Кыргызстандын Саламаттык Сактоо
Zdravoohraneniye Kyrgyzstana

ISSN 1694-8068 (Print)

ISSN 1694-805X (Online)

Кыргызстан үчүн COVID-19дун кыска мөөнөттүү божомолу: оптимисттик, негизги жана пессимисттик сценарийлер чечим кабыл алуу үчүн

Кыргызстан үчүн COVID-19дун кыска мөөнөттүү божомолу: оптимисттик, негизги жана пессимисттик сценарийлер чечим кабыл алуу үчүн
Полный текст Full text  

Корутунду

Киришүү. COVID-19 пандемиясы Кыргыз Республикасынын саламаттык сактоо системасына математикалык моделдөө аркылуу чектелген ресурстарды ыкчам бөлүштүрүү боюнча чоң чакырык жаратты. Изилдөөнүн максаты — ARIMA модели негизинде түзүлгөн үч сценарийлик кыска мөөнөттүү болжолдоонун жардамы менен COVID-19 илдетинин күтүлгөн деңгээлин ар кандай башкаруучулук чаралардын шартында алдын ала баалоо мүмкүн экендигин көрсөтүү. Материалдар жана методдор. Изилдөөдө Кыргыз Республикасынын расмий күнүмдүк статистикалык маалыматтары 2020–2023-жылдар аралыгында колдонулган. Көбөйүү коэффициентинин (R) күнүмдүк мааниси R программасында (v 4.3.2), EpiEstim пакети аркылуу эсептелип, андан кийин авторегрессиялык интегралдык кыймылдуу орточо моделге (ARIMA) киргизилген. Модель алдыдагы 15 күнгө болжол түзөт Фармацевтикалык эмес чаралардын өзгөрүү ыктымалдуулугун эске алуу үчүн үч сценарий иштелип чыккан: (1) Оптимисттик - R 10%га төмөндөшү (чектөөлөрдү күчөтүү, активдүү эмдөө); (2) Базалык көрсөткүч - R акыркы беш күндөгү орточо мааниге барабар; (3) Пессимисттик - R 10% га көбөйүшү (жумшартуу чаралары, көбүрөөк өтүүчү варианттын жүгүртүүсү). Натыйжалар. 2021-жылдын 5–19-апрель күндөрүндөгү мезгилде модель 19-апрелге карата жаңы учурлардын саны 232ден 350гө чейин болушу мүмкүн экендигин көрсөткөн. Чыныгы көрсөткүч (299) бол жолдонгон диапазондун ичинде болгон, бул ыкманын тууралыгын көрсөтөт. Орточо абсолюттук пайыздык ката 10%дан ашкан эмес. Жыйынтыктар. Ошентип, сунушталган үч сценарийдик курал саламаттыкты сактоо уюмдарына ресурстарды пландаштырууга жана эпидемияга каршы стратегияларга конул буруу менен эки жумадай убакыт берет жана кырдаалдын эң начар өнүгүшүнө даяр болууга шарт түзөт

Авторлор жөнүндө

Dooronbekova Aizhan Zhakypbekovna, applicant, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Baiyzbekova Dzhainagul Alchinbekovna, Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Zhumalieva Chynarkul Koichumanovna, applicant, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Kubatova Aisulu Kubatovna, graduate student, researcher of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Abdirazakov Nurbek Almazbekovich, graduate student, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Дооронбекова Айжан Жакыпбековна, өтүнмө ээси, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Байызбекова Джайнагүл Алчынбековна, медицина илимдеринин доктору, профессор, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун жетекчиси, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Жумалиева Чынаркүл Койчумановна, өтүнмө ээси, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек шаары, Кыргыз Республикасы

Кубатова Айсулу Кубатовна, аспирант, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Абдиразаков Нурбек Алмазбекович, аспирант, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоонун Улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек шаары, Кыргыз Республикасы

Шилтемелер

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

Для цитирования

Дооронбекова A.Ж., Байызбекова Д.А., Жумалиева Ч.К., Кубатова А.К., Абдиразаков Н.А. Краткосрочный прогноз COVID-19 для Кыргызстана: оптимистичный, базовый и пессимистичный сценарии для управленческих решений. Научно-практический журнал «Здравоохранение Кыргызстана» 2025, № 2, с. 85-91.  https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

For citation

Dooronbekova A.Zh.,.Baiyzbekova D.A,. Zhumalieva Ch.K, Kubatova A.K., Abdirazakov N.A. Short-Term COVID-19
Forecast for Kyrgyzstan: Optimistic, Baseline and Pessimistic Scenarios to Inform Decision-Making.Scientific practical
journal “Health care of Kyrgyzstan” 2025, No.2, p. 85-91. https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

Цитата үчүн

Дооронбекова A.Ж., Байызбекова Д.А., Жумалиева Ч.К., Кубатова А.К., Абдиразаков Н.А. Кыргызстан үчүн COVID-19дун кыска мөөнөттүү божомолу: оптимисттик, негизги жана пессимисттик сценарийлер чечим кабыл алуу үчүн. Кыргызстандын саламаттык сактоо илимий-практикалык журналы 2025, № 2, б. 85-91. https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

Авторлор Дооронбекова А.Ж., Байызбекова Д.А., Жумалиева Ч.К., Кубатова А.К., Абдиразаков Н.А.
Ссылка doi.org https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91
Беттер 85-91
Негизги сөздөр COVID-19, ARIMA, Кыска мөөнөттүү болжолдоо, Сценарий моделдөө, Саламаттыкты сактоону башкаруу
Орусча
Полный текст

