The Infection Fatality Rate (IFR) of COVID-19 is difficult to estimate because the number of infections is unknown and there is a lag between each infection and the potentially subsequent death. We introduce a new approach for estimating the IFR by first estimating the entire sequence of daily infections. Unlike prior approaches, we incorporate existing data on the number of daily COVID-19 tests into our estimation; knowing the test rates helps us estimate the ratio between the number of cases and the number of infections. Also unlike prior approaches, rather than determining a constant lag from studying a group of patients, we treat the lag as a random variable, whose parameters we determine empirically by fitting our infections sequence to the sequence of deaths. Our approach allows us to narrow our estimation to smaller time intervals in order to observe how the IFR changes over time. We analyze a 250 day period starting on March 1, 2020. We estimate that the IFR in the U.S. decreases from a high of $0.68\%$ down to $0.24\%$ over the course of this time period. We also provide IFR and lag estimates for Italy, Denmark, and the Netherlands, all of which also exhibit decreasing IFRs but to different degrees.


翻译:COVID-19的传染性死亡率(IFR)很难估算,因为感染人数不详,而且每种感染和可能随后的死亡之间存在差距。我们采用了一种新的方法,通过首先估计每日感染的全序来估计IFR。与以前的方法不同,我们把关于每日COVID-19测试数量的现有数据纳入我们的估计;我们了解测试率帮助我们估计病例数量与感染数量的比率。同样,与以前的方法不同,我们不确定从研究一组病人的一贯滞后期,而是将滞后期作为一个随机变量处理,我们通过将感染顺序与死亡顺序相匹配,从经验上确定其参数。我们的方法使我们能够缩短估计IFR的估计数,以便观察IFR随时间变化的情况。我们从2020年3月1日起分析250天的时间段。我们估计,美国境内的IFR从高0.68 美元下降到0.24 美元。我们还提供了意大利、丹麦和荷兰的IFR和滞后期估计数,所有这些都显示IFRs下降,但程度不同。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
K-Sample Test for Equality of Copulas
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月9日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月6日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员