تخمین نرخ مرگ و میر ناشی از کووید-۱۹ در ایران با استفاده از مدل اتورگرسیو
محل انتشار: نشریه پرستاری مراقبت ویژه، دوره: 13، شماره: 4
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 73
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCCNUR-13-4_002
تاریخ نمایه سازی: 31 مرداد 1402
چکیده مقاله:
زمینه و هدف: کووید-۱۹ یک پاندمی جهانی نوظهور است که از نوع جدیدی از کروناویروس ها به شکل یک عفونت ویروسی با امکان انتقال و سرایت بالا ایجاد شده است. این بیماری تاکنون میلیون ها نفر را مبتلا و چندین هزار نفر را به کام مرگ کشانده است. از زمان همه گیری بیماری تاکنون، محققان بسیاری علاقه مند به مدل سازی و تخمین تعداد احتمالی افراد مبتلا به کووید-۱۹ یا برآورد نرخ مرگ و میر ناشی از این پاندمی در یک دوره زمانی خاص و در کشورهای مختلف شده اند. این مدل سازی ها امکان حصول شناخت بهتری از رفتار این پاندمی و پیش بینی سیر آن را فراهم می سازد. هدف از انجام این پژوهش، مدل سازی نرخ مرگ و میر ناشی از پاندمی کووید-۱۹ در پنج ماه متوالی در ایران بوده است.
مواد و روشها: ما دو مدل، شامل مدل اتورگرسیو (AR) و مدل اتورگرسیو میانگین متحرک(ARMA) را تحلیل کردیم تا قابلیت این مدل ها را در تخمین نرخ مرگ و میر ناشی از بیماری کووید-۱۹ از ماه مارس تا ژوئیه بیازماییم. عملکرد دو مدل با سه معیار خطای میانگین مربعات، تابع هزینه و خطای نهایی پیش بینی ارزیابی شد. مدل ها بر تعداد موارد مرگ و میر تایید شده از وزارت بهداشت، درمان و آموزش پزشکی ایران ارزیابی شدند.
یافتهها: نتایج تحلیل ها بیانگر آن بود که مدل AR با رتبه ده با عملکرد بسیار مناسب قادر است نرخ مرگ و میر ناشی از کووید-۱۹ را پیش بینی کند.
نتیجهگیری: مدل پیشنهادی قابلیت پیش بینی میزان فوتی های ناشی از پاندمی را دارد. تخمین میزان مرگ و میر ناشی از همه گیری کووید-۱۹ به شناخت بهتری از رفتار این پاندمی و پیش بینی سیر آن کمک می کند و می تواند بر نوع و زمان اقدامات و تمهیدات در جهت کنترل آن موثر واقع شود.
کلیدواژه ها:
COVID-۱۹ ، Modeling ، Mortality Rate ، Iran ، Autoregressive Model ، کووید-۱۹ ، مدل سازی ، نرخ مرگ و میر ، ایران ، مدل اتورگرسیو
نویسندگان
عاطفه گشوارپور
Department of Biomedical Engineering, Faculty of Electrical Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
عاتکه گشوارپور
Department of Biomedical Engineering, Imam Reza International University, Mashhad, Razavi Khorasan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :