大都市尺度的COVID-19暴发：它们有多相似？
种群与进化
2020-04-07 v2 物理与社会
摘要
在本研究中，我们使用2020年1月21日至3月25日的美国县级COVID-19病例数据，研究病例增长在大都市尺度上的指数行为。特别地，我们假设所有局部暴发均处于早期阶段（要么病例数呈指数增长，要么已被有效遏制），并比较不同简单指数与线性增长模型在不同大都市区的解释性能。虽然我们发现城市规模与指数增长率（与直接相关，表示感染者平均传染的病例数）之间无关联，但我们确实发现较大的城市似乎更早开始指数扩散，因此在投稿时处于大流行更晚的阶段。我们还使用更近期的数据计算基于我们模型的预测误差，发现许多城市中，在3月26日前数据上训练的指数增长模型对该更近期时段（3月26–30日）病例数的预测表现很差，这可能表明通过社交距离措施减少了新病例数。
引用
@article{arxiv.2004.01248,
title = {Metropolitan-scale COVID-19 outbreaks: how similar are they?},
author = {Samuel Heroy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01248},
year = {2020}
}