natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Everyone with an ILI or a respiratory illness who contacts a GP (eg, phones for an appointment) should be asked specifically about recent travel to China and other countries flagged in current PHE advice, or if they have had contact with other people with COVID-19.
பொது மருத்துவப் பழகுநர்களை தொடர்பு கொள்ளும் (உதாரணத்துக்கு, நேரில் சந்திக்க நேரம் குறிக்க அழைப்பு செய்தல்) ஐ.எல்.ஐ அல்லது சுவாசக் கோளாறு உள்ள அனைவரையும் சீனா மற்றும் நடப்பு பிஹெச்இ (PHE) அறிவுறுத்தலில் அடையாளப்படுத்தப்பட்டுள்ள பிற நாடுகளுக்கு அண்மையில் சென்று வந்தார்களா, அல்லது கோவிட்-19 பாதிப்புக்கு ஆளான பிற நபர்களுடன் ஏதேனும் தொடர்பு வைத்துள்ளார்களா என்று குறிப்பாக கேட்கப்பட வேண்டும்.
If these screening enquiries are positive, the patient would be advised to not come to the practice but instead to follow the PHE flow sheet.
இந்த ஆய்வு முடிவுகள் நோய் அறிகுறி இருப்பதை உறுதி செய்தால், நோய் பாதிக்கப்பட்டவர் மருத்துவமனைக்கு வர வேண்டாம் என்றும் ஆனால் அதற்கு பதில் பிஹெச்இ (PHE) செயல்முனைச் சுருக்கத்தை பின்பற்றுமாறும் அறிவுறுத்தப்படுவார்.
This can be by a reception or clinician staff, depending on individual practice protocol.
இது தனிப்பட்ட நடைமுறை நெறிமுறையைப் பொறுத்து வரவேற்பு அல்லது மருத்துவ ஊழியர்களால் இருக்கலாம்.
These calls should be coded into the GP CMR system and can be reported as part of the RCGP RSC weekly return.
இந்த அழைப்புகளை ஜி.பி சி.எம்.ஆர் அமைப்பில் குறியிட வேண்டும். மேலும்,, ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி-யின் (RCGP RSC) ஒரு பகுதியாக வாரந் தோறும் தகவல் அளிக்கப்பட வேண்டும்.
We have developed training material to support this coding (Multimedia Appendix 4).
இந்தக் குறியீட்டை ஆதரிப்பதற்கான பயிற்சிப் பொருள்களை நாங்கள் உருவாக்கியுள்ளோம் (மல்டிமீடியா பின் இணைப்பு 4).
These include prompt cards for:
இவற்றில் உட்பட்ட நினைவூட்டும் அட்டைகள் என்னென்னவென்றால்:
Practice reception or triage staff: for coding of any patients calling the practice with symptoms of acute respiratory infection with a history of travel to important areas based on PHE advice
மருந்துவக வரவேற்பாளர் அல்லது முன்னிலைப் பணியாளர்: பிஹெச்இ (PHE) அறிவுறுத்தலின் அடிப்படையிலான முக்கியமான இடங்களுக்கு பயணம் செய்துள்ள நபர்கள், தீவிர சுவாசக் கோளாறு தொற்றுடன் மருத்துவகங்களை அழைத்தால், அந்த நோயாளிக் குறியீடு செய்வது
Administrative staff or clinicians who code: to encourage consistent coding of results for any suspected cases, including coding of negative results for exclusion
குறியீடு இடும் நிர்வாக ஊழியர்கள் அல்லது மருத்துவப் பணியாளர்கள்: நோய்த் தொற்று இருக்கலாம் என்ற சந்தேகத்துக்குரிய நபர்களுக்கு முரணற்ற குறியீடு இடுவதையும் நோய்த் தொற்று இல்லாதவர்களின் முடிவுகளை தவிர்க்கவும் ஊக்குவிக்க
Practices participating in virology surveillance will opportunistically collect blood samples from patients coming into the practice for a routine blood test.
வைராலஜி கண்காணிப்பில் பங்கேற்கும் பயிற்சிகள் வழக்கமான இரத்தப் பரிசோதனைக்கு நடைமுறைக்கு வரும் நோயாளிகளிடமிருந்து இரத்த மாதிரிகளைச் சந்தர்ப்பவாதமாகச் சேகரிக்கும்.
Patients who attend their practice for a routine blood test will be asked to provide an additional sample for serology.
