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在临床试验数据集中，基础模型对SARS-Co V-2感染的敏感性和特异性分别为81.6% (95% CI 65.7 ~ 92.3)和58.8% (95% CI 32.9 ~ 81.6)模型；0.0%(95%可信区间0.0至9.3)和100.0%(95%可信区间80.5至100.0)模型；DML为84.2% (95% CI 68.7至94.0)和64.7% (95% CI 38.3至85.8)模型；总体为81.6% (95% CI 65.7 ~ 92.3)和70.6% (95% CI 44.0 ~ 89.7)模型．

克里斯托弗·D 'Ambrosia，亨利克·克里斯坦森，Eliah Aronoff-Spencer

中国医学杂志，2020;22(12):e24478

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确定COVID-19传播现状和趋势的新指标:建模研究

我们发现K轨迹在K区域内，为了检验假设的长期信度和有效性，我们比较了模型用日本、法国、德国和美国的真实数据进行计算。使用k '通过拟合k >0.25得到的直线计算出的k值，可以很好地再现低于0.25的k值模型对日本、法国和德国的计算，如图2所示。

隆Nakano，Yoichi Ikeda

中国医学网络杂志2020;22(11):e20144

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量化COVID-19信息传播中意见传播延迟的影响:建模研究

例如，易感感染-暴露-康复(SIER)模型[2 - 5], susceptible-infected模型[6-9]，易感感染易感[10,11]模型，易感感染-恢复(SIR)模型[12-14]均已发展并被公认为经典传播动力学模型。互联网的发展和社交媒体的丰富要求进一步扩展传统模式，以反映新的传播机制，并利用来自多个平台的数据。

Fulian阴，Xueying邵，Meiqi霁，Jianhong吴

中国医学杂志，2016;23(2):e25734

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非洲COVID-19疫苗媒介极性的系统描述:计算语言模型研究

为了提供数据集中情绪模式的更对称和更全面的视角，两种基于规则和词典的ML技术(即Text Blob和VADER)和一种结合了ML的高级算法模型采用神经网络(NN)(即Word2 Vec-Bi LSTM)对清洗后的数据进行处理。

Sefater Gbashi，Oluwafemi Ayodeji Adebo，韦斯利Doorsamy，Patrick Berka Njobeh

JMIR Med Inform 2021;9(3):e22916

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用易感-暴露-感染-去除-不可检测易感模型估计COVID-19再感染概率

在他们的研究中，Nesteruk[3]和Ming等人[4]使用了流行的敏感-感染去除(SIR)。模型的最优值模型与统计方法一起使用的参数，因此可以预测一段时间内受感染者、易感者和被移除者的数量。这模型Nesteruk[3]的方法是疾病控制建模的一个重大突破，并已被几位作者(如Ming等[4]和Victor[1])使用。

亚历山大·维克多·奥卡泽

JMIR公共卫生监测2020;6(2):e19097

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