論文の概要: SARS-CoV-2 Dissemination using a Network of the United States Counties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13723v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 19:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-04 19:35:55.076907
- Title: SARS-CoV-2 Dissemination using a Network of the United States Counties
- Title（参考訳）: 米国郡ネットワークを用いたsars-cov-2の普及
- Authors: Patrick Urrutia and David Wren and Chrysafis Vogiatzis and Ruriko
Yoshida
- Abstract要約: 重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)感染は、世界各国で警戒率で増加している。
アメリカ合衆国のカウンティネットワーク構造を分析することで、潜在的に高い感染領域をモデル化し、予測することができる。
われわれは、新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)、疾病管理予防センターによる死亡、およびアメリカ合衆国国勢調査局によるネットワーク隣接構造を収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: During 2020 and 2021, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2
(SARS-CoV-2) transmission has been increasing amongst the world's population at
an alarming rate. Reducing the spread of SARS-CoV-2 and other diseases that are
spread in similar manners is paramount for public health officials as they seek
to effectively manage resources and potential population control measures such
as social distancing and quarantines. By analyzing the United States' county
network structure, one can model and interdict potential higher infection
areas. County officials can provide targeted information, preparedness
training, as well as increase testing in these areas. While these approaches
may provide adequate countermeasures for localized areas, they are inadequate
for the holistic United States. We solve this problem by collecting coronavirus
disease 2019 (COVID-19) infections and deaths from the Center for Disease
Control and Prevention and a network adjacency structure from the United States
Census Bureau. Generalized network autoregressive (GNAR) time series models
have been proposed as an efficient learning algorithm for networked datasets.
This work fuses network science and operations research techniques to
univariately model COVID-19 cases, deaths, and current survivors across the
United States' county network structure.
- Abstract（参考訳）: 2020年から2021年にかけて、重症急性呼吸器症候群ウイルス2(SARS-CoV-2)の感染が世界の人口で急増している。
SARS-CoV-2と同様の方法で拡散する他の病気の拡散を減らすことは、社会的距離や隔離など、資源や潜在的人口管理対策を効果的に管理しようとする公衆衛生当局にとって最重要である。
アメリカ合衆国の郡ネットワーク構造を分析することで、潜在的に高い感染領域をモデル化し、予測することができる。
郡役人は標的となる情報、準備訓練、およびこれらの地域でのテストを増やすことができる。
これらのアプローチは、地域化地域に対して適切な対策を提供する可能性があるが、米国全体にとって不十分である。
我々は、米国国勢調査局のCenter for Disease Control and Preventionとネットワーク隣接構造から、新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)感染と死亡を収集することで、この問題を解決する。
一般化ネットワーク自己回帰(GNAR)時系列モデルは、ネットワーク化されたデータセットの効率的な学習アルゴリズムとして提案されている。
この研究は、ネットワークサイエンスとオペレーションの研究技術を融合させ、合衆国のネットワーク構造全体で新型コロナウイルスの症例、死亡者、および現在の生存者を不平等にモデル化する。
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