論文の概要: A feasibility study proposal of the predictive model to enable the prediction of population susceptibility to COVID-19 by analysis of vaccine utilization for advising deployment of a booster dose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11747v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 16:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-26 15:33:51.037127
• Title: A feasibility study proposal of the predictive model to enable the prediction of population susceptibility to COVID-19 by analysis of vaccine utilization for advising deployment of a booster dose
• Title（参考訳）: ワクチン使用量分析によるブースター線量管理によるcovid-19感染率予測モデルの実現可能性の検討
• Authors: Chottiwatt Jittprasong (Biomedical Robotics Laboratory, Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong)
• Abstract要約: SARS-CoV-2 B1.1.529株またはOmicron株が世界中に分布する。 間もなく終わらないことや、より伝染的で有害な変種が現れるまで、時間との戦いになることを懸念する。 ウイルスの増殖を防ぐ最も有望なアプローチの1つは、持続的な高予防接種効果を維持することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the present highly infectious dominant SARS-CoV-2 strain of B1.1.529 or Omicron spreading around the globe, there is concern that the COVID-19 pandemic will not end soon and that it will be a race against time until a more contagious and virulent variant emerges. One of the most promising approaches for preventing virus propagation is to maintain continuous high vaccination efficacy among the population, thereby strengthening the population protective effect and preventing the majority of infection in the vaccinated population, as is known to occur with the Omicron variant frequently. Countries must structure vaccination programs in accordance with their populations' susceptibility to infection, optimizing vaccination efforts by delivering vaccines progressively enough to protect the majority of the population. We present a feasibility study proposal for maintaining optimal continuous vaccination by assessing the susceptible population, the decline of vaccine efficacy in the population, and advising booster dosage deployment to maintain the population's protective efficacy through the use of a predictive model. Numerous studies have been conducted in the direction of analyzing vaccine utilization; however, very little study has been conducted to substantiate the optimal deployment of booster dosage vaccination with the help of a predictive model based on machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 現在、高感染性のSARS-CoV-2株であるB1.1.529株やOmicron株が世界中に分布しているため、新型コロナウイルスのパンデミックがすぐには終わらないことや、より伝染的で有害な変異が出現するまでの時間との競合が懸念されている。 ウイルスの増殖を防ぐための最も有望なアプローチの1つは、Omicron変異が頻繁に起こるように、集団間で持続的な高予防接種効果を維持し、人口保護効果を強化し、ワクチン接種された集団の感染の大部分を防ぐことである。 各国は、人口の感染に対する感受性に応じて予防接種プログラムを構築し、予防接種活動の最適化を図り、人口の大半を守るのに十分なワクチンを段階的に提供しなければならない。 本研究は, 感染率の低下, ワクチン効果の低下, 増量剤の投与による予防効果の維持を, 予測モデルを用いて評価し, 適切な連続予防接種を維持するための可能性検討を行った。 ワクチン利用の分析に向けて多くの研究が行われてきたが、機械学習アルゴリズムに基づく予測モデルの助けを借りて、ブースターのワクチン接種を最適に展開するための研究はほとんど行われていない。

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