ISSN: 2161-1165

Эпидемиология: открытый доступ

Открытый доступ
English Spanish Chinese German French Japanese Portuguese Hindi Telugu Tamil

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Публикационная политика и этика
Индексировано в
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Генамика ЖурналSeek
  • БезопасностьЛит
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Международный центр сельского хозяйства и биологических наук (CABI)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Полный текст CABI
  • Кабина прямая
  • Публикации
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • Евро Паб
  • ICMJE
Посмотреть больше
Полезные ссылки
Журналы открытого доступа
Посмотреть больше
Поделиться этой страницей

Абстрактный

A comparison of SIR and SEIR epidemiological models for COVID-19 transmission in India with emphasis on non-pharmaceutical intervention

Manisha Mandal

The models on disease transmission are useful in planning decisions on pandemic, resource allocation and implementation of non-pharmaceutical intervention. The SEIR differs from SIR model with an additional exposure period due to the incubation period of COVID-19 during which individuals are not yet infectious. I have applied Bayesian approach with Monte Carlo Markov Chain (MCMC) sampling on SEIR and SIR epidemiological models using python code PymC3 to study the dynamics of COVID-19 pandemic in India, assess the effectiveness of non-pharmaceutical measures from March to October 2020, and generate predictions on daily new and cumulative infected cases. The accuracy of prediction was computed by symmetric mean absolute prediction error (SMAPE) and mean squared relative prediction error (MSRPE

Журналы по темам
Клинические и медицинские журналы