研究提供了新方法预测COVID-19情况下,研究公共卫生措施的影响

统计评估技术开发的圣母大学的研究员提供公共卫生官员的新方法建立的短期预测冠状病毒诊断和死亡。它还提供了额外的洞察早在30个国家流行的缓解措施的有效性。

随着COVID-19大流行开始扩散至全球2020年初,医生们和政策制定者强调需要平曲线,或慢病毒的传播。助理业务分析Zifeng赵圣母大学门多萨商学院的教授,和他的同事们,Feiyu江的清华大学和Xiaofeng邵伊利诺伊大学的,想建立一个统计框架,可以证明如果和各种政策干预影响如何传播和死亡。他们也想为国家提供了一种方法来理解独特的增长模式在其境内。

“我们的研究旨在提供一个精确的统计模型轨迹的累积COVID-19确诊病例和死亡在一个给定的国家,例如美国,”赵说。”有一个精确的统计模型,我们可以更好地理解流行病,如果过去的历史动态的公共卫生干预措施帮助减缓传播。此外,我们还可以产生更好的预测未来的确诊病例,从而为数据驱动的公共卫生决策提供重要的信息。”

他们记录他们的工作在“时间序列分析COVID-19感染曲线:变点的角度来看,“即将到来的计量经济学杂志。

认识到病毒的传播的速度会随着时间而改变,因为越来越多的政府和卫生官员的反应,研究人员使用时间序列分析称为“分段线性模型”研究的变化。模型允许研究人员观察病例和死亡的轨迹和研究速度之前和之后政府制定不同的措施来解决大流行。

然而,要做到这一点,研究人员需要一种方法来准确地解释未知的时间依赖关系在他们的数据。

“关键分段线性模型的困难是,我们不知道当大流行的潜在相变增长提前发生,因此我们需要开发一个统计评估技术来准确估计未知的相变日期,即变化点,从观察到的COVID-19数据,”赵说。他在变点检测的研究中心,一个算法技术用于检测变化或结构性突变时间顺序组织的数据点。通常,这类算法假设时间独立的数据。

我们开发的“新变点检测技术扩展了文学的变点检测在未知的时间依赖性。我们也开发了一些新的理论工具来证明该技术,”赵说。

他们的模型显示类似的传播模式在地理相邻的国家,尤其是在欧洲大陆和拉丁美洲的发展中国家。

“此外,”他们写道,“日期从快速增长阶段过渡到适度增长阶段通常是与启动应急措施,如封锁和接触者追踪和质量测试,这部分提供了证据表明,严格的社会距离规定帮助减缓病毒增长和曲线变平。此外,我们的分析进一步表明,与发达国家相比,大多数发展中国家仍在流行的早期阶段,通常是低效率的控制的传播冠状病毒,因此可能需要更多国际艾滋病帮助控制流行病。”

研究者也展示在他们的论文中如何使用模型进行短期的预测COVID-19病例和死亡。他们的模型并不打算取代建立在流行病学的原则,他们注意。赵说,它提供了公共卫生官员“简单而有效的方法来研究流行的动态和生成准确的一周,两周之前预测的确诊病例/ COVID-19死亡,这可能为数据驱动的公共卫生决策提供重要信息。”

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