A Bayesian spatio-temporal Poisson auto-regressive model for the disease infection rate: application to COVID-19 cases in England
Rattachement africain : it, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract The COVID-19 pandemic provided new modelling challenges to investigate epidemic processes. This paper extends Poisson auto-regression to incorporate spatio-temporal dependence and characterize the local dynamics by borrowing information from adjacent areas. Adopted in a fully Bayesian framework and implemented through a novel sparse-matrix representation in Stan, the model has been validated through a simulation study. We use it to analyse the weekly COVID-19 cases in the English local authority districts and verify some of the epidemic-driving factors. The model detects substantial spatio-temporal heterogeneity and enables the formalization of novel model-based investigation methods for assessing additional aspects of disease epidemiology.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- A Bayesian spatio-temporal Poisson auto-regressive model for the disease infection rate: application to COVID-19 cases in England
- Date Crossref
- 26/11/2024
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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