Modeling the end date of COVID-19 pandemic

Abstract

Objective:As we have been living through COVID-19 pandemic for more than 5 months with its all detrimental im-pacts on our economic, social, and individual lives, developing models that will accurately inform us about the possible ending date of the pandemic locallyor globally becomes ever more critical. In this study, we provide a data-driven model projecting the end-date of a given pandemic, specifically COVID-19.Material and Meth-ods:To predict the end date of a given pandemic for early-phase and mature pandemicprofiles, we propose a logistic-mixture mod-elling framework utilizing only the dates and number of infections (i.e., cases), where the level of mixing is determined in a data-driven way with one, two, three or four peaks. We assess the pro-jection accuracythrough model convergence and goodness of fit measures for countries that have controlled the pandemic. Results:We have shown that our logistic-mixture modelling approach has very favourable convergence and goodness of fit properties, espe-cially when thenumber of local and global peaks and their timings are provided to the model carefully. Based on the projections of our model, using the available data as of June 01, 2020, the COVID-19 pandemic is ending in early September in Turkey, in early October in the United States of America, and not before December 2020 for the entire world. Conclusion:A mixture-logistic modelling frame-work is a flexible modelling strategy to capture multiple pandemic peaks and, therefore, a reasonable projection approach.

Amaç: COVID-19 pandemisinin yıkıcı ekonomik, sosyal ve bireysel tüm etkilerini son beş aydır yakından yaşarken, pandeminin muhtemel bitiş tarihi hususunda bizleri doğru bir şekilde bilgilendiren modeller geliştirmek, hem yerel hem küresel olarak elzem hale gelmiştir. Bu çalışmada, özelde COVID-19 olmak üzere, herhangi bir pandeminin bitiş tarihini veriye dayalı olarak tahmin eden bir model sunuyoruz. Gereç ve Yöntemler: Herhangi bir pandeminin bitiş tarihinin, hem yeni hem de olgunlaşmış pandemi profilleri için, sadece vaka tarihleri ve günlük vaka sayılarını kullanılarak tahminde, karışım seviyesi veriye dayalı olarak bir, iki, üç ve dört zirveli olacak şekilde belirlenen, karma-lojistik modelleme çercevesi sunuyoruz. Tahminlerin doğruluğunu, model yakınsaması ve pandemiyi kontrol altına aldığı gözlenen ülkelerin verilerine uyum iyiliğiyle değerlendiriyoruz. Bulgular: Özellikle yerel ve global zirvelerin modele doğru bir şekilde verildiğinde, karma lojistik modelleme yaklaşımın, arzu edilen model yakınsaması ve uyum iyiliği özelliklerini taşıdığı gösterilmiştir. 1 Haziran 2020tarihli verilere dayanan model tahminlerimize göre, COVID-19pandemisi Türkiye’de Eylül 2020’de, Amerika Birleşik Devletleri’nde Ekim 2020’de sona erecek gözükürken, tüm dünyada Aralık2020’den önce sona ermeyeceği sonucuna varılmıştır. Sonuç: Karma-lojistik modelleme çercevesi, pandeminin birden çok zirvesini yakalamakta esnek bir yapıya sahip olması hasebiyle, makul bir tahmin yaklaşımıdır.