Rajalakshmi, S.;Samraj, K.;Sathiyarajeswaran, P.;Kanagavalli, K.
셀메드
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제10권4호
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pp.29.1-29.6
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2020
COVID-19 (Corona Virus Disease-2019) is an infectious respiratory disease caused by the most recently discovered coronavirus, SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Corona virus-2). This new viral disease was unknown before the outbreak began in Wuhan, China, in December 2019. As of November 16th 2020, it affects about 54.3 million populations, death troll increased to 1.32 million cases in worldwide. Whereas in India 8.85 cases are infected with COVID-19, of which 1, 30, 112 cases were died. Till now there has been no specific anti-virus drug or vaccines are available for the treatment of this disease, the supportive care and non-specific treatment to the symptoms of the patient are the only options in Biomedicine, the entire world turns its attention towards alternative medicine or Traditional medicine. Siddha medicine is one of the primordial systems of medicine practiced in the southern part of India, it dealt a lot about pandemic, and its management. This review provides an insight into Pandemic in Siddha system and its management in both ancient history and modern history, National and state level Government policies related to current pandemic, World Health Organization (WHO) guidelines on usage of unproven drug during infectious disease outbreak, Preparedness of Siddha system during a pandemic outbreak Challenges and Recommendations.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) reduces airline passengers, which leads to a sharp decline in airline sales. They are concerned about the dismissal or unpaid leave of the flight pilot and crew, and the management of the passengers is also under great stress. Stress management methods for COVID-19 can be divided into general stress management such as 'Let's change me', 'Let's find the source of life', and 'Let's ask for help', and mental health management in a disaster situation.
Coronavirus disease 2019 (COVID-19), which was a global pandemic caused by severe acute respiratory syndrome corona virus 2 (SARS-CoV-2), is still a serious public health problem. COVID-19 causes various symptoms not only in the respiratory system but also in various parts of the body and has a significant effect on sleep. Insomnia and poor sleep quality were observed at high rates in patients with COVID-19 as well as in the uninfected general population. Obstructive sleep apnea is also considered a risk factor in patients with severe COVID-19. Virus-induced central nervous system damage is likely to be the cause of many sleep disorders in COVID-19, but psychosocial influences also seem to have played a significant role. Sleep problems persisted at high rates for a considerable period after the infection phase was over. More attention and research on the effect of COVID-19 on sleep is needed in the future.
중국 우한 시에서 최초로 발병한 코로나바이러스감염증(이하 COVID-19)으로 인한 인명 피해 및 사회·경제적 손실은 매우 크며 현재 세계 주요 각국에서는 COVID-19와 같은 감염병의 확산을 막기 위해서는 발생 추이를 초기에 정확히 예측하는 것이 중요하다고 보고 감염병 대응 체계 구축 시 인공지능을 적극 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 감염병 확산에 대응하기 위한 해외 각국의 인공지능 활용 현황을 파악, 국내 현황과 비교·분석했으며 몇 가지 시사점을 도출할 수 있었다. 연구 결과 보다 효율적으로 인공지능을 활용해 감염병에 대응하기 위해서는 원 헬스(One Health) 기반의 국가 컨트롤타워 구축이 필요하다는 결론이 도출되었으며 이에 컨트롤타워가 갖춰야 할 요건을 살펴보았다. 또한 국가 안보 차원에서의 감염병 대응을 위해 상위 기관인 의료 빅데이터 거버넌스를 설립할 것을 제안하였다. 향후 본 연구에서 도출된 결론 및 시사점을 정책적으로 활용하기 위한 연구가 필요할 것으로 보이며 본 연구가 제안하는 바를 반영해 제도적 미비점을 보완한다면 감염병 확산 방지 및 의료 빅데이터를 유용하게 활용하는데 긍정적으로 작용할 것으로 전망된다.
Christopher U. Kitalong;Tmong Udui;Terepkul Ngiraingas;Pearl Marumoto;Victor Yano
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2020년도 추계국제학술대회
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pp.15-15
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2020
In an internal document, CORONA-VIRUS DISEASE 2019 (COVID-19) PLAN, release developed stated that "on January 22, 2020, Palau Ministry of Health activated its emergency operations center, and since then has prepared and put in place measures in response to this global pandemic." The actions eventually led to the closure of most flights coming into Palau as a method to protect its population. The population of is at high risk with COVID19 due to the very elevated rate of NCD's, as well as the limited access to proper testing and treatment facilities. Increased use of traditional medicines in the population has reduced the co-morbidities by reducing risk factors. Furthermore, the expansion of tradtional NCD therapies, especially that of DAK reduce pressure due to obesity and diabetes therefore allowing for unimpaired immune systems to combat deadly infectious diseases such as COVID19.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.225-233
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2022
The recent outbreak of corona virus (COVID-19) infectious disease had made its forecasting critical cornerstones in most scientific studies. This study adopts a machine learning based time series model - Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to forecast COVID-19 confirmed cases in Botswana over 60 days period. Findings of the study show that COVID-19 confirmed cases in Botswana are steadily rising in a steep upward trend with random fluctuations. This trend can also be described effectively using an additive model when scrutinized in Seasonal Trend Decomposition method by Loess. In selecting the best fit ARIMA model, a Grid Search Algorithm was developed with python language and was used to optimize an Akaike Information Criterion (AIC) metric. The best fit ARIMA model was determined at ARIMA (5, 1, 1), which depicted the least AIC score of 3885.091. Results of the study proved that ARIMA model can be useful in generating reliable and volatile forecasts that can used to guide on understanding of the future spread of infectious diseases or pandemics. Most significantly, findings of the study are expected to raise social awareness to disease monitoring institutions and government regulatory bodies where it can be used to support strategic health decisions and initiate policy improvement for better management of the COVID-19 pandemic.
