論文の概要: (SARS-CoV-2) COVID 19: Genomic surveillance and evaluation of the impact
on the population speaker of indigenous language in Mexico
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01276v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 16:05:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 09:05:45.069318
- Title: (SARS-CoV-2) COVID 19: Genomic surveillance and evaluation of the impact
on the population speaker of indigenous language in Mexico
- Title（参考訳）: (SARS-CoV-2) COVID-19: メキシコの先住民話者に対するゲノム監視と評価
- Authors: Medel-Ram\'irez Carlos, Medel-L\'opez Hilario, Lara-M\'erida Jennifer
- Abstract要約: 本研究では, (SARS-CoV-2) COVID-19がメキシコの母国語話者に与える影響を分析した。
データマイニング技術と方法論を適用したアルゴリズムの設計によりデータ解析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The importance of the working document is that it allows the analysis of
information and cases associated with (SARS-CoV-2) COVID-19, based on the daily
information generated by the Government of Mexico through the Secretariat of
Health, responsible for the Epidemiological Surveillance System for Viral
Respiratory Diseases (SVEERV). The information in the SVEERV is disseminated as
open data, and the level of information is displayed at the municipal, state
and national levels. On the other hand, the monitoring of the genomic
surveillance of (SARS-CoV-2) COVID-19, through the identification of variants
and mutations, is registered in the database of the Information System of the
Global Initiative on Sharing All Influenza Data (GISAID) based in Germany.
These two sources of information SVEERV and GISAID provide the information for
the analysis of the impact of (SARS-CoV-2) COVID-19 on the population in
Mexico. The first data source identifies information, at the national level, on
patients according to age, sex, comorbidities and COVID-19 presence
(SARS-CoV-2), among other characteristics. The data analysis is carried out by
means of the design of an algorithm applying data mining techniques and
methodology, to estimate the case fatality rate, positivity index and identify
a typology according to the severity of the infection identified in patients
who present a positive result. for (SARS-CoV-2) COVID-19. From the second data
source, information is obtained worldwide on the new variants and mutations of
COVID-19 (SARS-CoV-2), providing valuable information for timely genomic
surveillance. This study analyzes the impact of (SARS-CoV-2) COVID-19 on the
indigenous language-speaking population, it allows us to provide information,
quickly and in a timely manner, to support the design of public policy on
health.
- Abstract（参考訳）: 作業書類の重要さは、メキシコ政府によって保健長官を通じて発生した日次情報に基づいて、SARS-CoV-2(SARS-CoV-2) COVID-19に関連する情報や事例の分析を可能にし、ウイルス呼吸器疾患の疫学的監視システム(SVEERV)に責任を負うことである。
SVEERV内の情報はオープンデータとして散布され、自治体、州、国家レベルで情報レベルが表示される。
一方、sars-cov-2)covid-19(sars-cov-2)のゲノムサーベイランスのモニタリングは、変異や変異の同定を通じて、ドイツに拠点を置き、全インフルエンザデータ(gisaid)を共有するグローバルイニシアチブの情報システム(英語版)のデータベースに登録されている。
これら2つの情報ソースであるSVEERVとGISAIDは、(SARS-CoV-2)COVID-19がメキシコの人口に与える影響を分析する情報を提供する。
最初のデータソースは、年齢、性別、同性、および新型コロナウイルスの存在(sars-cov-2)などに応じて、全国レベルでの情報を識別する。
データ分析は、データマイニング技術および方法論を適用したアルゴリズムの設計を用いて行われ、ケース致死率、陽性指数を推定し、陽性結果を示す患者に特定された感染症の重症度に応じてタイプロジを同定する。
新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)。
第2のデータソースから、新型コロナウイルス(sars-cov-2)の新しい変異や変異に関する情報が世界中で得られ、タイムリーなゲノム監視に有用な情報を提供する。
本研究では,SARS-CoV-2(SARS-CoV-2)COVID-19が母国語話者に与える影響を分析し,公衆の健康政策のデザインを支援するために,迅速かつタイムリーな情報提供を可能にした。
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