Preview

Bashkortostan Medical Journal

Advanced search

FORECASTING THE DEVELOPMENT OF A NEW CORONAVIRUS COVID19 INFECTION IN THE REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN

Abstract

The pandemic of the new coronavirus infection COVID-19 is a challenge for the health systems worldwide. To adequately address the progressing challenges at each step of the epidemic, the healthcare managers have to plan resources accordingly. Thus, it is important to provide decision makers with a timely COVID-19 epidemic forecast. This article provides an overview of the classical epidemiological models and time-series analysis models for predicting the development of the COVID-19 pandemic in the world. On the example of data on the spread of a new coronavirus infection in the Republic of Bashkortostan, SIRD and ARIMA models were build. Short-term forecasts (10 days ahead) of new cases of COVID-19 were received, as well as forecasts of recoveries. The obtained forecasting results indicate the relative accuracy of the modeled predictions: the average absolute percentage error for 10 days of forecasting infections in the Republic of Bashkortostan according to the SIRD model was 5.28%, according to the ARIMA model - 4.65%, and for cases of recovery according to the SIRD model - 15%.

About the Authors

I. A. Lakman
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Russian Federation


L. F. Sadikova
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Russian Federation


A. A. Agapitov
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Russian Federation


N. Sh. Zagidullin
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


R. M. Gumerov
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


O. V. Chernenko
ООО «Лаборатория гемодиализа»
Russian Federation


S. V. Novikov
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Russian Federation


A. F. Galyamov
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет»
Russian Federation


V. N. Pavlov
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


D. F. Gareeva
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


B. T. Idrisov
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


A. R. Bilyalov
ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России
Russian Federation


References

1. Нижегородцев, Р. Прогноз распространения коронавируса в России: свет в конце туннеля/ Р. Нижегородцев, Н. Рослякова, Н. Горидько// Danish Scientific Journal. - 2020. - Т.35. - № 1. - С. 35-45

2. Кольцова, Э.М. Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в ряде европейских и азиатских стран, Израиле и России /Э.М. Кольцова, Е.С. Куркина, А.М. Васецкий// Проблемы экономики и юридической прак- тики. - 2020. - Т. 16, № 2. - С. 154-165

3. Лакман, И.А. Прогноз социально-экономического бремени хронического вирусного гепатита C (1 генотипа) при реализации различных сценарных прогнозов его распространения в Республике Башкортостан/ И.А. Лакман, А.Ф. Галямов, Д.А. Валишин// Инфекционные болезни. - 2016. - Т. 14, № 3. - С. 67-74

4. Held L. Handbook of Infectious Disease Data Analysis/ Held L, Hens N, O’Neill P and Wallinga J. - Boca Raton: CRC Press Taylor & Francis Group, 2020. - 545 р

5. Huang Y, Yang L, Dai H, Tian F & Chen K. Epidemic situation and forecasting of COVID-19 in and outside China. Bulletin of the World Health Organization E-pub: 16 March 2020. doi:10.2471/BLT.20.255158

6. Sun D, Duan L, Xiong J, Wang D Modelling and forecasting the spread tendency of the COVID-19 in China BMC Infectious Diseases doi:10.21203/rs.3.rs-26772/v1

7. Prem K, Liu Y, Russell TW, Kucharski AJ, Eggo RM, Davies N [et al.] The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study. Lancet Public Health 2020; 5: e261-70 Published Online March 25, 2020 doi:10.1016/ S2468-2667(20)30073-6

8. Benvenuto D, Giovanetti M, Vassallo L, Angeletti S, Ciccozzi M Application of the ARIMA model on the COVID-2019 epidemic dataset, Data in Brief, doi: 10.1016/j.dib.2020.105340

9. Лакман, И.А. Возможности математического прогнозирования коронавирусной инфекции в Российской Федерации/ И.А. Лакман [и др.] // Артериальная гипертензия. - 2020. - Т. 26, № 3. - С. 288-294


Review

For citations:


Lakman I.A., Sadikova L.F., Agapitov A.A., Zagidullin N.Sh., Gumerov R.M., Chernenko O.V., Novikov S.V., Galyamov A.F., Pavlov V.N., Gareeva D.F., Idrisov B.T., Bilyalov A.R. FORECASTING THE DEVELOPMENT OF A NEW CORONAVIRUS COVID19 INFECTION IN THE REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN. Bashkortostan Medical Journal. 2021;16(1):67-71. (In Russ.)

Views: 89


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1999-6209 (Print)