Short-term prediction model for daily COVID-19 reported positive cases in Senegal

Abstract

In this work, we use an Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to study the evolution of COVID-19 disease in Senegal and then make short-term predictions about the number of people likely to be infected by the coronavirus. We are dealing with daily data provided by the Senegalese Ministry of Health during the period from March 2, 2020 to March 2, 2021.Our results show that the peak of the disease appearsduring the second wave seems to be reached on February 12 2021. But they also show that the number of COVID-19 infections will be around 200 cases per day during the next 30 days if the trend of the total number of tests performed is maintained.

Dans ce travail, nous analysons l'évolution de la pandémie du COVID-19 au Sénégal en considérant la série des données sur le nombre de cas positifs journaliers. Plus précisément, nous utilisons un modèle ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) pour établir des prévisions à court terme concernant le nombre de nouvelles contaminations au coronavirus.Nous travaillons avec les données journalières fournies par le Ministère de la Santé et de l'Action Sociale du Sénégal durant la période du 2 mars 2020 au 2 mars 2021. Nos résultats montrent que le pic de la maladie est apparu durant la deuxième vague et semble être atteint à la date du 12 février 2021.Ils révèlent également que le nombre de cas positifs au COVID-19 tournerait en moyenne autour de 200 cas par jour durant les 30 prochains jours si la tendance actuelle du nombre total de tests effectués est maintenue.