疫学 に関する最新の記事

研究により、移動データと天気データを使ってCOVID-19の病院入院ケースの予測が改善された。

蚊の宿主の好みが病気の伝播ダイナミクスにどんな影響を与えるかを調べる。

この記事では、ランダムウォークが病気の広がりを理解するのにどう役立つかを探るよ。

研究は、さまざまなグループのCOVID-19感染率に影響を与える重要な要因を特定している。

COVID-19が屋内でどう広がるか、そして効果的な対策についての研究。

抗体陽性率データを分析すると、COVID-19の免疫に関する重要なパターンが見えてくる。

韓国におけるCOVID-19の感染間隔に影響を与える要因を分析中。

感染症対策を評価するモデルを紹介します。

無症状者と有症状者が病気の感染拡大にどう影響するかについての見解。

新しい方法が病原体検出のグループテストの効率をアップさせる。

この研究は、COVID-19の広がりをシミュレーションして社会的制限を評価するモデルを開発しているよ。

昆虫が病気をどう広めるか、あと彼らの行動に影響を与える要因を調べてるよ。

COVID-19の変異株の進化とその影響の概要。

日本は感染者が増える中、新しいCOVID-19ワクチンの接種準備をしてる。

パンデミック中のONSデータを使ってR(t)とr(t)を推定する研究。

この研究は、ワクチン接種率の低下による麻疹のアウトブレイクリスクを分析してるよ。

新しいモデルが地域での病気の広がりを予測してコントロールするのを助けてるよ。

研究はビルケンフェルトでの第二波のCOVID-19の発生を分析している。

この研究は、ワクチン接種戦略と人々の行動が病気の広がりにどう影響するかを調べてるよ。

コミュニティでのウイルス感染を監視するために、廃水分析を利用する。

パターン認識とフィルタリングを組み合わせたフレームワークは、複雑なネットワークでのモデルの信頼性を高める。

相互に関連したシステムでの治療効果の評価における課題を見てみよう。

時間依存データ分析のための隠れマルコフモデルの使い方ガイド。

研究によると、バングラデシュにおけるエイズE感染率に影響を与える重要な要因が明らかになった。

細胞オートマトンを使ってCOVID-19の感染伝播を分析して、より良い予防策を考える。

プラスモディウム・オヴァレ感染の特定に関する画期的な発見。

メンデリアンランダム化法を使って健康問題に対する遺伝的影響を調べる。

研究者たちは、COVID-19の広がりや変異株を効果的に監視するために下水を分析してるよ。

研究で人間の動きと呼吸器ウイルスの感染パターンの関係が明らかになった。

この研究は、病気がどのように広がって、集団内で安定した状態に達するかを調べてる。

Chygraphsは複雑なネットワーク接続を効果的に分析するのに役立ちます。

研究は、ネットワークの形が病気の伝播やアウトブレイクコントロールにどう影響するかを調べてる。

新しい方法が、部分的なデータを使ってアウトブレイク中のウイルス量を推定するのに役立ってるよ。

人口の多様性が病気の広がりと公衆衛生の対応にどう影響するかを調べる。

この研究は、イングランドにおけるCOVID-19感染率に影響を与える要因を調べてるよ。

研究が異なるコミュニティにおける結核リスクの主要な影響を示してるよ。

この研究は、ハイパーグラフを通じて進化するデータをどうやってもっとよく分析するかを探ってるんだ。

基本的な指標を使ってパンデミックの結果を監視・予測するシンプルなモデル。

健康危機時の効果的なデータ収集と分析の概要。

新しい変異株は免疫やワクチンの効果に対して引き続き課題をもたらしている。