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J-GLOBAL ID：202202278685886782   整理番号：22A0948078

QSIR法によるCOVID-19疾患拡散モデリング:パラメータ最適制御アプローチ【JST・京大機械翻訳】

COVID-19 disease spread modeling by QSIR method: The parameter optimal control approach

著者 (1件)： Hari Prasad Peri Subrahmanya (CORAL, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, West Bengal, 721302, India)
資料名： Clinical Epidemiology and Global Health  (Clinical Epidemiology and Global Health)
巻： 13  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2961A  ISSN： 2213-3984  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： 現在,インドは,重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)の第2波の減少相である。しかし,国としてのインドは,世界(アメリカ合衆国後)とCOVID-19死亡数(米国とブラジル)の3番目の位置において,465,082の死亡で,第2の位置にある。ほぼ上記の数値は,第2の波動だけにおいて支配的に認めた。したがって,将来の長期予測が影響を緩和するのに必要である。従来のSIRモデルを修正して,COVID-19影響を分析するために,従来のSIRモデルに新しいコンパートメントQ(検疫)を加えた。パラメータ最適制御技術は,感染,感受性などを推定することによって,曲線に適合するために使用した。モデルは,95%,CI[2.6921E7,2.6935E7]の信頼区間で2.6928E7のケースの累積数を予測し,2020年5月25日(30~01~2020日)で99.3%の精度を示した。推定R_0は1.1475であった。モデルの平均絶対誤差(E_MAE)は1.79E4であり,二乗平均平方根誤差(E_RMSE)は3.19E4であった。将来の投影は,3.48E7(ロックダウン),3.80E7(周期的ロックダウン),4.52E7(ロックダウンなし)である。全モデル精度は99%であり,投影精度は01-Nov-2021まで約94%であり,適合値0.8954の良さであった。モデルはコロナケースを過大評価し,次に減少傾向を示した。日数が増加するにつれて,モデル精度は減少した。したがって,コスト関数のより多くの制御ポイントは,モデルに最も適合するために必要であった。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： 波動 ,  最適制御 ,  精度 ,  感受性 ,  生殖 ,  インド ,  ブラジル連邦共和国 ,  費用関数 ,  *検疫 ,  長期予測
準シソーラス用語： 重症急性呼吸器症候群 ,  モデル精度 ,  平均絶対誤差 ,  *COVID-19 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SARS-COV-2 ,  QSIRモデル ,  パラメータ最適制御 ,  生殖数 ,  次世代マトリックス

分類 (5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) ,  ウイルスの生化学  (EG04030F) ,  ウイルスの生理一般  (EG04041H) ,  抗原・抗体・補体の生化学  (ED04020L)

タイトルに関連する用語 (5件)： COVID-19 ,  疾患 ,  拡散モデリング ,  パラメータ ,  最適制御