文献

J-GLOBAL ID：202202230554492683   整理番号：22A0790448

パンデミックによる事例と死亡の全数のモデリングと予測【JST・京大機械翻訳】

Modeling and forecasting the total number of cases and deaths due to pandemic

著者 (5件)： Khan Nasrullah (Department of Statistics, College of Veterinary and Animal Sciences, Jhang, University of Veterinary and Animal Sciences Lahore, Lahore, Pakistan) ,  Arshad Asma (Department of Statistics, National College of Business Administration and Economics, Lahore, Pakistan) ,  Azam Muhammad (Department of Statistics and Computer Science, University of Veterinary and Animal Sciences Lahore, Lahore, Pakistan) ,  Al-marshadi Ali Hussein (Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Aslam Muhammad (Department of Statistics, Faculty of Science, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Medical Virology  (Journal of Medical Virology)
巻： 94  号： 4  ページ： 1592-1605  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0726B  ISSN： 0146-6615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19パンデミックは,2019年末に21世紀の優勢な疾患として出現し,2020年に数千の犠牲者とCOVID-19犠牲者による劇的な開始であった。劇的な影響のため,COVID-19科学者は,パンデミック疾患と政府の仕事を試み,ワクチンとそのようなパンデミックのための治療を提供することによって,損失を最少化し,治癒のプロセスをスピードアップする方法論の開発に興味が持たれている。流行のための新ワクチンの開発は,長期in vitroおよびin vivo試験を必要とする。このように,この戦略は,この病気から生じる影響症例と死傷に関して,流行が広がる方法の理解を必要とし,ここでは,流行による症例と死亡を予測できない予測モデルを開発し,また,研究者,政府,および他の利害関係者が,損傷を最小化できるように,彼らの戦略を考案するのを助けることができる。本モデルは,また,予測価値に基づく高精度,政府,および政策立案者による死亡の数の推定を提供するので,資源の空間分布のために,また,より良い方法で計画できる。モデル効率を,2020年5月中旬まで6か国において初めて報告した期間におけるJohn Hopkins大学リポジトリの利用可能なデータセットに基づいて議論し,このモデルをこのデータに基づいて開発し,次に,提案した戦略が優れた予測を提供する,次の7日間の死亡と事例の予測によって試験した。予測モデルは,パキスタン,インド,アフガニスタン,イラン,イタリア,および中国を含む6カ国について,程度3~5の多項式回帰を用いて開発した。しかし,モデルを6度まで解析して,適切なモデルをより高い調整R二乗(R2)とより低い根二乗誤差と平均絶対百分率誤差(MAPE)に基づいて選択した。R2の値は中国以外の全ての国で99%以上であったが,中国ではこのR2は97%であった。R2の高い値とMAPE統計の低い値は,すべての国において,全事例と死亡の総数を予測するために,提案モデルの有効性を増加させる。また,イラン,イタリア,およびアフガニスタンは,穏やかな減少傾向を示すが,ケースの数は,減少割合よりはるかに高い。インドは一貫した結果を持つと期待されているが,それより,別のバイアス要因を描写し,それは別の研究で見出すべきである。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多項式 ,  *ワクチン ,  アフガニスタン・イスラム共和国 ,  イタリア共和国 ,  イラン・イスラム共和国 ,  インド ,  パキスタン・イスラム共和国 ,  バイアス ,  有効性 ,  in vivo実験 ,  in vitro実験 ,  予測モデル ,  リポジトリ
準シソーラス用語： 利害関係者 ,  平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19パンデミック ,  平均絶対率誤差 ,  多項式回帰 ,  根平均二乗誤差 ,  R二乗

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： パンデミック ,  死亡 ,  モデリング ,  予測