プレプリント
J-GLOBAL ID:202202212713629717   整理番号:22P0262258

流行状況を予測するためのCOVID-19肺炎拡散データの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of COVID-19 pneumonia diffusion data to predict epidemic situation
著者 (1件):
資料名:
発行年: 2020年04月14日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2020年04月14日
JST資料番号: O7002B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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【目的】毎日確認された症例数の数学モデルを確立することによって,新規コロナウイルス肺炎症例を評価して,意思決定のためのデジタル基底を提供するために,流行状況の現状と発展を評価する。【方法】1日につき新たに確認されたcovid-19症例数を研究対象として,7日平均値(M)とMの逐次値(R)を計算し,チャートとデータの分析により,covid-19流行の発生と発達を研究した。【結果】Mは流行発生の現状を反映した。Rは感染の現在のレベルと流行発生の傾向を反映した。結論:現在のデータは感染している人々の数を評価するために使用でき,R<1のとき,流行のピークを予測することができる。中国,湖北省,武漢市のいくつかの病院において,原因不明の肺炎の多くの症例であるPrefaceIn 12 2019が見つかった。2020年3月11日に,世界保健機関(WHO),Tedros Adhanom Ghebreysusのディレクター-一般は,評価に基づいて,WHOは,COVID-19の現在の大流行が世界的流行と呼ばれていると信じている。2020年4月初期には,世界中で1百万以上の確認された症例があった。COVID-19は,3カ月の短期間で散発性症例から大流行へと発展した。感染データの分析と研究は,将来の流行予防と他の感染症の次の段階を予防し,制御することを助けるであろう。本論文では,7日(M)のCOVID-19丸平均とMsリング比(R)を用いて,現在の潜在的患者データを予測し,流行防止と制御の相対的状態を,図形特徴と特性データを通して判断し,予防と制御決定の証拠を提供する。【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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感染症・寄生虫症の診断  ,  感染症・寄生虫症一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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