Analytical models and methods for the COVID-19 pandemic: a survey focused on progression and mitigation <i>via</i> non-pharmaceutical interventions
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing global impact of the COVID-19 pandemic necessitates a complex, multistage approach involving containment, suppression and mitigation. We review analytical and operations research (OR) work dedicated to forecasting pandemic progression and devising non-pharmaceutical interventions (NPIs), with a particular focus on these topics due to their recent prominence and practical importance. This systematic review aims to provide decision-makers and healthcare planners with the most effective tools and motivate further focused and impactful research. A total of 79 papers were surveyed, 48% of which focus on pandemic prediction and the remainder on NPIs. Diverse predictive methods, including compartmental models, statistical tools and machine learning, showed remarkable accuracy in predicting pandemic spread and in assessing the effectiveness of NPIs. There is, however, no accepted best prediction method even though ensemble forecasting appears to outperform other methods. Furthermore, NPIs are recognized for their effectiveness in mitigating the pandemic and their efficacy is influenced by factors such as location, input parameters, and demographics. These findings underscore the necessity for a comprehensive comparison of predictive methods and for models combining predictive methods and optimization strategies.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».