51ヨーロッパ諸国の介入前後のCovid-19の生殖数のデータ駆動型推論

繁殖数は、Covid-19パンデミックの拡散の重要な指標と広く考えられています。その推定値は、必要性の尺度であり、最終的には、さまざまな国で課される介入の有効性です。ここでは、データ駆動型の推論のためのオンラインツールを提示し、繁殖数の不確実性の不確実性の定量化と、ヨーロッパ諸国51か国の介入の時点を提示します。この研究は、これらの国から報告された毎日の感染症からのデータを使用したSIRモデルのベイジアンキャリブレーションに依存していました。このモデルは、ほとんどの国で、パラメーターを個別に調整することなく、データを適合させました。また、SIRモデルとSEIRモデルの結果を比較しました。これは、複製数の異なる推定値を提供し、それぞれの数値間に分析的な関係を提供しました。効率的なサンプリングアルゴリズムを備えたベイジアン推論フレームワークを展開して、ユーザーがヨーロッパ諸国のペアの予測を評価および比較できる公開されているグラフィカルユーザーインターフェイス（https://cse-lab.ch/coronavirus）を提示しました。結果は、介入の前後に疾患の拡散率を定量化し、さまざまな国の非医薬品介入の有効性の指標を提供しました。彼らはまた、地理的近接性と介入の時代が流行の進行にどのように影響したかを示しました。

The reproduction number is broadly considered as a key indicator for the spreading of the COVID-19 pandemic. Its estimated value is a measure of the necessity and, eventually, effectiveness of interventions imposed in various countries. Here we present an online tool for the data-driven inference and quantification of uncertainties for the reproduction number, as well as the time points of interventions for 51 European countries. The study relied on the Bayesian calibration of the SIR model with data from reported daily infections from these countries. The model fitted the data, for most countries, without individual tuning of parameters. We also compared the results of SIR and SEIR models, which give different estimates of the reproduction number, and provided an analytical relationship between the respective numbers. We deployed a Bayesian inference framework with efficient sampling algorithms, to present a publicly available graphical user interface (https://cse-lab.ethz.ch/coronavirus) that allows the user to assess and compare predictions for pairs of European countries. The results quantified the rate of the disease’s spread before and after interventions, and provided a metric for the effectiveness of non-pharmaceutical interventions in different countries. They also indicated how geographic proximity and the times of interventions affected the progression of the epidemic.