ҚЫЗЫЛША АУРУЫНЫҢ ЭПИДЕМИОЛОГИЯЛЫҚ ТАРАЛУЫНЫҢ КЕРІ ЕСЕБІН МОДЕЛЬДЕУ

2025

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.90.2.011
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл мақалада 𝑆𝑉𝐸𝐼𝑅моделі мен кері есептерді шешу әдістерін пайдалану арқылы қызылша ауруының таралу динамикасы қарастырылады. Эпидемиологиялық деректер, бақылау нәтижелері және аналитикалық есептеулер негізінде математикалық модельдеу жүргізілді. Оңтайландыру әдісі ретіндегенетикалық алгоритм қолданылды. Зерттеу 2000-2020 жылдар аралығында Бангладештегі инфекциялардың таралу динамикасына сандық талдау жүргізуді қамтиды. Модель көмегімен инфекцияның таралуына әсер ететін негізгі параметрлер анықталды, оның ішінде вирустың таралу жылдамдығы, вакцинацияның бірінші және екінші дозаларының тиімділігі, сондай-ақ ауру салдарынан өлім-жітім деңгейі қайта құрылды. Қалпына келтірілген деректер нақты эпидемиологиялық мәліметтермен салыстырылып, олардың сәйкестігі бағаланды. Алынған нәтижелер ұсынылған тәсілдің қызылша эпидемиясын талдау және болжау үшін қолданылу мүмкіндігін көрсетеді. Қарастырылған математикалық модель әртүрлі аймақтарға бейімделіп, эпидемияға қарсы шаралардың тиімділігін бағалауға мүмкіндік береді.