Estimating the real burden of disease under a pandemic situation : The SARS-CoV2 case
Fernández-Fontelo, Amanda (Humboldt-Universität zu Berlin)
Moriña, David (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques)
Cabaña Nigro, Alejandra (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques)
Arratia, Argimiro (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació)
Puig, Pedro (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques)

Date:	2020
Abstract:	The present paper introduces a new model used to study and analyse the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV2) epidemic-reported-data from Spain. This is a Hidden Markov Model whose hidden layer is a regeneration process with Poisson immigration, Po-INAR(1), together with a mechanism that allows the estimation of the under-reporting in non-stationary count time series. A novelty of the model is that the expectation of the unobserved process's innovations is a time-dependent function defined in such a way that information about the spread of an epidemic, as modelled through a Susceptible-Infectious-Removed dynamical system, is incorporated into the model. In addition, the parameter controlling the intensity of the under-reporting is also made to vary with time to adjust to possible seasonality or trend in the data. Maximum likelihood methods are used to estimate the parameters of the model.
Grants:	Instituto de Salud Carlos III COV20/00115 Agencia Estatal de Investigación RTI2018-096072-B-I00 Ministerio de Economía y Competitividad MDM-2014-0445 Agencia Estatal de Investigación TIN2017-89244-R Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2017/SGR-856
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original.
Language:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Published in:	PloS one, Vol. 15 (December 2020) , art. e0242956, ISSN 1932-6203

DOI: 10.1371/journal.pone.0242956
PMID: 33270713

20 p, 2.7 MB

The record appears in these collections:
Articles > Research articles
Articles > Published articles