Mục lục:
- Một số dự đoán về thời điểm đại dịch COVID-19 kết thúc từ các nhà khoa học
- 1. Đại dịch COVID-19 ở Indonesia kết thúc vào ngày 7 tháng 10 năm 2020
- 1,024,298
- 831,330
- 28,855
- 2. UGM dự đoán đại dịch COVID-19 sẽ giảm vào cuối tháng 7 năm 2020
- Lý do là không có dự đoán nào là hoàn toàn chính xác
- Nhiều dự đoán COVID-19 kết thúc với một vài manh mối
Đã hơn một tháng kể từ khi Các biện pháp hạn chế xã hội quy mô lớn (PSBB) được thực hiện ở Indonesia. Trong thời gian đó, đại dịch COVID-19 đã buộc chúng tôi phải thực hiện các hoạt động với tất cả những hạn chế của mình. Không có gì ngạc nhiên khi nhiều người đang băn khoăn và tìm kiếm dự đoán khi nào đại dịch COVID-19 sẽ kết thúc.
Virus coronavirus gây nhiễm COVID-19 vẫn là một kẻ thù chưa được biết đến. Các nhà khoa học cố gắng dự đoán bằng một số phương tiện tính toán và mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, những dự đoán này được tính toán từ dữ liệu hạn chế.
Một số dự đoán về thời điểm đại dịch COVID-19 kết thúc từ các nhà khoa học
Có một số dự đoán về thời điểm kết thúc đối mặt với đại dịch COVID-19 ở Indonesia. Các nhà khoa học từ các trường đại học khác nhau ở Indonesia đến chính phủ đã đưa ra những phỏng đoán của họ.
1. Đại dịch COVID-19 ở Indonesia kết thúc vào ngày 7 tháng 10 năm 2020
Một trong những tính toán gần đây nhất được xuất bản bởi Đại học Công nghệ Singapore Và thiết kế (STUD) vào thứ Hai (27/4). Nghiên cứu này được thực hiện bằng một phương pháp toán học với dữ liệu được lấy từ các quốc gia khác nhau.
Nhóm SUTD của Phòng thí nghiệm đổi mới theo hướng dữ liệu dự đoán sự lây lan của coronavirus ở Indonesia sẽ kết thúc vào ngày 6 tháng 6 năm 2020, trong đó 97% trường hợp đã được giải quyết. Các trường hợp dương tính với COVID-19 sẽ được giải quyết hoàn toàn vào đầu tháng 9 năm 2020.
Trong ghi chú của mình, họ thông báo rằng những kết quả này sẽ tiếp tục thay đổi khi dữ liệu mới nhất phát triển.
Bản cập nhật COVID-19 Bùng phát Quốc gia: IndonesiaData1,024,298
Đã xác nhận831,330
Phục hồi28,855
Bản đồ DeathDistribution2. UGM dự đoán đại dịch COVID-19 sẽ giảm vào cuối tháng 7 năm 2020
Giáo sư thống kê Đại học Gadjah Mada (UGM), GS. Dedi Rosadi, dự đoán đại dịch COVID-19 sẽ hoành hành ở Indonesia trong hai tháng tới.
Đề cập đến dữ liệu được chính phủ công bố cho đến thứ Năm tuần trước (23/4), các nhà nghiên cứu ước tính rằng cao điểm của các trường hợp sẽ xảy ra vào tháng 5 và giảm vào cuối tháng 7 năm 2020.
Nghiên cứu này là kết quả của mô hình toán học dựa trên dữ liệu thực hoặc một mô hình theo hướng dữ liệu xác suất (PPDM). Độ chính xác của dự đoán này phụ thuộc vào một số yếu tố bao gồm các hạn chế nghiêm ngặt, không được về nhà trong đại dịch COVID-19 và không có nghi lễ thờ cúng (chẳng hạn như cầu nguyện) với số lượng lớn người thờ phượng.
Ngoài hai dự đoán trên, có một số dự đoán khác liên quan đến thời gian kết thúc sự lây lan của COVID-19 ở Indonesia. Trong số đó có các trường hợp từ Viện Sinh học phân tử Eijkman (LBM), Đại học Indonesia, Viện Công nghệ Bandung, đến Chủ tịch Lực lượng Đặc nhiệm Xử lý COVID-19 Doni Monardo và Tổng thống Joko Widodo.
