A SIR-type model describing the successive waves of COVID-19.
A SIR-type model describing the successive waves of COVID-19.
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DOI：
10.1016/j.chaos.2021.110682
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发表时间：
2021-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Seoane-Sepúlveda JB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Muñoz-Fernández GA;Seoane JM;Seoane-Sepúlveda JB
众所周知，经典SIR模型无法对COVID-19等疾病的病程做出准确预测。在本文中，我们证明了几个国家（意大利，西班牙和美国）当局发布的关于COVID-19蔓延的官方数据与具有生命动力学和非常数人口的非自治SIR型模型兼容，根据指数衰减的感染率和死亡率进行校准。使用这种校准，我们构建了一个模型，其大多数相关流行病学参数的结果，如活跃病例数、累计死亡人数、每日新增死亡人数和每日新增病例数（以及其他），都与COVID-19第一波和后续几波疫情的可用真实的数据相吻合。除此之外，我们还提供了在几种可能的情况下，对意大利和美国大流行演变的预测。
It is well-known that the classical SIR model is unable to make accurate predictions on the course of illnesses such as COVID-19. In this paper, we show that the official data released by the authorities of several countries (Italy, Spain and The USA) regarding the expansion of COVID-19 are compatible with a non-autonomous SIR type model with vital dynamics and non-constant population, calibrated according to exponentially decaying infection and death rates. Using this calibration we construct a model whose outcomes for most relevant epidemiological paramenters, such as the number of active cases, cumulative deaths, daily new deaths and daily new cases (among others) fit available real data about the first and successive waves of COVID-19. In addition to this, we also provide predictions on the evolution of this pandemic in Italy and the USA in several plausible scenarios.
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影响因子：
4.3
作者：
LAJMANOVICH A;YORKE J A
通讯作者：
YORKE J A
DOI：
10.1098/rspa.1927.0118
发表时间：
1927-08-01
期刊：
PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY OF LONDON SERIES A-CONTAINING PAPERS OF A MATHEMATICAL AND PHYSICAL CHARACTER
影响因子：
--
作者：
Kermack, WO;McKendrick, AG
通讯作者：
McKendrick, AG
影响因子：
4
作者：
Harko, Tiberiu;Lobo, Francisco S. N.;Mak, M. K.
通讯作者：
Mak, M. K.
影响因子：
4.4
作者：
Casanova, Lisa M.;Jeon, Soyoung;Sobsey, Mark D.
通讯作者：
Sobsey, Mark D.
影响因子：
4.3
作者：
THIEME, HR
通讯作者：
THIEME, HR