ҚЫЗЫЛША АУРУЫНЫҢ ЭПИДЕМИОЛОГИЯЛЫҚ ТАРАЛУЫНЫҢ КЕРІ ЕСЕБІН МОДЕЛЬДЕУ

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.90.2.011
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.