தங்களது வழக்கமான மருத்துவகங்களில் இரத்தப் பரிசோதனையை மேற்கொள்ளும் நோய் வாய்ப்பட்டவர்கள், ஊனீரியலுக்காக கூடுதல் மாதிரிகளை வழங்குமாறு கேட்கப்படுவார்கள்.
We have conducted initial searches within the RCGP RSC database to look at the number of full blood count (FBC) results and overall rates in adults and children (Figures 6-​-9).9).
குருதி முழு எண்ணிக்கை (FBC-எஃப்.பி.சி) முடிவுகள். மேலும், பெறியர்கள் மற்றும் சிறார்களிடையே ஒட்டுமொத்த விகிதங்களையும் அறிந்து கொள்ள நாங்கள் ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி தரவு தளங்களில் ஆரம்பகட்ட சோதனைகளை நடத்தியுள்ளோம் (படங்கள் 6--9).9).
An FBC is one of the most common tests performed, and we hope this will give an approximate indication of overall numbers of blood tests performed.
எஃப்.பி.சி என்பது மிகவும் பொதுவாக மேற்கொள்ளப்படும் சோதனைகளில் ஒன்றாகும்,மேலும் இது நிகழ்த்தப்பட்ட இரத்தப் பரிசோதனைகளின் ஒட்டுமொத்த எண்ணிக்கையின் தோராயமான குறிப்பைக் கொடுக்கும் என்று நம்புகிறோம்.
The sampling rate, per 100,000 patients was highest for children 15-17 years of age and 60 year or older in adults, with the lowest rates in children 0-4 years of age and 18-29 years of age in adults (Figures 6-​-99).
100,000 நோயாளிகளுக்கு 15-17 வயது மற்றும் 60 வயது அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வயது வந்த குழந்தைகளுக்கு மாதிரி விகிதம் மிக அதிகமாக இருந்தது, குழந்தைகளில் மிகக் குறைந்த விகிதங்கள் 0-4 வயது மற்றும் பெரியவர்களில் 18-29 வயதுடையவர்கள் (புள்ளிவிவரங்கள் 6- -99).
We will provide 1000 serology baseline samples across all ages that reflect the varying rates of attendance by age.
எல்லா வயதினருக்கும் 1000 செரோலஜி அடிப்படை மாதிரிகள் வழங்குவோம், அவை வயதுக்கு ஏற்ப மாறுபட்ட வருகை விகிதங்களைப் பிரதிபலிக்கின்றன.
Additionally, we will test if we can obtain these all from virology practices to enhance the yield.
கூடுதலாக, ஈட்டத்தை மேம்படுத்த இவை அனைத்தையும் நோய்க்கிருமியியல் மருத்துவகங்களில் இருந்து பெற முடியுமா என்று நாம் சோதனை மேற்கொள்வோம்.
A good geographical spread is important, so PHE can advise on areas where serology will most usefully be collected.
பரவலான புவியியல் அம்சம் மிகவும் முக்கியமானது, எனவே ஊனீரியலை எந்தப் பகுதிகளில் மிகவும் பயனுள்ள வகையில் சேகரிக்கலாம் என்பது தொடர்பான அறிவுறுத்தல்களை பிஹெச்இ (PHE) வழங்கலாம்.
This will be followed by 800 samples monthly.
இதன் தொடர்ச்சியாக மாதம் 800 மாதிரிகள் எடுக்கப்படும்.
The sample will be stratified with 200 specimens for prepandemic survey (100 for monthly) in the following age groups: &amp; lt; 5 years, 5-17 years, 18-64 years, and 65 years or older.
நோய்த் தொற்று பரவத் தொடங்குவதற்கு முந்தைய ஆய்வுக்காக (மாதம் 100 வீதம்) பின்வரும் வயது குழுக்களில் 200 மாதிரிகள் படுநிலைகளாக அடுக்கப்படும்: 5 வயதுக்குக் குறைவானவர்கள், 5 முதல் 17 வயதுக்குட்பட்டவர்கள், 18 முதல் 64 வயதுக்குட்பட்டவர்கள், மற்றும் 65 வயது அல்லது அதற்கு மேற்பட்டவர்கள்.
The younger patients, in many practices younger than 14 years, and in nearly all for children younger than 8 years will require pediatric serology surveillance.
