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J-GLOBAL ID：202202216048813292   整理番号：22A0328300

COVID-19パンデミックに対するワクチン接種キャンペーンの効果のモデル化【JST・京大機械翻訳】

Modeling the effect of the vaccination campaign on the COVID-19 pandemic

著者 (5件)： Angeli Mattia (John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA) ,  Neofotistos Georgios (John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA) ,  Mattheakis Marios (John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA) ,  Kaxiras Efthimios (John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA) ,  Kaxiras Efthimios (Department of Physics, Harvard University, Cambridge, MA 02138, USA)
資料名： Chaos, Solitons & Fractals  (Chaos, Solitons & Fractals)
巻： 154  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0310A  ISSN： 0960-0779  CODEN： CSFOEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 集団全体のワクチン接種は,制限的および予防対策と組み合わせた場合,SARS-CoV-2(COVID-19)パンデミックを含むために重要である。本研究では,ワクチン接種キャンペーン中のCOVID-19流行進化を予測できる数学モデルであるSAIVRを導入した。SAIVRは,無症状(A)およびVaccinated(V)区画を考慮することにより,広く使用されたSusceptive-Infective-Removed(SIR)モデルを拡張した。モデルは,半教師つき機械学習手順を用いて推定したいくつかのパラメータと初期条件を含む。SAIVR微分方程式を解くために教師なしニューラルネットワークを訓練後,教師つきフレームワークは,27か国の最近の感染性曲線に最も良く適合する最適条件とパラメータを推定する。これらの結果によって,著者らは,ロールアウト日率,ワクチン有効性,および広範囲の社会的ワクチン heancy/デニールレベルの様々な値の下で,パンデミックの時間的発展に関する広範囲な研究を行った。牛群免疫の概念は,異なるワクチン接種努力およびより感染性のCOVID-19変異体を含む将来のシナリオを研究することにより疑問視される。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分方程式 ,  数学モデル ,  ニューラルネットワーク ,  免疫 ,  *ワクチン ,  *モデル ,  *予防接種 ,  初期条件 ,  効果 ,  最適条件 ,  時間発展 ,  機械学習
準シソーラス用語： SARSウイルス ,  予防対策 ,  ワクチン有効性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  ワクチン

分類 (2件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  (GW22020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： COVID-19パンデミック ,  ワクチン接種 ,  キャンペーン ,  モデル化