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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de Viçosa (UFV) | - |
Autor(es): dc.contributor | Ctr Brasileiro Pesquisas Fis | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Costa, Guilherme S. | - |
Autor(es): dc.creator | Cota, Wesley | - |
Autor(es): dc.creator | Ferreira, Silvio C. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:20:39Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:20:39Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-17 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112520 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/245106 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/245106 | - |
Descrição: dc.description | Nowcasting and forecasting of epidemic spreading rely on incidence series of reported cases to derive the fundamental epidemiological parameters for a given pathogen. Two relevant drawbacks for predictions are the unknown fractions of undocumented cases and levels of nonpharmacological interventions, which span highly heterogeneously across different places and times. We describe a simple data-driven approach using a compartmental model including asymptomatic and pre-symptomatic contagions that allows to estimate both the level of undocumented infections and the value of effective reproductive number R-t from time series of reported cases, deaths, and epidemiological parameters. The method was applied to epidemic series for COVID-19 across different municipalities in Brazil allowing to estimate the heterogeneity level of under-reporting across different places. The reproductive number derived within the current framework is little sensitive to both diagnosis and infection rates during the asymptomatic states. The methods described here can be extended to more general cases if data is available and adapted to other epidemiological approaches and surveillance data. | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoa de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) | - |
Descrição: dc.description | Univ Fed Vicosa, Dept Fis, BR-36570900 Vicosa, MG, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Ctr Brasileiro Pesquisas Fis, Natl Inst Sci & Technol Complex Syst, Rua Xavier Sigaud 150, BR-22290180 Rio De Janeiro, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Sao Paulo, Inst Med Trop, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista, Fac Med Botucatu, Dept Infectol, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista, Fac Med Botucatu, Dept Infectol, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 88887.507046/2020-00 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 430768/2018-4 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 311183/2019-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPEMIG: APQ-02393-18 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 001 | - |
Formato: dc.format | 10 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Elsevier B.V. | - |
Relação: dc.relation | Chaos Solitons & Fractals | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Epidemic spreading | - |
Palavras-chave: dc.subject | Undocumented infections | - |
Palavras-chave: dc.subject | Epidemic surveillance | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data-driven modeling | - |
Título: dc.title | Data-driven approach in a compartmental epidemic model to assess undocumented infections | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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