இளம் நோயாளிகளுக்கு, பல நடைமுறைகளில் 14 வயதுக்கும் குறைவானவர்கள், மற்றும் 8 வயதுக்குக் குறைவான கிட்டத்தட்ட அனைத்துக் குழந்தைகளுக்கும் ஊனீரியல் கண்காணிப்பு தேவைப்படும்.
We will develop a new request form for practices to capture recent travel and exposure to COVID-19.
கோவிட்-19 பாதிக்கப்பட்ட பகுதிகளில் அண்மையில் பயணம் மேற்கொண்டது மற்றும் இருந்ததை பதிவு செய்யும் மருத்துவகங்களுக்காக நாம் புதிய கோரிக்கைப் படிவம் ஒன்றை உருவாக்குவோம்.
We will pilot a scheme for collecting convalescent serology from people with confirmed cases and who have had an acute virology sample at the time of their infection.
நோய்த் தொற்று உறுதியான நபர்களிடம் இருந்து அவர்களுக்கு தொற்று குணமான பிறகு ஊனீர் சேகரிப்பது மற்றும் தொற்று இருந்த போதே வழங்கிய தீவிர நோய்க்கிருமியியல் மாதிரிகளை சேகரிப்பதற்கான திட்டம் ஒன்றை நாம் முன்னோட்டமாக செயல்படுத்துவோம்.
This is to identify a carrier state in patients who have recovered from the virus but may continue shedding the virus.
இது, நோய்க்கிருமியின் தாக்கத்தில் இருந்து குணமடைந்த போதிலும், அந்த நோய்க்கிருமியை தொடர்ந்து வெளிப்படுத்திக் கொண்டிருக்கும் நோயாளிகளின் சுமப்பி நிலையை அடையாளம் காணுவதற்கு ஆகும்.
If there are a small number of cases, this may assist in developing a test kit for patients to take to their own GP and explore its acceptability to patients.
குறைந்த எண்ணிக்கையிலான நோய் பாதிப்புகள் இருந்தால், இது நோயாளிகளுக்கு தங்களது வழக்கமா பொது மருத்துவரிடம் கொண்டு செல்லவும் சோதனைக் கருவியை உருவாக்கவும் நோய் வாய்ப்பட்டவர்களிடையே அதன் ஏற்கும் தன்மையை அறிந்து கொள்ளவும் உதவக் கூடும்.
If there are a large number of COVID-19 cases nationally, convalescent samples could be collected from RCGP RSC practices where there are confirmed cases, with the ability to link to the full medical record.
தேசிய அளவில் கோவிட்-19 பாதிக்கப்பட்டவர்களின் எண்ணிக்கை அதிகமாக இருந்தால், நோய்த் தொற்றில் இருந்து மீண்டவர்களின் மாதிரிகளை ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) மருத்துவகங்கள் மூலம், உறுதி செய்யப்பட்ட பகுதிகளில் இருந்து, அவர்களின் முழுமையான மருத்துவ ஆவணங்களை இணைக்கும் திறனுடன் சேகரிக்க வேண்டும்.
This process may include checking pseudonymized NHS numbers for positive individuals at RCGP RSC practices, checking current PHE guidance regarding considerations of infectiousness for confirmed cases, and offering the patient an appointment following the previously mentioned process.
ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) மருத்துவகங்களில் நோய் பாதிப்பு உறுதியான தனி நபர்களுக்கான தனிப்பட்ட நபரை அடையாளப்படுத்தும் தகவல்கள் நீக்கப்பட்ட என்.ஹெச்.எஸ். எண்களை சோதிப்பது, உறுதி செய்யப்பட்ட நபர்களிடையே தொற்றுத் திறன் எந்தளவு உள்ளது என்பதை பரிசீலிப்பது தொடர்பான நடப்பில் உள்ள பிஹெச்இ (PHE). வழிகாட்டுதல்களை சோதிப்பது மற்றும் முன்பு குறிப்பிடப்பட்டுள்ள நடைமுறைகளை பினபற்றிய நோய் வாய்ப்பட்டவருக்கு மருத்துவரை சந்திக்கும் நேரம் வழங்குவது ஆகியவை இந்த நடைமுறையில் அடங்கும்.
This needs to be carefully coordinated nationally across the network and may require PHE to ensure individuals are not contacted by multiple agencies.
இது தேசிய அளவில் குழுமம் முழுவதும் பக்குவமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும். மேலும், பல்வேறு முகமைகள் ஒரே தனி நபரை மீண்டும் தொடர்பு கொள்ளாமல் இருப்பதை பிஹெச்இ (PHE) உறுதி செய்ய வேண்டி இருக்கும்.
