疫情从病原体的视角
摘要：在疾病建模中，一个普遍的趋势是开发越来越复杂的模型，但最近有人指出，当以发病率 vs. 累计病例 (ICC) 平面来观察时，疫情似乎非常简单。本文通过分析累计病例领域中的随机SIR（易感、感染、康复）模型，详细阐述了此现象背后的理论。我们证明了与该模型相关联的马尔可夫链，在ICC平面上，还原为一个纯出生链，用于累积病例数，其极限得到一个独立增量的高斯过程，环绕一个确定性ICC曲线波动。我们计算了相关的方差，并量化了因有限时间内估计发病率而导致的额外变异性。我们还通过流感A和亚利桑那州COVID-19爆发的实际数据展示了ICC概念带来的普遍性。
作者：Faryad Darabi Sahneh, William Fries, Joseph C. Watkins, Joceline Lega
论文ID：2103.12848
分类：Populations and Evolution
分类简称：q-bio.PE
提交时间：2022-12-26