On the issue of developing models for short-term forecasting of the development of the epidemic process using the example of COVID-19

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The problem of coronavirus infection remains relevant and attracts the close attention of specialists in various fields: clinicians, epidemiologists, microbiologists, sociologists, mathematicians, etc. A comprehensive and in-depth study of COVID-19 and the measures taken have led to the fact that the epidemic process has become controlled, extensive material to study the patterns of its development. One of the unresolved issues is the forecasting of the epidemic process. The article considers and evaluates various options for applying mathematical methods to develop mathematical models for predicting the epidemic process in the short term (7–10 days). Specific versions of trend, linear regression, polynomial and adaptive models are given and an assessment of their predictive capabilities is given on the example of the COVID-19 epidemic. The advantage of the model built using a polynomial of the 3rd degree is shown.

全文:

受限制的访问

作者简介

S. Grigoriev

The S.M.Kirov Military Medical Academy of the Ministry of Defense of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: Gsg_rj@mail.ru

профессор, полковник медицинской службы в отставке 

俄罗斯联邦, St. Petersburg

G. Zagorodnikov

The S.M.Kirov Military Medical Academy of the Ministry of Defense of the Russian Federation

Email: Gsg_rj@mail.ru

доктор медицинских наук, полковник медицинской службы

俄罗斯联邦, St. Petersburg

V. Sanzharevsky

The S.M.Kirov Military Medical Academy of the Ministry of Defense of the Russian Federation

Email: Gsg_rj@mail.ru

доцент, подполковник медицинской службы запаса

俄罗斯联邦, St. Petersburg

参考

  1. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976. – 756 с.
  2. Бокс Дж., Дженкинс Г.М. Анализ временных рядов, прогноз и управление (выпуск 1–2). – М.: Мир, 1974. – 410 с.
  3. Боровков А.И. Пик пандемии в столице придется на середину декабря // Известия, 2.11.2020 г.
  4. Гинзбург А.Л., Гущин В.В., Огаркова Д.А. и др. COVID-19: динамика эпидемиологической ситуации в России и мире: Сб. COVID-19: профилактика и реабилитация / Под ред. В.И.Стародубова. – М.: Наука, 2020. – С. 9–28.
  5. Горенчук А.Н., Жоголев С.Д., Кузин А.А. и др. Анализ заболеваемости COVID-19 в организованных воинских коллективах разного типа // Вестн. Рос. воен.-мед. акад. – 2022. – Т. 24, № 2. – С. 289–297.
  6. Есипов А.В., Алехнович А.В. Военная безопасность государства в условиях эпидемий: история и современность // Воен. мысль. – 2022. – № 1. – С. 65–77.
  7. Есипов А.В., Алехнович А.В., Абушинов В.В. COVID-19: первый опыт оказания медицинской помощи и возможные решения проблемных вопросов (Обзор) // Госпит. медиц.: наука и практика. – 2020. – № 1. – С. 5–9.
  8. Загородников Г.Г., Улюкин И.М., Орлова Е.С. и др. Обоснование задач регистра военнослужащих, инфицированных SARS-CoV-2 // Вестн. Рос. воен.-мед. акад. – 2020. – № 3. – С. 153–158.
  9. Зайцев А.А., Савушкина О.И., Черняк А.В., Кулагина И.Ц., Крюков Е.В. Клинико-функциональная характеристика пациентов, перенесших новую коронавирусную инфекцию COVID-19 // Практич. пульмонол. – 2020. – № 1. – С. 78–81.
  10. Кендэл М. Временные ряды: Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 199 с.
  11. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Статистика, 1973. – 104 с.
  12. Коронавирус: статистика / https://yandex.ru/covid19
  13. Крайнюков П.Е., Демьяненко А.В., Афонасков О.В., Гудантов Р.Б., Попов А.В., Диева Т.В. Опыт лечения тяжелой формы коронавирусной инфекции COVID-19 в центральном военном госпитале // Воен.-мед. журн. – 2020. – Т. 341, № 10. – С. 63–66.
  14. Крюков Е.В., Тришкин Д.В., Салухов В.В., Ивченко Е.В. Опыт военной медицины в борьбе с новой коронавирусной инфекцией // Вестн. Рос. акад. наук. – 2022. – Т. 92, № 7. – С. 699–706.
  15. Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В. Статистика. Анализ рядов динамики: Учеб.пособие. – СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 185 с.
  16. Оперативные данные по естественному движению населения Российской Федерации / www.statdata/ru
  17. Семёнов М.Е. Почему прогнозы по коронавирусу постоянно меняются: разбираемся вместе с математиками. https://ngs.ru/text/science/2020/11/04/69528065
  18. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А.Г.Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 382 с.
  19. Степанова Т.В., Салухов В.В., Чугунов А.А. Определение исходов патогенетической терапии у пациентов с SARS-CoV-2-ассоциированной пневмонией // Известия Рос. воен.-мед. акад. – 2021. – Т. 40, № 1. – C. 27–33.
  20. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: Статистика, 1977. – 241 с.
  21. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г., Резванцев М.В. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований, 3-е изд., доп. – СПб: ВМедА, 2011. – 318 с.
  22. COVID-19: профилактика и реабилитация / Под ред. В.И.Стародубова. – М.: Наука, 2020. – 160 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Linear regression model of the 7-day forecast of the number of deaths from COVID-19 in St. Petersburg (solid line - observed values, dotted line - result of model calculation)

下载 (198KB)
索引源数据
3. Fig. 2. 2nd order polynomial model of the 7-day forecast of the number of deaths from COVID-19 in St. Petersburg (solid line - observed values, dotted line - result of model calculation)

下载 (206KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Polynomial model of the 3rd order 7-day forecast of the number of deaths from COVID-19 in St. Petersburg (solid line - observed values, dotted line - result of model calculation)

下载 (191KB)
索引源数据
5. Fig. 4. ARIMA model of 7-day forecast of the number of deaths from COVID-19 in St. Petersburg (solid line - observed values, dotted line - result of model forecast calculation)

下载 (165KB)
索引源数据

版权所有 © Grigoriev S.G., Zagorodnikov G.G., Sanzharevsky V.A., 2023


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: № 01975 от 30.12.1992.
##common.cookie##