RCGP RSC could provide a useful structure to channel the initial contact once PHE has made a request.
பிஹெச்இ (PHE) கோரிக்கையை விடுத்ததும் ஆரம்ப கட்ட தொடர்பை வழிமுறைப்படுத்த ஆர்.சி.ஜிபி ஆர்.எஸ்.சி(RCGP RSC) பயனுள்ள கட்டமைப்பை ஏற்பாடு செய்ய முடியும்.
The RCGP RSC practices participating in the annual influenza virology surveillance have started sampling from patients showing symptoms of a LRTI.
வருடாந்திரச் சளிக்காய்ச்சல் நச்சுயிரியல் கண்காணிப்பில் பங்கேற்கும் ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி மருத்துவகங்கள்,எல்.ஆர்.டி.ஐ நோய் அறிகுறிகளைக் காட்டும் நோயாளிகளிடம் இருந்து மாதிரிகளைச் சேகரிக்கத் துவங்கி உள்ளனர்.
All samples received are being tested for influenza and COVID-19.
பெறப்பட்ட அனைத்து மாதிரிகளுமே சளிக்காய்ச்சல் மற்றும் கோவிட்-19 ஆகிய இரண்டுக்கும் சோதிக்கப்படுகின்றன.
The RCGP RSC will explore ways to collect convalescent samples from any patients tested positive for COVID-19 through the extension of the virological surveillance.
கோவிட்-19 உறுதி செய்யப்பட்ட எந்த நோயாளியாக இருந்தாலும், நோய்த் தொற்றில் இருந்து மீண்ட பின் அவர்களின் மாதிரிகளை நோய்க்கிருமியியல் கண்காணிப்பு நீட்டிப்பின் மூலம் சேகரிப்பதற்கான வழிமுறைகளை ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) ஆராயும்.
From the start, we will be carefully curating data to ensure that it can be used for future studies.
தொடக்கத்திலிருந்தே, எதிர்கால ஆய்வுகளுக்கு தரவைப் பயன்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்த நாங்கள் கவனமாக தரவுகளை நிர்வகிப்போம்.
Our clinical data will be linked to virology.
எங்கள் மருத்துவத் தரவுகள் நோய்க்கிருமியியலுடன் இணைக்கப்படும்.
We will curate our data using the Findable, Accessible, Interoperable, Reusable principles.
எளிதில் கண்டுபிடிக்கக்கூடிய, அணுகக்கூடிய, பரஸ்பரம் பரிமாறிக் கொள்ளக் கூடிய, மீண்டும் பயன்படுத்தக்கூடிய வகையில் இருக்க வேண்டும் என்ற கொள்கையைக் கொண்டே நாங்கள் எங்கள் தரவுகளை தேர்வு செய்வோம்.
To facilitate this our data set is listed with Health Data Research UK and the European Health Data Evidence Network.
இதற்கு உதவும் வகையில், எங்கள் தரவுத் தொகுப்பு, சுகாதார தரவு ஆராய்ச்சி யு.கே மற்றும் ஐரோப்பிய சுகாதார தரவு ஆதார குழுமம் ஆகியவற்றுடன் பட்டியலிடப்பட்டுள்ளது.
The statistical methodology is in support of a policy approach to widespread disease outbreak, where so-called nonpharmaceutical interventions (NPIs) are used to respond to an emerging pandemic to produce disease suppression.
பரவலான நோய்த் தொற்றை கொள்கை ரீதியில் அணுகுவதை புள்ளிவிவர செயல்முறை ஆதரிக்கிறது, இதில் மருந்தகம் அல்லாத தலையீடுகள் (என்.பி.ஐ.கள்) என்று அழைக்கப்படும் நடைமுறைகள், பரவி வரும் தொற்று நோயை கட்டுப்படுத்துவதற்கான முயற்சிகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
This policy aims to reduce contact rates in the population and thereby reduce transmission of the virus.
இந்தக் கொள்கை மக்கள்தொகையில் தொடர்பு விகிதங்களைக் குறைப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, இதன் மூலம் வைரஸ் பரவுவதைக் குறைக்கிறது.
To implement this the UK government has recently articulated the desire to implement population self-isolation measures.
