Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
Prediction of the Impact of the End of year Festivities on the Local Epidemiology of COVID-19 Using Agent-Based Simulation with Hidden Markov Models
- 1. Universidad Nacional de Entre Ríos
- 2. National University of the Littoral
- 3. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Description
Abstract Towards the end of 2020, as people changed their usual behavior due to end of year festivities, increasing the frequency of meetings and the number of people who attended them, the COVID-19 local epidemic's dynamic changed. Since the beginnings of this pandemic, we have been developing, calibrating and validating a local agent-based model (AbcSim) that can predict intensive care unit and deaths' evolution from data contained in the state electronic medical records and sociological, climatic, health and geographic information from public sources. In addition, daily symptomatic and asymptomatic cases and other epidemiological variables of interest disaggregated by age group can be forecast. Through a set of Hidden Markov Models, AbcSim reproduces the transmission of the virus associated with the movements and activities of people in this city, considering the behavioral changes typical of local holidays. The calibration and validation were performed based on official data from La Rioja city in Argentina. With the results obtained, it was possible to demonstrate the usefulness of these models to predict possible outbreaks, so that decision-makers can implement the necessary policies to avoid the collapse of the health system.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الملخص في نهاية عام 2020، مع تغيير الناس لسلوكهم المعتاد بسبب احتفالات نهاية العام، وزيادة وتيرة الاجتماعات وعدد الأشخاص الذين حضروها، تغيرت ديناميكية وباء كوفيد-19 المحلي. منذ بدايات هذا الوباء، قمنا بتطوير ومعايرة والتحقق من صحة نموذج محلي قائم على العوامل (AbcSim) يمكنه التنبؤ بوحدة العناية المركزة وتطور الوفيات من البيانات الواردة في السجلات الطبية الإلكترونية للدولة والمعلومات الاجتماعية والمناخية والصحية والجغرافية من المصادر العامة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن التنبؤ بالحالات اليومية المصحوبة بأعراض وغير المصحوبة بأعراض والمتغيرات الوبائية الأخرى ذات الأهمية المصنفة حسب الفئة العمرية. من خلال مجموعة من نماذج ماركوف المخفية، تستنسخ AbcSim انتقال الفيروس المرتبط بتحركات وأنشطة الناس في هذه المدينة، مع الأخذ في الاعتبار التغييرات السلوكية النموذجية للعطلات المحلية. تم إجراء المعايرة والتحقق من الصحة بناءً على البيانات الرسمية من مدينة لاريوخا في الأرجنتين. مع النتائج التي تم الحصول عليها، كان من الممكن إثبات فائدة هذه النماذج للتنبؤ بالفاشيات المحتملة، حتى يتمكن صانعو القرار من تنفيذ السياسات اللازمة لتجنب انهيار النظام الصحي.Translated Description (French)
Résumé Vers la fin de 2020, alors que les gens changeaient leur comportement habituel en raison des festivités de fin d'année, augmentant la fréquence des réunions et le nombre de personnes qui y assistaient, la dynamique de l'épidémie locale de COVID-19 a changé. Depuis le début de cette pandémie, nous développons, calibrons et validons un modèle local basé sur les agents (AbcSim) qui peut prédire l'évolution des unités de soins intensifs et des décès à partir des données contenues dans les dossiers médicaux électroniques de l'État et des informations sociologiques, climatiques, sanitaires et géographiques provenant de sources publiques. En outre, des cas symptomatiques et asymptomatiques quotidiens et d'autres variables épidémiologiques d'intérêt ventilés par groupe d'âge peuvent être prévus. Grâce à un ensemble de modèles de Markov cachés, AbcSim reproduit la transmission du virus associé aux mouvements et aux activités des personnes dans cette ville, compte tenu des changements de comportement typiques des vacances locales. L'étalonnage et la validation ont été effectués sur la base des données officielles de la ville de La Rioja en Argentine. Avec les résultats obtenus, il a été possible de démontrer l'utilité de ces modèles pour prédire d'éventuelles épidémies, afin que les décideurs puissent mettre en œuvre les politiques nécessaires pour éviter l'effondrement du système de santé.Translated Description (Spanish)
Resumen Hacia finales de 2020, a medida que las personas cambiaban su comportamiento habitual debido a las festividades de fin de año, aumentando la frecuencia de las reuniones y el número de personas que las asistían, la dinámica de la epidemia local de COVID-19 cambió. Desde los inicios de esta pandemia, hemos estado desarrollando, calibrando y validando un modelo local basado en agentes (AbcSim) que puede predecir la evolución de la unidad de cuidados intensivos y las muertes a partir de los datos contenidos en los registros médicos electrónicos estatales y la información sociológica, climática, sanitaria y geográfica de fuentes públicas. Además, se pueden pronosticar casos sintomáticos y asintomáticos diarios y otras variables epidemiológicas de interés desagregadas por grupo de edad. A través de un conjunto de Modelos Ocultos de Markov, AbcSim reproduce la transmisión del virus asociado a los movimientos y actividades de las personas en esta ciudad, considerando los cambios de comportamiento propios de las fiestas locales. La calibración y validación se realizaron en base a datos oficiales de la ciudad de La Rioja en Argentina. Con los resultados obtenidos se pudo demostrar la utilidad de estos modelos para predecir posibles brotes, de manera que los tomadores de decisiones puedan implementar las políticas necesarias para evitar el colapso del sistema de salud.Files
978-3-031-10522-7_5.pdf.pdf
Files
(3.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:af500817513649bf274f4194aa7c322f
|
3.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- التنبؤ بتأثير احتفالات نهاية العام على علم الأوبئة المحلي لـ COVID -19 باستخدام المحاكاة القائمة على العوامل مع نماذج ماركوف المخفية
- Translated title (French)
- Prévision de l'impact des fêtes de fin d'année sur l'épidémiologie locale de la COVID-19 à l'aide d'une simulation à base d'agents avec des modèles de Markov cachés
- Translated title (Spanish)
- Predicción del impacto de las festividades de fin de año en la epidemiología local de COVID-19 mediante la simulación basada en agentes con modelos ocultos de Markov
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4285413088
- DOI
- 10.1007/978-3-031-10522-7_5
References
- https://openalex.org/W1552158975
- https://openalex.org/W1984867256
- https://openalex.org/W2020150461
- https://openalex.org/W2050696530
- https://openalex.org/W2067695959
- https://openalex.org/W2074640243
- https://openalex.org/W2082418604
- https://openalex.org/W2102822092
- https://openalex.org/W2148301044
- https://openalex.org/W2150704630
- https://openalex.org/W2154272091
- https://openalex.org/W2163111973
- https://openalex.org/W2482214868
- https://openalex.org/W2602799623
- https://openalex.org/W2803012654
- https://openalex.org/W2892018721
- https://openalex.org/W2911260807
- https://openalex.org/W3003084579
- https://openalex.org/W3006642361
- https://openalex.org/W3007303193
- https://openalex.org/W3008294222
- https://openalex.org/W3009468976
- https://openalex.org/W3012932413
- https://openalex.org/W3016188360
- https://openalex.org/W3026475761
- https://openalex.org/W3033099837
- https://openalex.org/W3036947604
- https://openalex.org/W3080877904
- https://openalex.org/W3088170253
- https://openalex.org/W3088790887
- https://openalex.org/W3111020582
- https://openalex.org/W3132791195
- https://openalex.org/W3181360113
- https://openalex.org/W3189787424
- https://openalex.org/W4245558686
- https://openalex.org/W90751538