تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,507,293 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,771,062 |
ارائه مدل خطمشیگذاری شواهدمحور برای پیشگیری از انتشار کرونا ویروس (نمونهکاوی: شهر تهران) | ||
مدیریت دولتی | ||
دوره 13، شماره 2، 1400، صفحه 212-232 اصل مقاله (946.6 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jipa.2021.318593.2905 | ||
نویسندگان | ||
امیرمحمد َشریفی1؛ مهدی عبدالحمید* 2؛ ُسحر بابایی3؛ یاسر سبحانی فرد4 | ||
1دانشجوی دکتری، گروه مدیریت تکنولوژی، دانشکده مدیریت، اقتصاد و مهندسی پیشرفت، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران. | ||
2استادیار، گروه مدیریت و فلسفه علم و فناوری، دانشکده مدیریت، اقتصاد و مهندسی پیشرفت دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران. | ||
3دانشجوی دکتری، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت و حسابداری دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران. | ||
4استادیار، گروه مدیریت و مهندسی کسبوکار، دانشکده مدیریت، اقتصاد و مهندسی پیشرفت، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: هدف این پژوهش، پیشنهاد مداخله خطمشی به نهادهای مسئول، بهمنظور پیشگیری از انتشار ویروس کروناست. پاندمی کووید 19 اثرگذارترین بیماری از ابتدای سال 2020 است که علاوه بر مرگومیر بسیار، اثرهای اقتصادی و اجتماعی زیادی نیز در پی داشته است. پژوهشگران بسیاری برای درمان و تهیه واکسن آن تلاش میکنند؛ اما یکی از اقدامهای اساسی، پیشگیری از آن است؛ زیرا پیشگیری سریعترین راه کاهش مرگومیر و تبعات منفی آن محسوب میشود. روش: با حداکثر استفاده از دادههای حداقلی در کشور و در نظرگرفتن قواعد جدید حاکم بر رفتار این ویروس، از رویکرد خطمشیگذاری شواهدمحور و مدلسازی عاملمبنا استفاده شده است که چهار مرحله ساخت شبیهساز، کالیبرهکردن آن، اعتبارسنجی و استفاده از آن برای تخمین چگونگی تکامل بیماری همهگیر را شامل میشود. یافتهها: بهمنظور تعیین عوامل اصلی مؤثر بر پیشگیری، چهار سناریو سیاستی، شامل قرنطینه عمومی، عدم مداخله، مداخله منفعل و مداخله هوشمند بررسی شد. در شبیهسازی سناریوهای سیاستی، عاملهای میزان حرکت و میزان سرایت، به نسبت تغییر میکند. نتایج شبیهسازی نشان داد که کاهش 50درصدی میزان حرکت، کاهش بیش از ۸۰ درصد تعداد مبتلایان را در پی خواهد داشت و کاهش ۱۰درصد سرایت در قالب مداخله هوشمند، به کاهش 30 درصدی تعداد مبتلایان منجر خواهد شد. نتیجهگیری: در نهایت، دو عامل میزان حرکت و میزان سرایت، بهعنوان عوامل مهم انتشار ویروس کرونا شناسایی شد. از این رو، پیشنهاد میشود که نهادهای مسئول برای کاهش سریعتر میزان شیوع کرونا، بر طراحی مداخله هوشمند مرتبط با کاهش این دو عامل تمرکز کنند. | ||
کلیدواژهها | ||
کرونا؛ شبیهسازی؛ خطمشیگذاری شواهدمحور؛ پیشگیری؛ مدلسازی عاملمبنا | ||
مراجع | ||
References Abdolhosseinzadeh, M. and Abdolhamid, M. (2020), Presentation of a school of government model through a comparative study of selected schools. Kybernetes, 49(12), 2947-2976. https://doi.org/10.1108/K-05-2019-0328 Adhikari, S. P., Meng, S., Wu, Y. J., Mao, Y. P., Ye, R. X., Wang, Q. Z., ... & Zhou, H. (2020). Epidemiology, causes, clinical manifestation and diagnosis, prevention and control of coronavirus disease (COVID-19) during the early outbreak period: a scoping review. Infectious diseases of poverty, 9(1), 1-12. Agrawal, S., Bhandari, S., Bhattacharjee, A., Deo, A., Dixit, N. M., Harsha, P., ... & Yasodharan, S. (2020). City-Scale Agent-Based Simulators for the Study of Non-Pharmaceutical Interventions in the Context of the COVID-19 Epidemic. Journal of the Indian Institute of Science, 1-39. Battegay, M., Kuehl, R., Tschudin-Sutter, S., Hirsch, H. H., Widmer, A. F., & Neher, R. A. (2020). 2019-novel Coronavirus (2019-nCoV): estimating the case fatality rate–a word of caution. Swiss medical weekly, 150(0506). Billah, M. A., Miah, M. M., & Khan, M. N. (2020). Reproductive number of coronavirus: A systematic review and meta-analysis based on global level evidence. PloS one, 15(11), e0242128. Campbell, S., Benita, S., Coates, E., Davies, P., & Penn, G. (2007). Analysis for policy: evidence-based policy in practice. Government Social Research Unit, HM Treasury. Chinazzi, M., Davis, J. T., Ajelli, M., Gioannini, C., Litvinova, M., Merler, S., ... & Vespignani, A. (2020). The effect of travel restrictions on the spread of the 2019 novel coronavirus (COVID-19) outbreak. Science, 368(6489), 395-400. Cuevas, E. (2020). An agent-based model to evaluate the COVID-19 transmission risks in facilities. Computers in biology and medicine, 121, 103827. Davies (2004) Is evidence-based government possible? Jerry Lee Lecture, presented at the 4th Annual Campbell Collaboration Colloquium, Washington DC. Davies, H. T. O., Nutley, S. M. & Smith P. C. (2000). What works? Evidence-based policy and practice in public services. Bristol: The Policy Press. Forman, R., Atun, R., McKee, M., & Mossialos, E. (2020). 