Real-time forecasting of COVID-19 spread according to protective behavior and vaccination: autoregressive integrated moving average models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mathematical and statistical models are used to predict trends in epidemic spread and determine the effectiveness of control measures. Automatic regressive integrated moving average (ARIMA) models are used for time-series forecasting, but only few models of the 2019 coronavirus disease (COVID-19) pandemic have incorporated protective behaviors or vaccination, known to be effective for pandemic control. METHODS: To improve the accuracy of prediction, we applied newly developed ARIMA models with predictors (mask wearing, avoiding going out, and vaccination) to forecast weekly COVID-19 case growth rates in Canada, France, Italy, and Israel between January 2021 and March 2022. The open-source data was sourced from the YouGov survey and Our World in Data. Prediction performance was evaluated using the root mean square error (RMSE) and the corrected Akaike information criterion (AICc). RESULTS: A model with mask wearing and vaccination variables performed best for the pandemic period in which the Alpha and Delta viral variants were predominant (before November 2021). A model using only past case growth rates as autoregressive predictors performed best for the Omicron period (after December 2021). The models suggested that protective behaviors and vaccination are associated with the reduction of COVID-19 case growth rates, with booster vaccine coverage playing a particularly vital role during the Omicron period. For example, each unit increase in mask wearing and avoiding going out significantly reduced the case growth rate during the Alpha/Delta period in Canada (-0.81 and -0.54, respectively; both p < 0.05). In the Omicron period, each unit increase in the number of booster doses resulted in a significant reduction of the case growth rate in Canada (-0.03), Israel (-0.12), Italy (-0.02), and France (-0.03); all p < 0.05. CONCLUSIONS: The key findings of this study are incorporating behavior and vaccination as predictors led to accurate predictions and highlighted their significant role in controlling the pandemic. These models are easily interpretable and can be embedded in a "real-time" schedule with weekly data updates. They can support timely decision making about policies to control dynamically changing epidemics.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».