is greater or less than one. As restrictions in these countries ease, it is still important to maintain safety and preventive measures.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 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 découle