Lý do là không có dự đoán nào là hoàn toàn chính xác
Một cách để trả lời câu hỏi khi nào đại dịch COVID-19 sẽ kết thúc là tính toán các dự đoán thông qua mô hình lây nhiễm bệnh truyền nhiễm. Mô hình này là một công cụ để tìm ra điều gì sẽ xảy ra dựa trên một công thức toán học.
Trong cuộc trò chuyện với Hello Sehat, một nhà dịch tễ học từ Đại học Bang Padjajaran, bác sĩ. Panji Hadisoemarto giải thích chức năng của dự đoán này trong việc tiếp tục xử lý COVID-19 và một số lý do khiến nó không hoàn toàn chính xác.
Tiến sĩ Panji giải thích rằng mọi mô hình để đưa ra dự đoán chắc chắn cần phải có dữ liệu. Lý tưởng nhất, dữ liệu được sử dụng là số trường hợp được báo cáo mỗi ngày mà không có bất kỳ sự chậm trễ nào. Tuy nhiên, dữ liệu lý tưởng này vẫn chưa có sẵn.
"Vấn đề là (trong tất cả các trường hợp), chúng tôi không biết bao nhiêu phần trăm được báo cáo. Chúng tôi cũng không biết chắc chắn thời gian báo cáo chậm trễ là bao lâu. Vì vậy, dữ liệu này không đại diện cho sự gia tăng thực tế trong các trường hợp, "dr giải thích. Ảnh bìa.
Ông nói thêm rằng nếu dữ liệu không đại diện cho sự gia tăng thực tế trong các trường hợp, thì sẽ có sự sai lệch (lệch) trong kết quả cuối cùng.
Ngoài ra, nếu chúng ta tìm hiểu sâu hơn, mỗi báo cáo nghiên cứu đều ghi nhận một số điều kiện khiến kết quả dự đoán dao động.
Ví dụ, các tính toán dự đoán được thực hiện khi PSBB được thực hiện nghiêm túc. Nếu PSBB được nới lỏng hoặc nhiều người vi phạm các quy tắc của PSBB, kết quả tính toán dự đoán sẽ không còn phù hợp.
Mặc dù dự đoán về sự kết thúc của COVID-19 mang lại hy vọng và không khí trong lành để hoạch định nhiều điều cho tương lai, chúng ta không thể quá lạc quan khi cho rằng những kết quả này sẽ chính xác. Đặc biệt nếu bạn chỉ đọc tiêu đề 'Đại dịch COVID-19 kết thúc vào tháng 7' và ngay lập tức tin thông tin hoàn toàn.
"Hãy cẩn thận. Chúng tôi không thể coi kết quả mô hình là đúng, ”tiến sĩ giải thích. Ảnh bìa.
Nhiều dự đoán COVID-19 kết thúc với một vài manh mối
Bằng cách xem xét các kết quả khác nhau, chúng ta có thể hiểu rằng một số dự đoán về sự kết thúc của COVID-19 là không chính xác. Theo dr. Panji, chức năng của nghiên cứu dự đoán này không phải là dự đoán tương lai mà là tác động đến các hành động phòng ngừa trong tương lai.
“Có thể về mặt định lượng không chính xác. Nhưng về mặt định tính, chúng ta có thể thấy bức tranh và (kết quả) có thể khá hữu ích để làm đầu vào cho chính sách, "tiến sĩ giải thích. Ảnh bìa.
Từ những dự đoán này, chúng ta cũng có thể biết rằng bằng cách áp dụng lối sống sạch và tuân theo các quy tắc hạn chế, kết quả sẽ được nhìn thấy, đặc biệt là trong việc làm phẳng đường cong đại dịch COVID-19.
Có một số kịch bản về cách mà đại dịch COVID-19 sẽ kết thúc. Nhưng điều rõ ràng là chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước. Ngay cả khi số lượng các trường hợp bắt đầu giảm dần và các hạn chế được nới lỏng, chúng tôi không thể lơ là. Chúng ta phải biết về sự xuất hiện của đợt COVID-19 thứ hai.
Những gì chúng ta có thể làm bây giờ là tiếp tục tuân theo lời khuyên, giữ gìn vệ sinh sạch sẽ và áp dụng sự xa cách vật lý.