메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Bae Tae Wuk (Daegu-Gyeongbuk Research Center Electronics and Telecommunications Research Institute Daegu Korea.) 권기구 (한국전자통신연구원) Kim Kyu Hyung (Daegu-Gyeongbuk Research Center Electronics and Telecommunications Research Institute Daegu Korea.)
저널정보
대한의학회 Journal of Korean Medical Science Journal of Korean Medical Science Vol.35 No.34
발행연도
2020.1
수록면
1 - 14 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Background: The novel coronavirus (coronavirus disease 2019 [COVID-19]) outbreak began in China in December last year, and confirmed cases began occurring in Korea in mid-February 2020. Since the end of February, the rate of infection has increased greatly due to mass (herd) infection within religious groups and nursing homes in the Daegu and Gyeongbuk regions. This mass infection has increased the number of infected people more rapidly than was initially expected; the epidemic model based on existing studies had predicted a much lower infection rate and faster recovery. Methods: The present study evaluated rapid infection spread by mass infection in Korea and the high mortality rate for the elderly and those with underlying diseases through the Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Dead (SEIRD) model. Results: The present study demonstrated early infection peak occurrence (-6.3 days for Daegu and -5.3 days for Gyeongbuk) and slow recovery trend (= -1,486.6 persons for Daegu and -223.7 persons for Gyeongbuk) between the actual and the epidemic model for a mass infection region compared to a normal infection region. Conclusion: The analysis of the time difference between infection and recovery can help predict the epidemic peak due to mass (or normal) infection and can also be used as a time index to prepare medical resources.
#Coronavirus #COVID-19 #Mass infection #SEIRD model #Korea

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
Mackenzie JS / COVID-19: a novel zoonotic disease caused by a coronavirus from China: what we know and what we don't google schola World Health Organization / Coronavirus disease (COVID-19) pandemic google schola World Health Organization / Report of the WHO-China joint mission on coronavirus disease 2019(COVID-19) google schola Mehta P / 2020 / COVID-19 : consider cytokine storm syndromes and immunosuppression / Lancet 395(10229):1033~1034 google schola Chen D / 2020 / Recurrence of positive SARS-CoV-2 RNA in COVID-19 : a case report / Int J Infect Dis 93:297~299 google schola

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0