COVID-19 流行风险的个体水平建模
应用统计
2020-08-24 v4 种群与进化
统计计算
摘要
持续的 COVID-19 大流行需要多方面的公共卫生应对，包括互补的干预措施，以在疫苗和疗法研发期间控制疾病传播。许多此类干预需依据现有数据（包括症状、接触模式和环境因素）的流行风险预测来指导。在此，我们提出一种基于个体水平模型（ILMs）的新概率形式体系，为个体感染概率提供严格公式，其可通过应用于群体水平隔室模型的最大似然估计（MLE）进行参数化。我们描述了一种方法，将实时收集的个体数据与总体病例数相整合，以更新作为个体风险因素函数的感染易感性预测器。
引用
@article{arxiv.2006.16761,
title = {Individual-level Modeling of COVID-19 Epidemic Risk},
author = {Andres Colubri and Kailash Yadav and Abhishek Jha and Pardis C. Sabeti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.16761},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 5 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1908.06822 by other authors