Geri Dön

Bulaşıcı hastalıkların öngörü modellemesi: Covıd-19 çalışması

Forecasting modeling of infectious diseases: Covid-19 study

  1. Tez No: 803213
  2. Yazar: YELİZ UYMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ATİLLA GÖKÇE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bulaşıcı hastalıklar tarih boyunca insanları ve yaşayışlarını hayatlarına yön verecek şekilde etkilemiştir. Tarih boyunca insanlar kara veba, çiçek hastalığı gibi ölüm oranları görece yüksek hastalıklarla mücadele etmiştir. Çin'in Wuhan kentinde başlayan Covid-19 salgını bunun en son örneğidir. Aralık 2019'da ilk Covid-19 vakası kayıt altına alınmış ve sonraki süreçte insanları olumsuz şekilde etkilemiştir. Bu durum ülkelerin özellikle sağlık sistemlerinin hazırlıksız yakalanmasına ve diğer pek çok alanda olumsuz etkilere sebep olmuştur. Bulaşıcı hastalıkların yayılım mekanizmalarını anlamak ve buna göre önlemler almak maksatlı çalışmalar yürütülmüştür. Bu çalışma, Covid-19 bulaşıcı hastalığının yayılım mekanizmasını anlamaya yönelik kısa dönemli öngörü, önerilen LSTT modeli ile sağlanmaktadır. Model simülasyonu, G7 ülkelerinin birinci dalga verilerine ve Japonya'nın günümüze kadar uzanan yedi dalga verisine uygulanmıştır. Model sonuçlarında gerçekleşen Covid-19 vaka sayılarına ait öngörüler, ortalama 59 gün önceden elde edilmiştir. Bununla beraber, ilgili dalgaya ait bulaşma oranları ve eşik değerleri anlamlı şekilde elde edilmiş ve tepe noktasına ne kadar yaklaşıldığı hakkında bilgiler sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, Covid-19 yayılımının kontrol altına alınması için hükümetler ve politika yapıcılar için önemli hale gelmektedir. Zira, salgının tepe noktasına varmadan ortalama 59 gün önceden alınacak önlem ve tedbirler, salgının kontrol altına alınmasında rol oynamaktadır.

Özet (Çeviri)

Infectious diseases have affected people and their lives in a way to shape their lives throughout history. Throughout history, people have struggled with diseases with relatively high mortality rates such as black plague and smallpox. The Covid-19 outbreak that started in Wuhan, China is the latest example of this. The first Covid-19 case was recorded in December 2019 and negatively affected people in the following period. This situation has caused countries to be caught unprepared, especially in health systems, and has caused negative effects in many other areas. Studies have been carried out to understand the mechanisms of the spread of infectious diseases and to take measures accordingly. In this study, short-term prediction to understand the spread mechanism of Covid-19 infectious disease is provided by the proposed LSTT model. The model simulation was applied to the first wave data of G7 countries and Japan's seven waves of data extending to the present day. The predictions of the number of Covid-19 cases in the model results were obtained 59 days in advance on average. In addition, the transmission rates and threshold values of the relevant wave were obtained significantly and information was provided about how close the peak was approached. The results obtained become important for governments and policy makers to control the spread of Covid-19. Because, measures and precautions to be taken an average of 59 days before the peak of the epidemic play a role in controlling the epidemic.

Benzer Tezler

  1. Fabrication and characterization of biodegradable fibrous webs for vascular graft structures

    Vasküler greft yapılarına yönelik biyobozunur fibröz yüzey üretimi ve karakterizasyonu

    JANSET ÖZTEMUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İPEK YALÇIN ENİŞ

  2. Validation of the modified berlin questionnaire for the diagnosis of obstructive sleep apnea in patients with COVID-19 infection

    COVID-19 enfeksiyonu olan hastalarda obstrüktif uyku apnesi teşhisi için modifiye berlin anketinin validasyonu

    YELİZ ÇELİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve TeknolojiKoç Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL PEKER

  3. Aile hekimliği uzmanlık öğrencilerinin aşı reddi konusundaki bilgi, tutum, davranış ve çözüm önerileri

    Knowledge, attitude, behavior and solution suggestions of family medicine residents about vaccine rejection

    BAHADIR ÜZÜLMEZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇİL ARICA

  4. Hatay ilinde 2009 yılında ikinci basamak sağlık kurumlarında tanısı konulan a grubu bildirimi zorunlu bulaşıcı hastalıkların bildirim durumunun ve bildirime etki eden faktörlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of report level and the factors effecting on reporting of mandatory notification of communicable diseases ?group a diagnosed at public and private hospitals in Hatay in 2009.

    SELMUR TOPAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Halk SağlığıGazi Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REMZİ AYGÜN

  5. Bulaşıcı hastalıkların eğitim üzerindeki etkilerinin azaltılması için derin öğrenme ve nesnelerin interneti tabanlı bir sistem önerisi

    A deep learning and internet of things based system proposal to reduce the effects of infectious diseases on education

    SEYFULLAH ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FIRAT AYDEMİR