Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 ASOS INDEKS
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 5
A Protocol of Scoping Review of Peak Point Prediction Methods for Epidemic Diseases: Applicable to Coronavirus 2019 Prediction
2021
Dergi:  
Frontiers in Health Informatics
Yazar:  
Özet:

Introduction: Given, widespread COVID-19 across the world a comprehensive literature review can be used to forecast COVID-19 peak in the countries. The present protocol study aimed to explore epidemic peak prediction models in communicable diseases. Material and Methods: This protocol study was conducted based on Arksey and O'Malley's. This framework encompasses purpose and hypothesis, modeling, model achievements aspects. A systematic search of English in PubMed was conducted to identify relevant studies. In the pilot step, two reviewers independently extracted the variables from 10 eligible studies to develop a primary list of variables and a data extraction form. In the second step, all eligible studies were assessed by researchers. In the third step, two data extraction forms were combined. The data were extracted and categories were created based on frequency. Qualitative and quantitative methods were used to synthesize the extracted data. Results: The current study were focused on forecasting the epidemic peak time that is a worlds’ concern issue. The results of current scoping review on prediction methods for epidemic disease can provide foundational knowledge, and have important value for the prediction model studies of COVID-19. Conclusion: Our findings will help researchers by a summary of evidence to present new ideas and further research especially for studies were focused on COVID-19. Our results can improve the understanding of prediction methods for COVID-19.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Frontiers in Health Informatics

Dergi Türü :   Uluslararası

Frontiers in Health Informatics