要約
この文献レビューは、アフリカにおける新型コロナウイルス感染症の予測に利用されたさまざまな時系列分析アプローチを比較することを目的としていました。
この研究では、2020年1月から2023年7月までに出版された英語の研究論文を系統的に検索し、特にアフリカの新型コロナウイルス感染症データセットに関する時系列分析アプローチを利用した論文に焦点を当てた。
このプロセスには、PubMed、Google Scholar、Scopus、Web of Science などのさまざまなデータベースが利用されました。
研究論文は、時系列分析モデルの実装とパフォーマンスに関する関連情報を抽出するための評価プロセスを受けました。
この研究では、採用されたさまざまな方法論に焦点を当て、ウイルスの蔓延を予測する際のその有効性と限界を評価しました。
このレビューの結果は、この分野についてのより深い洞察に貢献する可能性があり、将来の研究ではこれらの洞察を考慮して時系列分析モデルを改善し、公衆衛生上の意思決定を強化するためのさまざまなアプローチの統合を検討する必要があります。
要約(オリジナル)
This literature review aimed to compare various time-series analysis approaches utilized in forecasting COVID-19 cases in Africa. The study involved a methodical search for English-language research papers published between January 2020 and July 2023, focusing specifically on papers that utilized time-series analysis approaches on COVID-19 datasets in Africa. A variety of databases including PubMed, Google Scholar, Scopus, and Web of Science were utilized for this process. The research papers underwent an evaluation process to extract relevant information regarding the implementation and performance of the time-series analysis models. The study highlighted the different methodologies employed, evaluating their effectiveness and limitations in forecasting the spread of the virus. The result of this review could contribute deeper insights into the field, and future research should consider these insights to improve time series analysis models and explore the integration of different approaches for enhanced public health decision-making.
arxiv情報
| 著者 | Ali Ebadi,Ebrahim Sahafizadeh |
| 発行日 | 2023-10-05 15:36:47+00:00 |
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