基于人群隔离水平估计 COVID-19 病例数

我们使用 logistic 函数将一段时间内被病毒感染的个体数量估计为前一时段感染发生期间社会隔离水平的函数。每个时段由固定的天数日期范围组成，社会隔离应在该范围内对下一日期范围内的病毒传播产生影响。样本来自巴西圣保罗州的 COVID-19 病例和社会隔离水平数据。所提出的方法分为两个阶段：1) 将 logistic 函数拟合 COVID-19 经验数据以获得函数参数；2) 除总体增长率外的函数参数以及所有时段的社隔离水平均值用于计算一个称为 $\lambda$ 的常数。每个时段的逻辑增长率使用 $\lambda$ 和该时段的隔离水平计算。使用 logistic 函数和前一时段的增长率估计该时段的病例数，以获得在经历时间内社会隔离的效果。产生经验数据与估计数据之间较好相关性的时段为 5 天。我们得出结论，该方法进行的数据估计与经验数据具有高相关性。