In epidemiology, the basic reproduction number (R0) is a term that describes the expected number of infections generated by 1 case in a susceptible population. At the beginning of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, R0 was frequently referenced by the public health community and the wider public. However, this metric is often misused or misinterpreted. Moreover, the complexity of the process of estimating R0 has caused difficulties for a substantial number of researchers. In this article, in order to increase the accessibility of this concept, we address several misconceptions related to the threshold characteristics of R0 and the effective reproduction number (Rt). Moreover, the appropriate interpretation of the metrics is discussed. R0 should be considered as a population-averaged value that pools the contact structure according to a stochastic transmission process. Furthermore, it is necessary to understand the unavoidable time lag for Rt due to the incubation period of the disease.
Lee, Seung Hwan;Hyun, Sung Youl;Jeon, Yang Bin;Lee, Jung Nam;Lee, Gil Jae
Journal of Trauma and Injury
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v.33
no.2
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pp.119-123
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2020
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has rapidly spread across the world and caused a pandemic. It can be transmitted by an infected person or an asymptomatic carrier and is a highly contagious disease. Prevention and early identification of COVID-19 are important to minimize the transmission of COVID-19. Chest computed tomography (CT) has a high sensitivity for detecting COVID-19, but relatively low specificity. Therefore, chest CT may be difficult to distinguish COVID-19 findings from those of other infectious (notably viral types of pneumonia) or noninfectious disease. Pulmonary contusion has also a lot of similarities on chest CT with COVID-19 pneumonia. We present trauma patients with pulmonary contusion whose CT scans showed findings similar to those of COVID-19, and we report our experience in the management of trauma patients during the COVID-19 pandemic.
Introduction of double-stranded RNA (dsRNA) into some cells or organisms results in degradation of its homologous mRNA, a process called RNA interference (RNAi). The dsRNAs are processed into short interfering RNAs (siRNAs) that subsequently bind to the RNA-induced silencing complex (RISC), causing degradation of target mRNAs. Because of this sequence-specific ability to silence target genes, RNAi has been extensively used to study gene functions and has the potential to control disease pathogens or vectors. With this promise of RNAi to control pathogens and vectors, this paper reviews the current status of RNAi in protozoans, animal parasitic helminths and disease-transmitting vectors, such as insects. Many pathogens and vectors cause severe parasitic diseases in tropical regions and it is difficult to control once the host has been invaded. Intracellularly, RNAi can be highly effective in impeding parasitic development and proliferation within the host. To fully realize its potential as a means to control tropical diseases, appropriate delivery methods for RNAi should be developed, and possible off-target effects should be minimized for specific gene suppression. RNAi can also be utilized to reduce vector competence to interfere with disease transmission, as genes critical for pathogenesis of tropical diseases are knockdowned via RNAi.
Infection by human papillomavirus (HPV) is one of common sexually transmitted diseases leading to cervical cancer. Evaluation of parental knowledge and attitudes toward HPV were aims of present study to provide an appropriate method to decrease burden of this infection on society. During this study, 358 parents were assessed for knowledge about HPV and its related disorders. Some 76% of parents had no information about HPV infection and among the informed parents 36% had obtained their information via internet and others from studying medical resources. The average score of mothers information about HPV infection was higher than that of fathers, and also educational level and age had significant impact on knowledge of parents about HPV. Parent knowledge about the hazards of HPV was higher than their knowledge about modes of transmission. Lack of awareness about HPV infection was high in this study, underlining the urgency of education among all adult people in our society.
Environmental exposure to air pollution is known to have adverse effects on various organs. Air pollution has greater effects on the pulmonary system as the lungs are directly exposed to contaminants in the air. Here, we review the associations of air pollution with the development, morbidity, and mortality of pulmonary diseases. Short-and long-term exposure to air pollution have been shown to increase mortality risk even at concentrations below the current national guidelines. Ambient air pollution has been shown to be associated with lung cancer. Particularly long-term exposure to particulate matter with a diameter <2.5 ㎛ (PM2.5) has been reported to be associated with lung cancer even at low concentrations. In addition, exposure to air pollution has been shown to increase the incidence risk of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and has been correlated with exacerbation and mortality of COPD. Air pollution has also been linked to exacerbation, mortality, and development of asthma. Exposure to nitrogen dioxide (NO2) has been demonstrated to be related to increased mortality in patients with idiopathic pulmonary fibrosis. Additionally, air pollution increases the incidence of infectious diseases, such as pneumonia, bronchitis, and tuberculosis. Furthermore, emerging evidence supports a link between air pollution and coronavirus disease 2019 transmission, susceptibility, severity and mortality. In conclusion, the stringency of air quality guidelines should be increased and further therapeutic trials are required in patients at high risk of adverse health effects of air pollution.
