Constructing COVID-19 Pandemic Prediction Models Using Positivity Rate
Notice bibliographique
Résumé
Data science-based techniques have been widely applied in studies related to COVID-19 spread prediction. In these studies, different modeling techniques have been deployed to estimate the current and future trajectories of the pandemic. The estimation models for these trajectories mainly consider the change in the daily number of confirmed cases as a key modeling input variable. The enforcement of precautionary measures related to COVID-19, in several countries, relied on the estimation results obtained using these prediction models. This paper demonstrates the use of the positivity rate, instead of the daily number of confirmed cases, to obtain more accurate estimates for future pandemic trajectories. We used COVID-19 datasets for eight countries to obtain the daily positivity rate. Susceptible–Infected–Recovered (SIR) modeling was applied for the two compared cases, the case of using the positivity rate and the case of using the daily number of confirmed cases. For each case, we obtained estimated dates for the end of the pandemic. Pairs of results are statistically compared. The results for the predicted pandemic end dates obtained using the positivity rate were found to be statistically different from those obtained using daily confirmed cases. Based on these results, health authorities are advised to consider the pandemic prediction results based on the positivity rates because these rates consider both the daily number of confirmed cases and the number of performed tests.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».