論文の概要: COVID-19 Status Forecasting Using New Viral variants and Vaccination
Effectiveness Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10356v1
- Date: Mon, 24 Jan 2022 01:28:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 14:29:19.964152
- Title: COVID-19 Status Forecasting Using New Viral variants and Vaccination
Effectiveness Models
- Title（参考訳）: 新型ウイルスとワクチン有効性モデルを用いたCOVID-19の現状予測
- Authors: Essam A. Rashed and Sachiko Kodera and Akimasa Hirata
- Abstract要約: 変数が大きく、共同要因が異なるため、従来の数学的モデルを用いて新型コロナウイルスの発生を予測することは困難である。
イスラエルなど高い予防接種率の地域から取得したデータは、日本の他の地域のデータとブレンドされ、予防接種の影響を示唆している。
予防接種効果について抽出したパラメータを用いて,3都道府県の新規感染者を再現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.750124853532831
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Background: Recently, a high number of daily positive COVID-19 cases have
been reported in regions with relatively high vaccination rates; hence, booster
vaccination has become necessary. In addition, infections caused by the
different variants and correlated factors have not been discussed in depth.
With large variabilities and different co-factors, it is difficult to use
conventional mathematical models to forecast the incidence of COVID-19.
Methods: Machine learning based on long short-term memory was applied to
forecasting the time series of new daily positive cases (DPC), serious cases,
hospitalized cases, and deaths. Data acquired from regions with high rates of
vaccination, such as Israel, were blended with the current data of other
regions in Japan to factor in the potential effects of vaccination. The
protection provided by symptomatic infection was also considered in terms of
the population effectiveness of vaccination as well as the waning protection
and ratio and infectivity of viral variants. To represent changes in public
behavior, public mobility and interactions through social media were also
included in the analysis.
Findings: Comparing the observed and estimated new DPC in Tel Aviv, Israel,
the parameters characterizing vaccination effectiveness and the waning
protection from infection were well estimated; the vaccination effectiveness of
the second dose after 5 months and the third dose after two weeks from
infection by the delta variant were 0.24 and 0.95, respectively. Using the
extracted parameters regarding vaccination effectiveness, new cases in three
prefectures of Japan were replicated.
- Abstract（参考訳）: 背景:近年,ワクチン接種率が比較的高い地域では,毎日の陽性症例が多く報告されているため,予防接種の必要性が高まっている。
また, 異なる変異および関連因子による感染については, 深く議論されていない。
変数が大きく、共同要因が異なるため、従来の数学的モデルを用いて新型コロナウイルスの発生を予測することは困難である。
方法: 長期記憶に基づく機械学習を用いて, 新たな日常陽性症例(DPC), 重症例, 入院症例, 死亡の時系列を予測した。
予防接種率の高い地域、例えばイスラエルから取得したデータは、日本国内の他の地域のデータとブレンドされ、予防接種の潜在的影響を要因とした。
また, 症状性感染による予防は, ワクチン接種の集団効果, ウイルス変異株の感染率, 感染率などの観点からも考慮された。
公共行動の変化を表すために、ソーシャルメディアを通じた公共の移動と相互作用も分析に含まれる。
結果: イスラエルのテルアビブで新たに発見されたDPCを比較検討し, 予防接種効果と予防接種防止効果を指標として, 5カ月後の第2回接種効果, デルタ変種による感染から2週間後の第3回接種効果をそれぞれ0.24, 0.95とした。
予防接種効果の指標を抽出し,全国3都道府県の新たな症例を再現した。
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