ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Predicting Number of People Li...>الوصف

Predicting Number of People Living with Chronic HCV Using Gray-Weighted Markov Chain Model "GW-MCM"

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ بعدد الأشخاص المصابين بفيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن باستخدام نموذج سلسلة ماركوف الموزون-الرمادي
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: حسين، محمد محمود فقي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hussein, Mohammed Mahmoud Faqi
المجلد/العدد: مج13, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 268 - 276
DOI: 10.32894/1913-013-004-020
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1463124
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
نموذج سلسلة ماركوف | التهاب الكبد الوبائي | مرض فيروس سي | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
نظرية النظام الرمادي | سلسلة ماركوف الموزون | مصفوفة الاحتمال الانتقالي | النماذج العشوائية | Gray System Theory | Weighted Markov Chain | Probability Transition Matrix | Stochastic Modelling | HCV
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعد عدوى فيروس التهاب الكبد الوبائي (سي) مشكلة صحية عالمية مهمة، حيث يعاني ملايين الأشخاص من التهاب الكبد الوبائي المزمن في جميع أنحاء العالم. يعد التنبؤ الدقيق بعدد الأفراد المصابين بفيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن في العراق أمرًا ضروريًا لتخطيط الصحة العامة وتخصيص الموارد وتطوير استراتيجيات التدخل الفعالة. تقترح هذه الورقة طريقة مختلفة للتنبؤ بانتشار فيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن باستخدام نموذج سلسلة ماركوف الموزون -الرمادي. يدمج نموذج GW-MCM مبادئ نمذجة سلسلة ماركوف مع نظرية النظام الرمادي، مما يوفر إطارًا قويًا لالتقاط ديناميكيات انتشار فيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن. يأخذ النموذج في الاعتبار عوامل متعددة، بما في ذلك معدل انتقال فيروس التهاب الكبد الوبائي، ومعدلات العلاج، والتغيرات الديموغرافية. ويتم دمج البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك الدراسات الوبائية، وسجلات الرعاية الصحية، وتوزيع السكان، في النموذج لضمان الدقة. يستخدم هذا البحث البيانات التاريخية لمعايرة نموذج سلسلة ماركوف الموزون- الرمادي والتحقق من صحته، مما يضمن موثوقيته في التنبؤ بانتشار فيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن بمرور الوقت. تم الحصول على بيانات هذه الدراسة من الموقع: https://www.globalhep.org/country-progress/iraq. وتظهر البيانات عدد المصابين بالمرض في العراق للأعوام 1990-2019. أظهرت النتائج أن دقة التنبؤ لنموذج GW-MCM أعلى بكثير من نموذج (۱،۱) GM، وأن عدد الأشخاص المصابين بفيروس التهاب الكبد الوبائي المزمن للأعوام ۲۰۲۰ و۲۰۲۱ و۲۰۲۲ ليس ثابتا، مما يعني أن فيزداد ويتناقص حتى عام 2025، ثم يبدأ في الزيادة. وبعد عام ٢٠٢٥، يبدأ في الانخفاض حتى يصل إلى مستوى مستقر.

Hepatitis C virus (HCV) infection is an important global health problem, with millions of people affected by chronic HCV worldwide. Accurate prediction of the number of individuals living with chronic HCV in Iraq is essential for public health planning, resource allocation, and the development of effective intervention strategies. This paper proposes a different approach to predicting chronic HCV prevalence using a weighted-gray Markov chain model. The GW-MCM model integrates Markov chain modelling principles with gray system theory, providing a powerful framework for capturing the dynamics of chronic HCV spread. The model takes into account multiple factors, including HCV transmission rate, treatment rates, and demographic changes. Data from multiple sources, including epidemiological studies, health care records, and population distribution, are integrated into the model to ensure accuracy. This research uses historical data to calibrate and validate the gray-weighted Markov chain model, ensuring its reliability in predicting the spread of chronic HCV over time. Data for this study were obtained from the website: https://www.globalhep.org/countryprogress/iraq. The data shows the number of people infected with the disease in Iraq for the years 1990–2019. The results show that the prediction accuracy of the GW-MCM model is much higher than the GM model (1,1), and the number of people living with chronic HCV for the years 2020, 2021, and 2022 is not constant, meaning that it increases and decreases until 2025, then begins to increase. After 2025, it begins to decline until it reaches a stable level.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.