Geri Dön

Salgın hastalıklarda vaka sayısının temel çoğalma sayısı ile tahmini ve hastane kaynkalarının yeterliliğinin incelenmesi

Predicting case numbers in the epidemics with basic reproduction number and analysis of hospital resources sufficiency

  1. Tez No: 352515
  2. Yazar: PINAR MİÇ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MELİK KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 171

Özet

Bu çalışmada, gelecekte olması muhtemel bir salgına hazırlıklı olmak ve onunla etkili biçimde mücadele edebilmek için temel çoğalma sayısı kullanılarak (R_0) vaka sayıları tahmin edilmiştir. Bu amaçla, geçmişte bir çok kez görülmüş, yakın zamanda yeniden salgın yapma potansiyeli yüksek olan bir pandemik influenza ile ilgili senaryo analizleri yapılmıştır. Pandemik influenzada ihtiyaç duyulan temel kaynaklar, normal hastane yatakları, yoğun bakım yatakları ve ventilatör cihazlarıdır. Çalışmada, temel çoğalma sayısı kullanılarak olası bir salgın esnasında kaç hastanın bu kaynaklara ihtiyaç duyacağı tahmin edilmiştir. Temel çoğalma sayısı kullanılarak elde edilen vaka sayılarının belirli oranları yukarıda bahsettiğimiz hastane kaynaklarına ihtiyaç duyacaktır. Çalışmada bu kaynakların ihtiyaçlara ne oranda cevap vereceğini test eden bir simulasyon modeli geliştirilmiştir. Model, farklı R0 değerleri için çalıştırılarak elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, number of cases are estimated using the basic reproduction number (R_0) in order to be prepared to an epidemic which is likely to be in the future and to be able to struggle with it efficiently. For this purpose, the scenario analyses of pandemic influenza which has seen many times in the past and the has a high potential of generating an epidemic again are executed. The primary resources needed during a pandemic influenza are hospital normal beds, intensive care beds and ventilators. In this study, it is estimated using basic reproduction number, that how many patients will need these resources during an epidemic. The specific rates of the number of cases gained using basic reproduction number will need those hospital resources as mentioned above. In this study, a simulation model which tests that at what rate these resources meet the needs has developed. The model has run for different R0 values and the results are analysed.

Benzer Tezler

  1. Ülkemizdeki bulaşıcı hastalık bildirimlerinin afet yönetimi açısından incelenmesi

    Examination of infectious disease reports in our country interms of disaster management

    NAHSAN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Kamu YönetimiGümüşhane Üniversitesi

    Afet Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGUT ŞAHİNÖZ

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Salgın hastalıklarda vaka sayılarının makine öğrenmesi ile tahmini

    Forecasting the number of cases in pandemic with machine learning

    NUR SELİN ÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİK KOYUNCU

  4. Büyüme modelleri ve Türkiye'deki COVID-19 verisi üzerine uygulama

    Growth models and application: COVID-19 data in Turkey

    SİMGE ILGIM HORAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE

    PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY

  5. COVID-19 ve salgın hastalıklar: Küreselleşmeye etkileri

    COVID-19 and epidemic: Effects on globalization

    CENK BENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonomiBaşkent Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHAR ARAZ