马蒂亚斯·佩林克;林卡，凯文;弗朗西斯科·萨赫利·科斯塔巴尔;杰·巴塔查里亚;埃兰·本达维;John P.A.Ioanidis。;艾伦·库尔 可视化无形：无症状传播对新型冠状病毒疫情动态的影响。 （英语） Zbl 1506.92099号 计算。方法应用。机械。工程师。 372，文章ID 113410，22 p.（2020）. 小结：了解新冠肺炎疫情的爆发动态对成功遏制和缓解策略具有重要意义。最近的研究表明，SARS-CoV-2抗体的人群流行率（代表无症状病例数）可能比报告的有症状病例数的预期高出一个数量级。了解无症状传播的准确流行率和传染性对于估计新冠肺炎的总体规模和大流行潜力至关重要。然而，在现阶段，无症状人群的影响、规模及其暴发动态基本上仍不清楚。在这里，我们使用报告的症状病例数据、抗体血清流行率研究、数学流行病学模型和贝叶斯框架来推断新冠肺炎的流行病学特征。我们的模型实时计算疫情的时变接触率，并预测有效繁殖数和有症状、无症状和恢复的人群的时间演变和可信区间。我们的研究量化了新冠肺炎疫情动态对三个参数的敏感性：有效繁殖数、有症状和无症状人群之间的比率以及两组人群的感染期。对于九个不同的地区，我们的模型估计到2020年6月15日，海因斯堡（德国NRW）感染和恢复的人口比例为24.15%（95%CI:20.48%–28.14%），阿达县（美国ID）为2.40%95%CI:2.09%–2.76%，纽约市（美国NY）为46.19%95%CI:45.81%–46.60%，圣克拉拉县（加利福尼亚州，美国）11.26%95%CI:7.21%–16.03%，丹麦3.09%95%CI:2.27%–4.03%，日内瓦州（瑞士）12.35%95%CI:10.03%–15.18%，荷兰5.24%95%CI:4.84%–5.70%，南里奥格兰德州（巴西）1.53%95%CI:0.76%–2.62%，比利时5.32%95%CI:4.77%–5.93%。我们的方法将圣克拉拉县的首次疫情日期追溯至2020年1月20日95%置信区间：2019年12月29日至2020年2月13日）。我们的研究结果可能会显著改变我们对新冠肺炎大流行的理解和管理：大量无症状人群将使隔离、控制和追踪个别病例变得困难。相反，通过提高人口意识、促进身体疏远和鼓励行为改变来管理社区传播可能变得更加相关。 引用于13文件 MSC公司： 92天30分 流行病学 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：新冠肺炎;流行病学;无症状传播;机器学习;不确定性量化;贝叶斯推断 软件：PyMC公司;坚果 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Peirlinck}等人，计算。方法应用。机械。Eng.372，文章ID 113410，22 p.（2020；Zbl 1506.92099） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 东，E。；Gardner，L.，《柳叶刀感染》，实时跟踪新型冠状病毒肺炎的交互式网络仪表板。数字化信息系统。(2020) [2] 方，Y。；聂，Y。；Penny，M.，《新型冠状病毒疫情的传播动力学和政府干预的有效性》，《医学病毒杂志》。，1-15 (2020) [3] 李，R。；裴，S。；陈，B。；Song，Y。；张，T。；杨伟（Yang，W.）。；Shaman，J.，《大量无证感染促进新型冠状病毒（SARS-cov2）的快速传播》，《科学》，368，489-493（2020） [4] E.Bendavic、B.Mulaney、N.Sood、S.Shah、E.Ling、R.Bromley-Dulfano、C.Lai、Z.Weissberg、R.Saavedra-Walker、J.Tedrow、D.Tversky、A.Bogan、T.Kupiec、D.Eichner、R.Gupta、J.P.A.Ioannidis、J.Bhattacharya、加利福尼亚州圣克拉拉县COVID-19抗体血清流行率medRxiv（2020）http://dx.doi.org/10.1101/2020.04.14.20062463。 [5] 布赖恩，A。；胡椒，G。；Wener，M.H。；芬克，S.L。；森岛，C。；Chaudhary，A。；Jerome，K.R。；马蒂亚斯，P.C。；Greninger，A.L.，雅培建筑师SARS-CoV-2 IgG检测的性能特征和爱达荷州临床医学杂志博伊斯的血清流行率。微生物。(2020) [6] 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