இதை நடைமுறைப்படுத்தும் வகையில் ஐக்கிய ராஜ்ஜியம் அரசு அண்மையில் பொதுமக்கள் தாங்கள் சுயமாக தனிமைபடுத்திக் கொள்ளும் நடவடிக்கைகளை அமல்படுத்துவதற்கு விருப்பம் தெரிவித்துள்ளது.
By targeting the reproduction number (R) (the average number of secondary cases each case generates) and aiming to reduce the R to below 1, the policy seeks to reduce case numbers to low levels or (as seen in previous outbreaks with severe acute respiratory syndrome and Ebola) to eliminate human-to-human transmission.
பெருகும் எண் (ஆர்)-ஐ இலக்காக்குவதன் மூலம் (ஒவ்வொரு நோயாளியிடம் இருந்தும் உருவாகும் இரண்டாம் கட்ட நோய் பாதிப்பின் சராசரி எண்) மற்றும் (ஆர்)-ஐ, 1-க்கும் குறைவாக ஒடுக்க இலக்கு நிர்ணயிப்பதன் மூலம் நோய் பாதிப்பு எண்ணிக்கைகளை மிகக்குறைவான மட்டத்துக்குக் குறைப்பது, அல்லது (இதற்கு முன் தீவிர கடும் சுவாசக்கோளாறு நோய்க்குறி எனப்படும் சார்ஸ் அல்லது எபோலா பரவிய போது காணப்பட்டதைப் போல) மனிதர்களிடம் இருந்து மனிதர்களுக்கு பரவுவதை ஒழிப்பதுவே இக்கொள்கையின் நோக்கமாகும்.
As the experience from the 2009 H1N1 pandemic has shown, NPIs can be a crucial component of pandemic mitigation.
2009-இன் எச்1என்1 தொற்று நோயில் இருந்து கிடைத்த அனுபவத்தின் மூலம் தொற்றுநோயைக் குறைப்பதற்கான முக்கிய அங்கமாக என்.பி.ஐ.க்கள் இருக்கக் கூடும்.
Key to the focus of our study will be the estimation of peak cases in the population and continual monitoring by data collection and modelling the potential growth and emergence of subsequent peaks in new cases as social distancing measures are relaxed.
மக்கள் தொகையில் நோய் பாதிப்பின் உச்சத்தை மதிப்பிடுவது, தரவு சேகரிப்பு மூலம் தொடர்ந்து கண்காணிப்பது மற்றும் சமூக விலகல் நடவடிக்கைகள் தளர்த்தப்பட்ட பின் நோய் பாதிப்புகள் புதிதாக ஏற்பட்டு உச்சமடைவதையும், அதிகரிப்பதையும் மாதிரியமைப்பது ஆகியவற்றின் மீது தான் நமது ஆய்வின் முக்கிய கவனம் குவிந்துள்ளது.
There has already been publication of important disease epidemiological measures concerning the outbreak of COVID-19 in mainland China.
சீன பெருநிலப் பகுதியில் கோவிட்-19 பரவல் தொடர்பான முக்கியமான தொற்று நோயியல் நடவடிக்கைகள் குறித்து விவரங்கள் ஏற்கனவே வெளியிடப்பட்டு உள்ளன.
A further fundamental measure in pandemic dynamics is the length of time from infection to when a person is infectious to others and the mean duration of infectiousness.
நோய்த் தொற்று ஏற்பட்டதற்கும், அந்த நபர் மற்றவர்களுக்கு அந்தத் தொற்றை பரப்பக் கூடிய நிலை உருவாவதற்கும் இடையிலான கால அளவு, மற்றும் நோய்த் தொற்றின் திறன் நீடிப்பதற்கான கால அளவு ஆகியவையே தொற்று இயக்கவியலில் கூடுதல் அடிப்படை அளவீடுகள் ஆகும்.
These factors, if estimated accurately, will give good predictions for the likely length of the pandemic, the final number of infected cases.
இந்தக் காரணிகள், துல்லியமாக மதிப்பிடப்பட்டால், தொற்று நோய் எவ்வளவு காலம் பரவும் என்பதையும், எத்தனை பேர் பாதிக்கப்படுவார்கள் என்ற இறுதி எண்ணிக்கையையும் சரியாக கணிக்க வகை செய்யும்.
We intend to apply approximate Bayesian inference (ABC) to (possibly spatially heterogeneous) Susceptible-Exposed- Infectious-Removed (SEIR) stochastic epidemic models.
