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J-GLOBAL ID：202202239405116988   整理番号：22A0947910

Covid-19スプレッドにおける不確実性定量化:ロックダウン効果【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty quantification in Covid-19 spread: Lockdown effects

著者 (2件)： Carpio Ana (Departamento de Matematica Aplicada, Universidad Complutense, 28040 Madrid, Spain) ,  Pierret Emile (CMLA, ENS Paris-Saclay, 91190 Gif-sur-Yvette, France)
資料名： Results in Physics  (Results in Physics)
巻： 35  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3368A  ISSN： 2211-3797  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： 疫学的モデルにおける不確実性を定量化するためのBayes推論フレームワークを開発した。著者らは,Covid-19データ速度定数から推論するために,感受性,曝露,感染性,診断,死亡および回復個体の個体群を含むSEIJRおよびSIJRモデルを使用し,また,ロックダウン対策に対する応答におけるそれらの変動を推測した。閉じ込めを説明するために,著者らは異なるリスクで2つの感受性個体群を区別した:拘束と不圧。著者らは,それらの内の伝達と回復率が事実に応じて変化し,診断率が非常に低く,大量の未診断感染者につながることを示した。流行の進化を予測する重要な未知は,無症候性被験者を含むウイルスにより影響を受ける集団の割合である。本研究は,利用可能な公式データから定量化された不確実性による時間発展を追跡するが,しかし,データ品質によって制限される。スペインのデータを用いて,現在の流行の最初の波の間に,後期の劇的なロックダウンが数箇月間施行された国からの技術を例示した。後期の行動とその他の測定がない場合には,人口の十分な割合が無症状の集団が枯渇するまで,広がりは遅れるが,停止しない。ある程度,閉じ込めは,適切な環境におけるマスクを通して強いジスタンシングによって置き換えられる。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： 回復 ,  技術 ,  *不確実性 ,  ウイルス ,  感受性 ,  スペイン ,  比率 ,  Bayes推定 ,  *スプレッド ,  感染 ,  モデル ,  個体群 ,  時間発展
準シソーラス用語： 被験者 ,  データ品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SEIJRモデル ,  Covid-19 ,  数値シミュレーション ,  Bayes推論 ,  不確実性定量化

分類 (5件)： 動物に対する影響  (EE05040R) ,  個体群生態学  (EE03030S) ,  ウイルスによる動物の伝染病  (FE02024R) ,  異種生物間相互作用  (EE01050A) ,  農薬  (SB05030L)

タイトルに関連する用語 (5件)： COVID-19 ,  スプレッド ,  不確実性 ,  定量化 ,  ロックダウン