基于SARI的巴西各州COVID-19漏报估计
应用统计
2021-04-06 v2 计算机与社会
摘要
由于其影响，COVID-19一直迫使学界寻求治愈、缓解或控制它的方法。然而，在控制方面，仍鲜有聚焦于漏报估计的研究。人们认为漏报是确定实际死亡率的一个相关因素，若不加考虑，可能导致严重的信息误导。因此，本工作的目标是利用Infogripe关于严重急性呼吸道感染（SARI）报告的数据，估计巴西各州COVID-19病例与死亡的漏报情况。该方法基于惯性概念并运用事件检测技术来研究住院SARI病例的时间序列。所称的“新发”疾病真实病例估计，是通过比较2020年（COVID-19之后）SARI病例数与近年来（2016至2019年）由季节性指数移动平均得出的总预期病例数之差来计算的。结果表明，各州漏报率差异显著，且巴西同一地区各州间不存在普遍模式。本文的出版版本可在 https://doi.org/10.1007/s00354-021-00125-3 获取。请引用为：B. Paixão, L. Baroni, M. Pedroso, R. Salles, L. Escobar, C. de Sousa, R. de Freitas Saldanha, J. Soares, R. Coutinho, et al., 2021, Estimation of COVID-19 Under-Reporting in the Brazilian States Through SARI, New Generation Computing。
引用
@article{arxiv.2006.12759,
title = {Estimation of COVID-19 under-reporting in Brazilian States through SARI},
author = {Balthazar Paixão and Lais Baroni and Rebecca Salles and Luciana Escobar and Carlos de Sousa and Marcel Pedroso and Raphael Saldanha and Rafaelli Coutinho and Fabio Porto and Eduardo Ogasawara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12759},
year = {2021}
}