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COVID-19: एक नए मॉडल के साथ पूर्वानुमानित वायरस का प्रसार

COVID-19: एक नए मॉडल के साथ पूर्वानुमानित वायरस का प्रसार



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नया मॉडल वायरस के प्रसार की भविष्यवाणी कर सकता है

नया SARS-CoV-2 कोरोनोवायरस कुछ ही समय में दुनिया भर में फैल गया है, लोगों के आंदोलन आंदोलनों का निर्णायक कारक है। शोधकर्ताओं ने अब वायरस के प्रसार की गणना के लिए एक नया मॉडल प्रस्तुत किया है, जो वायरस के प्रसार की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए जनसंख्या प्रवाह का उपयोग कर सकता है।

SRAS-CoV-2 और संबंधित रोगों (COVID-19) के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए जनसंख्या प्रवाह पर नज़र रखने का नया दृष्टिकोण एक अंतरराष्ट्रीय शोध दल द्वारा विकसित किया गया था और उपलब्ध डेटा का उपयोग करके सत्यापित किया गया था। यह संक्रमण की सटीक भविष्यवाणियों को व्यक्तिगत अनुरेखण एप्लिकेशन या अन्य तुलनीय अनुप्रयोगों के बिना भी होने में सक्षम बनाता है। शोधकर्ताओं ने "नेचर" पत्रिका में अपने परिणाम प्रकाशित किए हैं।

जनसंख्या आंदोलनों पर वास्तविक समय का डेटा

विधि "मौजूदा महामारी विज्ञान के मॉडल से भिन्न है कि यह जनसंख्या प्रवाह पर वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करता है, उदा। फोन के उपयोग और अन्य बड़े डेटा संसाधनों पर डेटा, "शोधकर्ताओं की रिपोर्ट। उदाहरण के लिए, जनवरी 2020 में चीनी शहर वुहान में रहने वाले लगभग 11.5 मिलियन लोगों के सेलफोन का स्थान डेटा नए दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए उपयोग किया गया था। वुहान को कोरोना महामारी का शुरुआती बिंदु माना जाता है।

संक्रमण संख्या की भविष्यवाणी संभव है

एक प्रमुख चीनी मोबाइल ऑपरेटर द्वारा प्रदान किए गए डेटा से पता चलता है कि "वुहान के लोगों ने देश भर के 31 प्रांतों और क्षेत्रों में 296 प्रान्तों की यात्रा की," शोधकर्ताओं की रिपोर्ट है। यह जनसंख्या प्रवाह डेटा तब COVID 19 केस नंबरों की तुलना में था। इससे पता चला कि "वुहान छोड़ने वाले लोगों के वितरण ने 19 फरवरी, 2020 तक पूरे चीन में COVID-19 के साथ अनुवर्ती संक्रमणों की सापेक्ष आवृत्ति की सटीक भविष्यवाणी की।"

समय, तीव्रता और भौगोलिक वितरण

इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने होने वाले मामलों की भविष्यवाणी करने और उन स्थानों की पहचान करने के लिए जोखिम मूल्यांकन के लिए एक गणना मॉडल विकसित किया जहां प्रकोप के शुरुआती चरण में उच्च संचरण दर का जोखिम होता है। येल विश्वविद्यालय के प्रोफेसर निकोलस ए क्रिस्टाकिस ने कहा, "यह काम दिखाता है कि सीओवीआईडी ​​-19 के प्रकोप के समय, तीव्रता, और भौगोलिक वितरण का सटीक अनुमान लगाना बहुत ही सटीक है।" अध्ययन शामिल था।

“हमारे दृष्टिकोण के बारे में अभिनव क्या है कि हम सामुदायिक जोखिम के स्तर का आकलन करने के लिए गलतफहमी का उपयोग करते हैं। हमारा मॉडल हमें बताता है कि दिए गए यात्रा की तारीखों के साथ कितने मामले हैं। हम इस मामले की पुष्टि किए गए मामलों से करते हैं, इस तर्क का उपयोग करते हुए कि आयातित मामलों और प्राथमिक संप्रेषणों द्वारा क्या समझाया नहीं जा सकता है, स्थानीय समुदाय के भीतर प्रचारित किया गया है, ”अध्ययन के एक अन्य लेखक, हांगकांग विश्वविद्यालय के जैसन जिया ने कहा ।

सभी लेनदेन डेटा के लिए लागू है

रिसर्च टीम के अनुसार, नए मॉडल को किसी भी डेटा रिकॉर्ड पर भी लागू किया जा सकता है जो लोगों की गतिविधियों को ठीक से रिकॉर्ड करता है, जैसे कि ट्रेन के टिकट या कार के टोल पर डेटा। "लोग समय के साथ जनसंख्या आंदोलनों को सही ढंग से ट्रैक करके (और) स्थानांतरित करने पर संक्रामक बीमारियां फैलाते हैं, हम भविष्यवाणी कर सकते हैं कि छद्म भौगोलिक रूप से कैसे फैल जाएगा," प्रो। क्रिस्टाकिस ने कहा।

महामारी को प्रभावी उपकरण

वास्तविक समय में जनसंख्या आंदोलनों को ट्रैक करके, मॉडल नीति निर्माताओं और महामारी विज्ञानियों को एक महामारी के प्रभाव को सीमित करने और जीवन को बचाने के लिए एक प्रभावी उपकरण प्रदान करता है, प्रो क्रिस्टाकिस ने कहा। डेटा विश्लेषण तकनीकों के उपयोग से विनाशकारी महामारी के टूटने या फिर से टूटने से पहले संक्रमण को रोकना संभव हो जाएगा। (एफपी)

लेखक और स्रोत की जानकारी

यह पाठ चिकित्सा साहित्य, चिकित्सा दिशानिर्देशों और वर्तमान अध्ययनों की विशिष्टताओं से मेल खाता है और चिकित्सा डॉक्टरों द्वारा जाँच की गई है।

डिप्लोमा। जियोग्र। फैबियन पीटर्स

प्रफुल्लित:

  • जेसन एस। जिया, शिन लू, यूं युआन, जीई जू, जियानमिन जिया, निकोलस ए। क्रिस्टाकिस: जनसंख्या प्रवाह चीन में COVID-19 के अनुपात-लौकिक वितरण को संचालित करता है; में: प्रकृति (29 अप्रैल, 2020 को प्रकाशित), nature.com
  • येल विश्वविद्यालय: शोधकर्ताओं ने COVID-19 के प्रसार (प्रकाशित 29 अप्रैल, 2020), news.yale.edu को ट्रैक करने के लिए नया मॉडल तैयार किया


वीडियो: Coronavirus: There may never be a COVID-19 vaccine (अगस्त 2022).