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bayesian modeling of COVID-19 cases with a correction to account for under-reported cases

Infectious Disease Modelling 2020年第1期5卷 699-713页

作者： Anderson Castro Soares de Oliveira Lia Hanna Martins Morita Eveliny Barroso da Silva Luiz Andre Ribeiro Zardo Cor Jesus Fernandes Fontes Daniele Cristina Tita Granzotto Departamento de Estatística Universidade Federal de Mato Grosso-UFMTCEP:78060-900CuiabaMTBrazil Departamento de Estatística Universidade Estadual de Maringa-UEMCEP:87020-900MaringaPRBrazil Faculdade de Medicina Universidade Federal de Mato Grosso-UFMTCEP:78060-900CuiabaMTBrazil

The novel of COVID-19 disease started in late 2019 making the worldwide governments came across a high number of critical and death cases,beyond constant fear of the collapse in their health *** the beginning of the pandemic,researchers and authorities are mainly concerned with carrying out quantitative studies(modeling and predictions)overcoming the scarcity of tests that lead us to under-reporting *** address these issues,we introduce a bayesian approach to the SIR model with correction for underreporting in the analysis of COVID-19 cases in *** proposed model was enforced to obtain estimates of important quantities such as the reproductive rate and the average infection period,along with the more likely date when the pandemic peak may *** under-reporting scenarios were considered in the simulation study,showing how impacting is the lack of information in the modeling.

关键词： COVID-19 Under-reporting SIR model bayesian aproach

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