12 Lessons learned from the management of the coronavirus pandemic. Health Policy, 124(6), 577-580. Guo, Y. R., Cao, Q. D., Hong, Z. S., Tan, Y. Y., Chen, S. D., Jin, H. J., ... & Yan, Y. (2020). The origin, transmission and clinical therapies on coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak–an update on the status. Military Medical Research, 7(1), 1-10. He, X., Lau, E. H., Wu, P., Deng, X., Wang, J., Hao, X., ... & Leung, G. M. (2020). Temporal dynamics in viral shedding and transmissibility of COVID-19. Nature medicine, 26(5), 672-675. Hellewell, J., Abbott, S., Gimma, A., Bosse, N. I., Jarvis, C. I., Russell, T. W., ... & Eggo, R. M. (2020). Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts. The Lancet Global Health, 8(4), e488-e496. Hibbing J. R., and Theiss-Morse, E. (1995). Congress as Public Enemy: Public Attitudes Towards American Political Institutions. New York: Cambridge University Press. Hibbing J. R., and Theiss-Morse, E. (2002), Stealth Democracy: America’s Beliefs about How Govennment Should Work. New York: Cambridge University Press. Hu, Z., Song, C., Xu, C., Jin, G., Chen, Y., Xu, X., ... & Shen, H. (2020). Clinical characteristics of 24 asymptomatic infections with COVID-19 screened among close contacts in Nanjing, China. Science China Life Sciences, 63(5), 706-711. Lauer, S. A., Grantz, K. H., Bi, Q., Jones, F. K., Zheng, Q., Meredith, H. R., ... & Lessler, J. (2020). The incubation period of coronavirus disease 2019 (COVID-19) from publicly reported confirmed cases: estimation and application. Annals of internal medicine, 172(9), 577-582. Mahmood, I., Arabnejad, H., Suleimenova, D., Sassoon, I., Marshan, A., Serrano-Rico, A., ... & Groen, D. (2020). FACS: a geospatial agent-based simulator for analysing COVID-19 spread and public health measures on local regions. Journal of Simulation, 1-19. Makarov, V. L., Bakhtizin, A. R., Sushko, E. D., & Ageeva, A. F. (2020). COVID-19 Epidemic Modeling–Advantages of an Agent-Based Approach. Ekonomicheskie i Sotsialnye Peremeny, 13(4), 58-73. Ohadian Moghadam, S. O., & Afshar, D. (2020). A review on coronavirus disease 2019 (COVID-19) in pediatric patients. Archives of Pediatric Infectious Diseases, 8(3), 1-9. Nicola, M., Alsafi, Z., Sohrabi, C., Kerwan, A., Al-Jabir, A., Iosifidis, C., ... & Agha, R. (2020). The socio-economic implications of the coronavirus and COVID-19 pandemic: a review. International journal of surgery, 78, 185-193. Pawson, R. (2006). Evidence-based policy: A realist perspective. London: SAGE Performance and Innovation Unit (2000). Adding it up: improving analysis and modelling in Central Government. London: Performance and Innovation Unit. Pourezzat, A.A., Mollaee, A., Firouzabadi, M. (2008), Building the future: Undertaking proactive strategy for national outlook. Futures, 40(10), 887-892, ISSN 0016-3287, https://doi.org/10.1016/j.futures.2008.07.024. Report of the WHO–China joint mission on coronavirus disease 2019 (COVID-19); 2020; https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf Rockett, R. J., Arnott, A., Lam, C., Sadsad, R., Timms, V., Gray, K. A., ... & Sintchenko, V. (2020). Revealing COVID-19 transmission in Australia by SARS-CoV-2 genome sequencing and agent-based modeling. Nature medicine, 26(9), 1398-1404. Sanderson, I. (2002). Evaluation, policy learning and evidence-based policy making. Public Administration, 80(1), 1-22. Shereen, M. A., Khan, S., Kazmi, A., Bashir, N., & Siddique, R. (2020). COVID-19 infection: Origin, transmission, and characteristics of human coronaviruses. Journal of advanced research, 24, 91-98. Silva, P. C., Batista, P. V., Lima, H. S., Alves, M. A., Guimarães, F. G., & Silva, R. C. (2020). COVID-ABS: An agent-based model of COVID-19 epidemic to simulate health and economic effects of social distancing interventions. Chaos, Solitons & Fractals, 139, 110088. Spinelli, A., & Pellino, G. (2020). COVID-19 pandemic: perspectives on an unfolding crisis. Journal of British Surgery, 107(7), 785-787. Wang, C., Pan, R., Wan, X., Tan, Y., Xu, L., Ho, C. S., & Ho, R. C. (2020). Immediate psychological responses and associated factors during the initial stage of the 2019 coronavirus disease (COVID-19) epidemic among the general population in China. International journal of environmental research and public health, 17(5), 1729. Wu, Z., & McGoogan, J. M. (2020). Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. Jama, 323(13), 1239-1242. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 585 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 472 |