தோராயமான பேய்சியன் அனுமானத்தை (ஏபிசி) (சாத்தியமான இடஞ்சார்ந்த பன்முகத்தன்மை கொண்ட) எளிதில் பாதிக்கக்கூடிய-வெளிப்படுத்தப்பட்ட- தொற்று-நீக்கப்பட்ட (SEIR) சீரற்ற தொற்றுநோய் மாதிரிகளுக்குப் பயன்படுத்த உத்தேசித்துள்ளோம்.
Such techniques are highly parallelizable and have been successfully applied to many fields including disease transmission modelling.
இத்தகைய நுட்பங்கள் மிகவும் இணையானவை மற்றும் நோய் பரவுதல் உள்ளிட்ட பல துறைகளுக்கு வெற்றிகரமாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
They are particularly suited to situations where likelihood functions are absent and where more traditional approaches such as Markov chain Monte Carlo are impractical.
சாத்தியப்படும் செயல்பாடுகள் இல்லாத மற்றும் மார்கோவ் செயின் மான்டே கார்லோ போன்ற பாரம்பரிய அணுகுமுறைகள் நடைமுறைக்கு சாத்தியமில்லாத சூழல்களுக்கு மட்டுமே இவை குறிப்பாக பொருந்துகின்றன.
Such an approach has been demonstrated to work effectively on the ASPREN surveillance data, a network of sentinel GPs and nurse practitioners who report deidentified information on ILIs and other conditions, where issues such as missing data and the need to model the observation process itself has been successfully addressed.
"""ஆஸ்ப்ரென்"" கண்காணிப்புத் தரவின் மீது திறம்பட செயலாற்றுவதாக அத்தகைய அணுகுமுறை பறைசாற்றி உள்ளது. இந்தத் தரவுகள், ஐ.எல்.ஐ.கள் மற்றும் மற்ற உடல் நலப் பிரச்சினைகள் தொடர்பாக நோய்த் தொற்றுக்கான பொது மருத்துவர்கள் மற்றும் செவிலியர்கள் வழங்கும் அடையாளம் மறைக்கப்பட்ட தகவல்கள் ஆகும். இவற்றில் விடுபட்ட தரவுகள் மற்றும் கண்காண்பை வடிவமைப்பதற்கான தேவை போன்ற பிரச்சினைகள் ஏற்கனவே தீர்க்கப்பட்டுள்ளது."
Furthermore, peaks in new cases have been estimated by distributional methods.
இதற்குக் கூடுதலாக, பகிர்மான முறைகளால் புதிய நோய்த் தொற்றுகளுக்கு ஆளாகுபவர்களின் எண்ணிக்கை உச்சமடையும் என மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது.
Estimates of the parameters of the SEIR model are tractable on large data sets because of parallelizability, and these methods have been implemented in several R libraries; we intend to use the libraries ABSEIR (deposited on GitHub: https://tinyurl.com/vqu35cj) and abctools (https://tinyurl.com/tfjavz4) to estimate epidemic measures on a weekly basis.
SEIR மாதிரியின் அளவுருக்களின் மதிப்பீடுகள் இணையான தன்மை காரணமாகப் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளில் கண்டுபிடிக்க கூடியவாறுஉள்ளன, மேலும் இந்த முறைகள் பல R நூலகங்களில் செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளன; தொற்றுநோய்களை வாரந்தோறும் மதிப்பிடுவதற்கு ABSEIR (GitHub: https://tinyurl.com/vqu35cj) மற்றும் abctools (https://tinyurl.com/tfjavz4) நூலகங்களைப் பயன்படுத்த உத்தேசித்துள்ளோம்.
Since we are fitting an SIR-epidemic model in the ABC routine, we anticipate that our results will be robust against weekly case data containing relatively small counts.
ஏபிசி வழக்கத்தில் நாங்கள் ஒரு எஸ்.ஐ.ஆர்-தொற்றுநோய் மாதிரியைப் பொருத்துகிறோம் என்பதால்,ஒப்பீட்டளவில் சிறிய எண்ணிக்கையைக் கொண்ட வாராந்திர வழக்குத் தரவுகளுக்கு எதிராக எங்கள் முடிவுகள் வலுவானதாக இருக்கும் என்று நாங்கள் எதிர்பார்க்கிறோம்.
For example, see for the ABC methodology applied to the Tristan da Cunha common cold data from 1967, where counts of I (number of infectious cases) and R (number of recovered cases) are in the tens at most.
