A bootstrap particle filter for viral Rt inference and forecasting using wastewater data
Cet article présente une méthode légère et rigoureuse basée sur un filtre particulaire bootstrap pour estimer et prévoir le nombre de reproduction effectif (Rt) en intégrant de manière systématique les données d'égouts, les cas cliniques et les données sérologiques, tout en gérant les données manquantes et en améliorant la reconstruction des dynamiques d'infection grâce au bruit de processus et à l'identifiabilité structurelle.