面向预测与医疗规划的 COVID-19 数学模型优化
动力系统
2020-12-11 v1
摘要
目的。COVID-19 大流行已威胁到使医院和 ICU 服务崩溃，并影响了非 COVID 患者的照护项目。目的是开发一个数学模型，旨在优化与 COVID-19 患者住院和 ICU 收治需求相关的预测。设计。前瞻性研究。地点。西班牙格拉纳达省。人群。2020 年 3 月 15 日至 9 月 22 日期间连续住院、收入 ICU、康复及死亡的 COVID-19 患者。研究变量。感染 SARS-CoV-2 并因 COVID-19 住院或收入 ICU 的患者人数。结果。利用医院报告的数据开发了一个数学模型，反映人群在 COVID-19 相关不同关注组之间的流动。该工具使我们能够基于社会卫生限制措施分析不同情景，并预测直至 2021 年 5 月的感染、住院和 ICU 收治人数。结论。该数学模型能够足够提前地提供关于 COVID-19 演变的预测，以预见患病高峰以及医院和 ICU 照护需求，还有可加强非 COVID 患者照护的时段的出现。
引用
@article{arxiv.2012.05804,
title = {Mathematical model optimized for prediction and health care planning for COVID-19},
author = {Jose Manuel Garrido and David Martinez-Rodriguez and Fernando Rodriguez-Serrano and Jose Miguel Perez-Villares and Andrea Ferreiro-Marzal and Maria del Mar Jimenez-Quintana and Grupo de Estudio COVID-19_Granada and Rafael Jacinto Villanueva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05804},
year = {2020}
}
备注
23 pages, 5 figures, 2 tables, in Spanish