Publication:
Does Thailand Need Its Own Mathematical Model of the Influenza A (H1N1-2009) Pandemic and the Following Seasonal Influenza?

dc.contributor.authorAronrag Cooper Meeyaien_US
dc.contributor.authorอรุณรักษ์ คูเปอร์ มีใยen_US
dc.contributor.correspondenceAronrag Cooper Meeyaien_US
dc.contributor.otherMahidol university. Faculty of Public Health. Department of Epidemiologyen_US
dc.date.accessioned2015-04-21T04:12:19Z
dc.date.accessioned2017-06-30T08:40:35Z
dc.date.available2015-04-21T04:12:19Z
dc.date.available2017-06-30T08:40:35Z
dc.date.created2015-04-21
dc.date.issued2011
dc.description.abstractThere are a number of mathematical modelling studies that consider optimum pandemic influenza vaccine allocation strategies and the potential impact of different vaccination strategies for seasonal influenza in affluent and/or temperate countries. The evaluation of these vaccination policies through mathematical models before their implementation is important because it helps to ensure the most efficient allocation of resources in order to minimize influenza burden. However, there have been no published mathematical modelling studies about vaccine strategies taking into account the fact that many countries are likely to only have limited vaccine supplies even in the long-term (i.e. lower and middle income countries). Moreover, none of these modelling studies have taken into account the pattern of seasonality of influenza transmission in the tropics. Because of these and other factors, there is a need to evaluate influenza vaccination strategies in light of the unique conditions faced in Thailand. This article also presents a framework for mathematical model development for pandemic and seasonal influenza in Thailand. แบบจำลองทางคณิตศาสตร์จำนวนหนึ่ง สร้างขึ้นโดยคำนึงถึงนโยบายที่เหมาะสมในการจัดสรรวัคซีนป้องกันไข้หวัดใหญ่ในช่วงที่มีการระบาดใหญ่ และประมาณการการจัดสรรวัคซีนที่แตกต่างกันในช่วงฤดูกาลของไข้หวัดประจำปีของประเทศที่สามารถจัดซื้อวัคซีนได้และหรือประเทศในเขตหนาว การประมาณค่าของนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการจัดสรรวัคซีนโดยอาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ดังกล่าว ช่วยทำให้เราสามารถเลือกนโยบายที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและยังใช้งบประมาณน้อยที่สุดอีกด้วย อย่างไรก็ตามแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับการจัดสรรวัคซีนที่มีอยู่ไม่ได้มีการพิจารณาถึงปริมาณวัคซีนที่มีจำกัดทั้งในระยะสั้นและระยะยาวโดยเฉพาะในประเทศยากจน นอกจากนั้นยังไม่มีแบบจำลองใดที่นำรูปแบบการติดเชื้อไข้หวัดฤดูกาลในประเทศเขตร้อนมาเป็นองค์ประกอบในแบบจำลอง ด้วยเหตุนี้การจัดทำแบบจำลองที่เฉพาะกับประเทศไทยจึงมีความจำเป็นซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการนำไปใช้และการประเมินนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการป้องกันและควบคุมการแพร่ระบาดของไข้หวัดใหญ่และไข้หวัดฤดูกาลโดยใช้วัคซีน นอกจากนี้บทความนี้ยังได้นำเสนอกรอบแนวทางในการพัฒนาแบบจำลองคณิตศาสตร์ของโรคไข้หวัดใหญ่และไข้หวัดฤดูกาลสำหรับประเทศไทยด้วยen_US
dc.identifier.citationJournal of Public Health. Vol.41, No.1 (2011), 77-86en_US
dc.identifier.issn0125-1678
dc.identifier.urihttps://repository.li.mahidol.ac.th/handle/20.500.14594/2493
dc.language.isoengen_US
dc.rightsMahidol universityen_US
dc.rights.holderMahidol universityen_US
dc.subjectMathematical Modelen_US
dc.subjectPandemicen_US
dc.subjectInfluenzaen_US
dc.subjectSeasonal Influenzaen_US
dc.subjectVaccineen_US
dc.subjectแบบจำลองทางคณิตศาสตร์en_US
dc.subjectการระบาดใหญ่en_US
dc.subjectไข้หวัดใหญ่en_US
dc.subjectไข้หวัดฤดูกาลen_US
dc.subjectวัคซีนen_US
dc.subjectOpen Access articleen_US
dc.subjectวารสารสาธารณสุขศาสตร์en_US
dc.subjectJournal of Public Healthen_US
dc.titleDoes Thailand Need Its Own Mathematical Model of the Influenza A (H1N1-2009) Pandemic and the Following Seasonal Influenza?en_US
dc.title.alternativeแบบจำลองคณิตศาสตร์ของโรคไข้หวัดใหญ่ A (H1N1-2009) และไข้หวัดฤดูกาลที่เหมาะสมกับประเทศไทยควรมีหรือไม่?en_US
dc.typeArticleen_US
dspace.entity.typePublication
mods.location.urlhttp://www.ph.mahidol.ac.th/journal/41_1/public%20health(77-86).pdf

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
ph-ar-aronrag-2011.pdf
Size:
404.4 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Plain Text
Description:

Collections