COVID-19 예상: 사례 수

신규 사례 수 예상치의 해석

• 이번 주에 CDC는 종합 예측에 포함된 33개 모델링 그룹으로부터 향후 4주 동안의 신규 COVID-19 사례 보고 예측치를 받았습니다.
• 이번 주 전국 앙상블에 따르면 2021년 2월 6일에 종료하는 주에 1,300,000-2,400,000명의 신규 환자가 보고될 것으로 전망됩니다.
• 주 및 준주 수준의 앙상블 예상치에서는 향후 보고될 환자 수의 추세가 모든 관할권에서 불확실하거나 안정적으로 유지될 것으로 전망됩니다.

전국 예상치

• 위 그림은 2020년 10월 31일부터 2021년 1월 9일까지 매주 미국에서 전국적으로 보고된 신규 COVID-19 환자 수와 함께 2021년 2월 6일까지 향후 4주 동안 보고될 것으로 예상되는 신규 환자 수를 보여줍니다.
• 사회적 거리두기 및 기타 대책의 수준에 대한 다양한 가정이 모델에 적용되었는데, 여기에 최근의 행동 변화가 반영되지 않았을 수 있습니다. 자세한 사항은 아래 모델 설명을 참고하시기 바랍니다.

전국 예측 데이터 다운로드 excel icon[XLSX - 2개 시트]

국가 및 카운티 예상치

주 수준 및 카운티 수준 예측 수치는 각 지역에서 관찰 및 예측한 신규 COVID-19 사례 수를 보여줍니다. 각 관할지에서 발생하는 COVID-19 사례 수에 차이가 있기 때문에 각 지역마다 예측에 사용하는 규모 단위가 다릅니다. 각 지역 종합도표에 100,000명당 예측 사례수를 나타내는 2차 축(회색)을 표시해 관할지 간 비교를 용이하게 했습니다.

주/준주 및 카운티별 전망치 다운로드pdf 아이콘[12MB, 533페이지] ¹

모든 예측 데이터 다운로드 excel icon[CSV - 1개 시트]

예측 제출에 관련된 추가 예측 데이터 및 정보는 COVID-19 예측 허브external icon에서 확인할 수 있습니다.

예측 포함 사항 및 가정

종합 예상에 포함되는 예측치들이 아래에 제시되어 있습니다. 각 예측치는 일련의 제출 및 데이터 품질 요건을 충족할 경우에 종합 예상에 포함됩니다. 그 요건에 관한 상세 설명은 https://github.com/reichlab/covid19-forecast-hub#ensemble-modelexternal icon 페이지에 수록되어 있습니다.

전망치들은 사회적 거리 두기 대책에 대한 상이한 가정을 토대로 합니다. 개별 모델에 관한 자세한 추가 정보는 여기(https://github.com/cdcepi/COVID-19-Forecasts/blob/master/COVID-19_Forecast_Model_Descriptions.mdexternal icon)에서 확인할 수 있습니다.

개입 가정으로는 다음 세 가지 범주가 있습니다.

• 이러한 실험군은 향후 사회적 거리두기 수준이 어떻게 변할 것인지에 대해 가정합니다.
  • 컬럼비아대학external icon (모델: Columbia)
  • COVID-19 시뮬레이터 컨소시엄external icon(모델: CovidSim)
  • 존스홉킨스 대학교, 감염병 역학 연구실external icon (모델: JHU-IDD)
  • UCLA 대학external icon (모델: UCLA)
• 이 그룹은 현행  사회적 격리 대책이 예상 기간인 4주 내내 계속 유지될 것이라고 가정합니다.
  • Bob Paganoexternal icon (모델: BPagano)
  • 카네기 멜런 델파이 그룹external icon (모델: CMU)
  • 컬럼비아대학 및 노스캐롤라이나대학external icon (모델: Columbia-UNC)
  • 이산형 동역학계external icon (모델: DDS)
  • 페이스북 AI 조사 (모델: Facebook)
  • IEMexternal icon (모델: IEM)
  • 아이오와 주립 대학교external icon(모델: ISU)
  • 존스홉킨스대학, 응용물리실험실external icon (model: JHU-APL)
  • 존스홉킨스대학, 시스템과학공학센터external icon (모델: JHU-CSSE)
  • 존스홉킨스대학, 노스캐롤라이나대학, 구글external icon (모델: JHU-UNC-Google)
  • Karlen Working Groupexternal icon (모델: Karlen)
  • LockNQuayexternal icon (모델: LNQ)
  • 로스앨라모스 국립실험실external icon (모델: LANL)
  • 매사추세츠 공과대학, 운영연구센터(ORC)external icon (모델: MIT-ORC)
  • 매사추세츠 공과대학, COVID-19 정책 연맹external icon(모델: MIT-CovAlliance)
  • 마이크로소프트 AIexternal icon (모델: Microsoft)
  • 원콰이어트나잇external icon (모델: OneQuietNight)
  • 팬데믹 센트럴external icon (모델: PandemicCentral)
  • Qi-Jun Hongexternal icon (모델: QJHong)
  • Robert Walravenexternal icon (모델: ESG)
  • Signature Science외부 아이콘 (모델: SignatureScience)
  • 뉴욕주립대, 업스테이트 의과대학외부 아이콘 (모델: SUNY)
  • 캘리포니아주립대 산타바바라external icon(모델: UCSB)
  • 센트럴플로리다대학external icon (모델: UCF)
  • 조지아대학 감염병 생태 예측 실무 그룹 센터external icon (모델: UGA-CEID)
  • 매사추세츠 대학교, 앰허스트 캠퍼스external icon (모델: UMass)
  • 미시간대학external icon (모델: UM)
  • 서던캘리포니아 대학교external icon (모델: USC)
• 버지니아대학external icon (모델: UVA) 다른 모델들을 합한 두 가지 가정을 사용.

¹ 예측 구간의 모든 범위가 보이지 않는 주(state) 도표가 있을 수 있습니다. 주(state)별 예측 구간의 전 범위는 예측 데이터에서 확인하시기 바랍니다.