Besides respiratory infection, COVID-19 has many neurological symptoms not only loss of smell and taste but also fatigue and brain fog. But it is a challenge to treat the neurological symptoms especially of anosmia and ageusia. In order to search for the therapeutic methods, the geographical diversity and pathological mechanisms of the COVID-19 and two symptoms were investigated from the latest clinical studies. Because the environmental conditions of the monsoon climate zone of East Asia and the Mediterranean and Oceanic climate zone of Italy, Britain, United States and tropical Brazil are different, each of diverse etiology and internal milieu should be considered differently in the treatment. SARS-CoV-2 exhibits the dampness-like characteristics and the olfactory and gustatory disorders are particularly more common than other flu or cold. and it tends to show features of damaging the lung qi of olfaction and heart-spleen qi of gustation. The mechanisms of olfactory and gustatory loss are various according to precursory, inflammatory, non-inflammatory and sequelar forms, so the therapeutic method should be designed for each period and pathology. If the process of inflammation arises from nasal and respiratory, olfactory epithelium to the central nervous structure by way of blood brain barrier, the treatment should be corresponded with the stage and depth of pathogen place. And if the olfactory loss is asymptomatic or in the initial stage, it can be applied intranasal topical scent therapy to relieve temporary locking of qi movement, but maybe also used in parallel together with herbs of relieving dampness toxin latent in the lung parenchyma.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2018-2043
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2022
Nowadays, COVID-19 infections are influencing our daily lives which have spread globally. The major symptoms' of COVID-19 are dry cough, sore throat, and fever which in turn to critical complications like multi organs failure, acute respiratory distress syndrome, etc. Therefore, to hinder the spread of COVID-19, a Computerized Doughty Predictor Framework (CDPF) is developed to yield benefits in monitoring the progression of disease from Chest CT images which will reduce the mortality rates significantly. The proposed framework CDPF employs Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extractor to extract the features from CT images. Subsequently, the extracted features are fed into the Adaptive Dragonfly Algorithm (ADA) to extract the most significant features which will smoothly drive the diagnosing of the COVID and Non-COVID cases with the support of Doughty Learners (DL). This paper uses the publicly available SARS-CoV-2 and Github COVID CT dataset which contains 2482 and 812 CT images with two class labels COVID+ and COVI-. The performance of CDPF is evaluated against existing state of art approaches, which shows the superiority of CDPF with the diagnosis accuracy of about 99.76%.
COVID-19 (Corona Virus Disease 2019) 감염증에 의한 주요 사망원인은 급성폐렴과 신체 전체에 나타나는 혈전증이며, 증가된 면역반응에 의한 사이토카인 폭풍(cytokine storm)은 고염증 상태와 함께 비정상적인 혈전생성을 더욱 활성화시키는 것으로 알려져 있다. 최근 혈전 생성을 억제하는 low molecular weight heparins의 사용이 사망률을 감소시키며, 대마 추출물이 COVID-19 증상의 완화 및 치료에 효과적임이 보고되었다. 본 연구에서는 대마 성분이 항혈전 활성에 기여하는지를 확인하고자, 대마 잎, 줄기, 뿌리, 미성숙 꽃 및 종실 추출물을 각각 조제하고 이를 대상으로 혈전 생성 억제활성을 평가한 결과, 모든 부위 추출물에서 우수한 항혈전 활성을 확인하였으며, 특히 대마 꽃 추출물에서 강력한 혈액응고인자 저해에 의한 혈전 생성 억제활성을 확인하였다. 그러나 대마꽃 추출물은 적혈구 용혈활성도 강력하여 향후 항혈전 활성물질의 분리가 필요하였다. 본 연구는 대마 부위별 추출물의 항응고 활성에 대한 최초 보고이며, 향후 국내에서 연구 및 사용이 제한된 대마를 이용한 고부가가치 생물소재 개발이 필요함을 제시하고 있다.
Purpose: This study discusses how Indonesia's response to the Corona Virus Disease-19 pandemic based on the perspective of housing policy capacity which consists of resources, organizations, and networks, politics, systems, and finance. Research design, data and methodology: This study used a qualitative method through a literature review. Data collection techniques were carried out by searching various sources and literature related to housing capacity theory and various data on Indonesia's response to the Covid 19 pandemic. Based on a literature review, this study adapted and modified the five components of capacity, namely resource capacity, organizational and network capacity, political capacity, system capacity and financial capacity in Indonesia in responding to the Covid-19 pandemic. Data analysis used analytical themes which consist of understanding the data, generating initial codes, looking for themes, reviewing themes, defining and naming themes, producing of manuscripts. Results: The results show that the weakness of the system capacity greatly affects Indonesia's housing policy capacity in responding to the Covid-19 pandemic and on the other hand the five housing capacities are an integrated process within the housing policy framework in Indonesia, especially to overcome the Covid-19 pandemic. Conclusions: The findings of this study are the importance of building a system capacity that is directly integrated with housing policy and the strengthening of the resources capacity, organizations, and networks, politics, and finance in the context of Indonesia's housing policy, especially in dealing with the Covid-19 pandemic situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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