PDF (RUS)

Список литературы

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

Для цитирования

Дооронбекова A.Ж., Байызбекова Д.А., Жумалиева Ч.К., Кубатова А.К., Абдиразаков Н.А. Краткосрочный прогноз COVID-19 для Кыргызстана: оптимистичный, базовый и пессимистичный сценарии для управленческих решений. Научно-практический журнал «Здравоохранение Кыргызстана» 2025, № 2, с. 85-91.  https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

Англисче
About authors

Dooronbekova Aizhan Zhakypbekovna, applicant, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Baiyzbekova Dzhainagul Alchinbekovna, Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Zhumalieva Chynarkul Koichumanovna, applicant, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Kubatova Aisulu Kubatovna, graduate student, researcher of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Abdirazakov Nurbek Almazbekovich, graduate student, research fellow of the Center for Analysis and Management of Public Health Risks National Institute of Public Health of the Ministry of Health, Bishkek, Kyrgyz Republic

Full text

PDF (RUS)

References

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

For citation

Dooronbekova A.Zh.,.Baiyzbekova D.A,. Zhumalieva Ch.K, Kubatova A.K., Abdirazakov N.A. Short-Term COVID-19
Forecast for Kyrgyzstan: Optimistic, Baseline and Pessimistic Scenarios to Inform Decision-Making.Scientific practical
journal “Health care of Kyrgyzstan” 2025, No.2, p. 85-91. https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

Кыргызча
Авторлор жөнүндө

Дооронбекова Айжан Жакыпбековна, өтүнмө ээси, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Байызбекова Джайнагүл Алчынбековна, медицина илимдеринин доктору, профессор, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун жетекчиси, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Жумалиева Чынаркүл Койчумановна, өтүнмө ээси, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек шаары, Кыргыз Республикасы

Кубатова Айсулу Кубатовна, аспирант, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоо улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек, Кыргыз Республикасы

Абдиразаков Нурбек Алмазбекович, аспирант, Саламаттыкты сактоо министрлигинин Коомдук саламаттык сактоонун Улуттук институтунун Коомдук ден соолук тобокелдиктерин талдоо жана башкаруу борборунун илимий кызматкери, Бишкек шаары, Кыргыз Республикасы

Шилтемелер

1. Молдокматова А. О., Дооронбекова А. Ж., Жумалиева Ч. К., Мукамбетов А. С., Кубатова А. К., Эстебесова А. М., Ибра
гимов Ш. М., Кутманова А. З., Джангазиев Б. И., Усенбаев Н. Т., Жороев А. А., Абдыкеримов С. Т., Касымов О. Т., Лиза
Уайт. Моделирование потенциального воздействия различных сценариев прекращения карантинных ограничений на
эпидемиологическую ситуацию с COVID-19 в Кыргызской Республике / Научно-практический журнал «Здравоохранение
Кыргызстана». – 2020, № 4, – с. 3; http://www.zdrav.kg/журнал «Здравоохранение Кыргызстана».
https://doi.org/10.51350/1694-8068.2020.12.4.3
2. Poonia, R., Saudagar, A., Altameem, A., Alkhathami, M., Khan, M., & Hasanat, M. (2022). An Enhanced SEIR Model for
Prediction of COVID-19 with Vaccination Effect. Life, 12. https://doi.org/10.3390/life12050647.
3. Shafiekhani, S., Khalilabad, T., Rafiei, S., Sadeghi, V., Jafari, A., & Gheibi, N. (2021). Trend and prediction of COVID-19 outbreak in Iran: SEIR and ANFIS model. Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 27, 241 - 249. https://doi.org/10.2478/pjmpe-2021-0029.
4. Alsmadi, M. (2022). Modified SEIR and machine learning prediction of the trend of the epidemic of COVID-19 in Jordan under
lockdowns impact. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE).
https://doi.org/10.11591/ijece.v12i5.pp5455-5466.
5. Duong, N., Thao, L., Quynh, D., Binh, L., Loan, C., & Diem, P. (2020). Predicting the Pandemic COVID-19 Using ARIMA
Model. VNU Journal of Science: Mathematics - Physics, 36. https://doi.org/10.25073/2588-1124/vnumap.4492.
6. Roy, S., Bhunia, G., & Shit, P. (2020). Spatial prediction of COVID-19 epidemic using ARIMA techniques in India. Modeling
Earth Systems and Environment, 1 - 7. https://doi.org/10.1007/s40808-020-00890-y.
7. Anne Cori, Neil M. Ferguson, Christophe Fraser, Simon Cauchemez, A New Framework and Software to Estimate Time-Varying
Reproduction Numbers During Epidemics, American Journal of Epidemiology, Volume 178, Issue 9, 1 November 2013, Pages
1505–1512, https://doi.org/10.1093/aje/kwt133

Цитата үчүн

Дооронбекова A.Ж., Байызбекова Д.А., Жумалиева Ч.К., Кубатова А.К., Абдиразаков Н.А. Кыргызстан үчүн COVID-19дун кыска мөөнөттүү божомолу: оптимисттик, негизги жана пессимисттик сценарийлер чечим кабыл алуу үчүн. Кыргызстандын саламаттык сактоо илимий-практикалык журналы 2025, № 2, б. 85-91. https://dx.doi.org/10.51350/zdravkg2025.2.6.10.85.91

Көрүүлөр: 115
Copyright MAXXmarketing GmbH
JoomShopping Download & Support