利用时变有效接触率校准 COVID-19 SEIR 模型
物理与社会
2024-01-31 v1 种群与进化
摘要
我们描述了由爱尔兰流行病学建模咨询组（IEMAG）开发的基于人群的 SEIR（易感、暴露、感染、移除）模型，该组就 COVID-19 应对措施向爱尔兰政府提供建议。该模型假设时变有效接触率（等价地，时变再生数）以建模非药物干预的效果。应用此类模型的一个关键技术挑战是将其准确校准到观测数据，例如每日确诊新病例数，因为该疾病的既往历史强烈影响对未来情景的预测。我们展示了一种基于 SEIR 方程反演结合统计建模与数据样条拟合的方法，以产生对此类广泛模型进行校准的鲁棒方法论。
引用
@article{arxiv.2106.04705,
title = {Calibrating COVID-19 SEIR models with time-varying effective contact rates},
author = {James P. Gleeson and Thomas Brendan Murphy and Joseph D. O'Brien and Nial Friel and Norma Bargary and David J. P. O'Sullivan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04705},
year = {2024}
}