Since the beginning of the COVID-19 pandemic, many dashboards have emerged as useful tools to monitor the evolution of the pandemic, inform the public, and assist governments in decision making. Our goal is to develop a globally applicable method, integrated in a twice daily updated dashboard that provides an estimate of the trend in the evolution of the number of cases and deaths from reported data of more than 200 countries and territories, as well as a seven-day forecast. One of the significant difficulties to manage a quickly propagating epidemic is that the details of the dynamic needed to forecast its evolution are obscured by the delays in the identification of cases and deaths and by irregular reporting. Our forecasting methodology substantially relies on estimating the underlying trend in the observed time series using robust seasonal trend decomposition techniques. This allows us to obtain forecasts with simple, yet effective extrapolation methods in linear or log scale. We present the results of an assessment of our forecasting methodology and discuss its application to the production of global and regional risk maps.


翻译:自COVID-19大流行开始以来,许多仪表板已成为监测该流行病演变情况、向公众通报情况和协助政府决策的有用工具,我们的目标是制定全球适用的方法,纳入每天更新两次的仪表板,对200多个国家和领土报告数据中病例和死亡人数的演变趋势作出估计,并作七天的预测。管理迅速传播的流行病的一个重大困难是,由于在查明病例和死亡方面出现延误,以及由于报告不规则,预测其演变情况所需的动态细节被模糊不清。我们的预测方法主要依靠使用稳健的季节性趋势分解技术估计所观察到的时间序列中的基本趋势。这使我们能够以简单而有效的线性或日志规模外推法获得预测。我们介绍我们的预测方法评估结果,并讨论其应用于全球和区域风险地图的制作情况。

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