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J-GLOBAL ID：202202216800384750   整理番号：22A0734328

インドにおけるCOVID-19スプレッドの試験効果による疫学的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Epidemiological modeling for COVID-19 spread in India with the effect of testing

著者 (2件)： Singh Anurag (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Delhi, New Delhi 110040, India) ,  Arquam Md (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Delhi, New Delhi 110040, India)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 592  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  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： 新規コロナウイルスは,中国におけるウイルス性肺炎の発生をもたらした。パーソン対人透過は実証されているが,著者らの知る限りでは,新しいコロナウイルスの拡散は,無症候性キャリアにより起こる。ほとんどのモデルは,拡張パターンを示す試験および根底にあるネットワークトポロジーを考慮しない。疫学的モデルへの試験の統合に失敗することにより,モデルは伝染における無症候性感染の役割をより良く理解するための重要な機会を見逃した。本研究では,基礎となるネットワークトポロジーを考慮した無症状感染と同様に,試験を考慮したモデルを提案した。インドのCOVID-19のデータセットから伝送パラメータを抽出し,提案モデルにこれらのパラメータを適用した。シミュレーション結果は著者らの理論的導出を支持し,それは感染拡大における試験および無症状キャリアの影響を示している。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： 閾値 ,  シミュレーション ,  インド ,  中華人民共和国 ,  *スプレッド ,  感染 ,  モデル ,  コロナウイルス科 ,  症状 ,  *疫学 ,  保菌者 ,  ウイルス性肺炎 ,  潜伏感染
準シソーラス用語： コロナウイルス ,  ネットワークトポロジー ,  無症候性キャリア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  流行モデリング ,  基本的生殖数 ,  臨界閾値 ,  複雑ネットワーク

分類 (2件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  ウイルス感染の生理と病原性  (EG04042Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： インド ,  スプレッド ,  試験 ,  疫学 ,  モデリング