Epidemiological control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is needed to estimate the infection period of confirmed cases and identify potential cases. The present study, targeting confirmed cases for which the time of COVID-19 symptom onset was disclosed, aimed to investigate the relationship between intervals (day) from symptom onset to testing the cycle threshold (CT) values of real-time reverse transcription-polymerase chain reaction. Of the COVID-19 confirmed cases, those for which the date of suspected symptom onset in the epidemiological investigation was specifically disclosed were included in this study. Interval was defined as the number of days from symptom onset (as disclosed by the patient) to specimen collection for testing. A locally weighted regression smoothing (LOWESS) curve was applied, with intervals as explanatory variables and CT values (CTR for RdRp gene and CTE for E gene) as outcome variables. After finding its non-linear relationship, a polynomial regression model was applied to estimate the 95% confidence interval values of CTR and CTE by interval. The application of LOWESS in 331 patients identified a U-shaped curve relationship between the CTR and CTE values according to the number of interval days, and both CTR and CTE satisfied the quadratic model for interval days. Active application of these results to epidemiological investigations would minimize the chance of failing to identify individuals who are in contact with COVID-19 confirmed cases, thereby reducing the potential transmission of the virus to local communities.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.2
no.2
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pp.213-227
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1995
Today, although hospital infectious diseases are readily diagnosed, are treatable and preventable, many of these continues to be a major health problem in the developing countries, as well as the advanced nations. In the advanced countries efforts for hospital infection control has been presented but in Korea. The importance of being knowledgeble concerning hospital infection control is not much recognized yet. Presently in Korea good quality of care and services in the hospital is a main issue of discussion, therefore the subject of hospital infection control can't be over emphasized. Hospital infection control measures ranged from almost non existent to none when the pathogen transmission were not fully understood. As the knowledge of the transmission and contraction of the diseases expanded, newer and more effective procedures evolved. To be vital it is required to have good system for hospital infection control and inspection, rules and regulations and many numbers of persons with dedication. The strategy has been applied for hospital infection control standards as outlined by the centers for disease control and prevention(CDC). The hospital infection control committee is the factor to be well managed. Especially nurses are the important part of any hospital infection control program because they are the one who makes function properly. It is also required the responsibility of every employer who has employees who are exposed to blood, blood products or other potentially hospital infectious materials. Laws enacted by agencies of the federal government but the emphasis, and the demands for initiating and maintaining these control measures should be practiced on a routine and daily basis. The forgoing facts and requirements will assist us in assuring our hospital infection control program is successful.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.7
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pp.2209-2224
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2022
The Internet of Things (IoT) is being used in a wide variety of fields due to the recent 4th industrial revolution. In particular, research is being conducted that combines IoT with the medical field such as telemedicine. Among them, the field of shock detection is a big issue in the medical field because the causes of shock are diverse, treatments are very complex, and require a high level of medical knowledge and experience. The transmission of infectious diseases is common when treating critically ill patients, especially patients with shock. Thus, to effectively care for shock patients, we propose an architecture that continuously monitors the patient's condition, and automatically recommends a drug injection treatment according to the patient's shock condition. The patient's hemodynamic information is continuously monitored, and the patient's shock generation information is recorded periodically. With the recorded patient information, the patient's condition is determined and automatically injected with necessary medication. The medical team can find out whether the patient's condition has improved by checking the recorded information through web applications. The study can help relieve the shortage of medical personnel and help prevent transmission of infectious disease in medical staff. We look forward to playing a role in helping medical staff by making recommendations for the diagnosis and treatment of complex and difficult shocks.
School closures during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic have been outlined in studies from different disciplines, including economics, sociology, mathematical modeling, epidemiology, and public health. In this review, we discuss the implications of school closures in the context of the current COVID-19 pandemic. Modeling studies of the effects of school closures, largely derived from the pandemic influenza model, on severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 produced conflicting results. Earlier studies assessed the risk of school reopening by modeling transmission across schools and communities; however, it remains unclear whether the risk is due to increased transmission in adults or children. The empirical findings of the impact of school closures on COVID-19 outbreaks suggest no clear effect, likely because of heterogeneity in community infection pressure, differences in school closure strategies, or the use of multiple interventions. The benefits of school closings are unclear and not readily quantifiable; however, they must be weighed against the potential high social costs, which can also negatively affect the health of this generation.
Goo, Taewan;Apio, Catherine;Heo, Gyujin;Lee, Doeun;Lee, Jong Hyeok;Lim, Jisun;Han, Kyulhee;Park, Taesung
Genomics & Informatics
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v.19
no.1
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pp.11.1-11.8
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2021
For the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), predictive modeling, in the literature, uses broadly susceptible exposed infected recoverd (SEIR)/SIR, agent-based, curve-fitting models. Governments and legislative bodies rely on insights from prediction models to suggest new policies and to assess the effectiveness of enforced policies. Therefore, access to accurate outbreak prediction models is essential to obtain insights into the likely spread and consequences of infectious diseases. The objective of this study is to predict the future COVID-19 situation of Korea. Here, we employed 5 models for this analysis; SEIR, local linear regression (LLR), negative binomial (NB) regression, segment Poisson, deep-learning based long short-term memory models (LSTM) and tree based gradient boosting machine (GBM). After prediction, model performance comparison was evelauated using relative mean squared errors (RMSE) for two sets of train (January 20, 2020-December 31, 2020 and January 20, 2020-January 31, 2021) and testing data (January 1, 2021-February 28, 2021 and February 1, 2021-February 28, 2021) . Except for segmented Poisson model, the other models predicted a decline in the daily confirmed cases in the country for the coming future. RMSE values' comparison showed that LLR, GBM, SEIR, NB, and LSTM respectively, performed well in the forecasting of the pandemic situation of the country. A good understanding of the epidemic dynamics would greatly enhance the control and prevention of COVID-19 and other infectious diseases. Therefore, with increasing daily confirmed cases since this year, these results could help in the pandemic response by informing decisions about planning, resource allocation, and decision concerning social distancing policies.
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