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
- Tez No: 352515
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MELİK KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2019
Kamu YönetimiGümüşhane ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGUT ŞAHİNÖZ
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Çocuk akciğer x-ışını görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of child lung x-ray images with deep learningmethods
ÇAĞDAŞ ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2025
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT ÖZKORUCUKLU
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- Markov zincir modeli ve SEIARD modeli kullanılarak Türkiye'deki COVID-19 vaka sayılarının incelenmesi
Examination of the number of cases in Turkey COVID-19 using Markov chains model and model SEIARD
İSMAİL TEKŞUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikSiirt ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE ŞAMCI KARADENİZ