COVID-19流行病学的定量汇编
摘要：提高病毒动态的理解和预测所需的准确数据。现在尤其迫切需要整理高质量的文献数据，如传染期持续时间或家庭内二次感染率，因为这些数据决定了何时何地将社会封锁或重新开放。我们旨在提供一个整理的来源，用于理解驱动当前全球危机的病毒的关键数字。本文集仅关注COVID-19流行病学。所报道的数字以摘要形式呈现，并附有注释参考。对于每个属性，我们提供简明的定义，测量和推断方法的描述，以及相关注意事项。我们希望通过这个文集，可以更方便地获取基本数字，并避免常见的混淆源，例如将潜伏期用于表示和量化潜伏期，或将住院持续时间用于传染性期间。这份文件将不断更新，并邀请整个社区共同参与改进。
作者：Yinon M. Bar-On, Ron Sender, Avi I. Flamholz, Rob Phillips, Ron Milo
论文ID：2006.01283
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2020-07-10