உதாரணத்துக்கு, ட்ரிஸ்டன் டா கன்ஹா சாதாரண சளி குறித்த 1967-ம் ஆண்டின் தரவுகளில் பின்பற்றப்பட்டுள்ள ஏ.பி.சி செயல்முறையை பாருங்கள், அதில் ஐ-களின் (தொற்று நோய் ஏற்பட்டுள்ளவர்களின் எண்ணிக்கை) கணக்கீடு மற்றும் ஆர்-களின் (குணமடைந்தவர்களின் எண்ணிக்கை) கணக்கிடு அதிகபட்சம் பத்துகளில் தான் உள்ளது.
Finally, in addition to the above methodology we will employ the Kaplan-Meier method with two outcomes (death and recovery) to estimate the case fatality ratio.
இறுதியாக, மேலே குறிப்பிடப்பட்டுள்ள செயல்முறையியலுடன் கூடுதலாக, நோய் பாதிப்பு இறப்பு விகிதத்தை மதிப்பிட இரு விளைவுகளுடன் (மரணம் மற்றும் குணமடைதல்) கூடிய கேப்லன்-மாயெர் வழிமுறையைப் பயன்படுத்துவோம்.
This approach is independent of the ABC methodology and will allow comparisons between estimates from the two modelling approaches to judge robustness of results.
இந்த அணுகுமுறை ஏ.பி.சி செயல்முறையில் இருந்து தன்னிச்சையானது. மேலும், முடிவுகளின் உறுதித்தன்மையை தீர்மானிப்பதற்கான இரு மாதிரி உருவமை அணுகுமுறைகளில் இருந்து பெறப்பட்ட மதிப்பீடுகளை ஒப்பிடவும் வழி வகுக்கிறது.
RCGP RSC’s surveillance with PHE is defined as Health Protection under Regulation 3 of The Health Service (Control of Patient Information) Regulations 2002.
பிஹெச்இ (PHE)யுடன் இணைந்து ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) மேற்கொள்ளும் கண்காணிப்பு சுகாதார சேவை (நோயாளி குறித்த தகவல் கட்டுப்பாடு) 3-ஆம் விதிமுறை 2002-இன் கீழ் சுகாதார பாதுகாப்பு என்று விவரிக்கப்படுகிறது.
This has been confirmed by PHE’s Caldicott Guardian’s Office.
இதை PHE இன் கால்டிகாட் கார்டியன் அலுவலகம் உறுதிப்படுத்தியுள்ளது.
We do not see any increased risk to practices or practitioners taking part in this surveillance.
இந்த கண்காணிப்பில் மருத்துவகங்கள் அல்லது மருத்துவர்கள் பங்கேற்பது குறித்த ஆபத்து அதிகமாக இருப்பதாக நாம் கருதவில்லை.
Infection prevention and control advice will follow extant national guidance.
தொற்றுத் தடுப்பு மற்றும் கட்டுப்பாட்டுக்கான ஆலோசனைகள் வழக்கத்தில் உள்ள தேசிய வழிகாட்டுதல்களைப் பின்பற்றும்.
Any cases identified will be managed according to the PHE/NHS guidance in force at the time, including advice for identified contacts.
அடையாளம் காணப்படும் நோயாளிகளுக்கும், மேலும், அடையாளம் காணப்பட்ட தொடர்புகளுக்கான ஆலோசனையும் அந்த நேரத்தில் பயன்பாட்டில் இருக்கும் பிஹெச்இ (PHE)/என்ஹெச்எஸ் (NHS) வழிகாட்டுதலின் படி வழங்கப்படும்.
However, our training will include reminders about safe handling of specimens and revision of infection control measures anticipated to be high in our practices.
எவ்வாறாயினும், எங்கள் பயிற்சியில் மாதிரிகள் பாதுகாப்பாகக் கையாளுதல் மற்றும் தொற்று கட்டுப்பாட்டு நடவடிக்கைகளின் திருத்தம் பற்றிய நினைவூட்டல்கள் எங்கள் நடைமுறைகளில் அதிகமாக இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
It is a key part of Regulation 12 about safe care and treatment, periodically inspected by the Care Quality Commission.
இது, பராமரிப்புத் தர ஆணையரால் குறிப்பிட்ட கால முறையில் சோதனை செய்யப்படும் பாதுகாப்பு பராமரிப்பு மற்றும் சிகிச்சை தொடர்பான ஒழுங்குமுறை விதி 12-இன் முக்கிய பகுதி ஆகும்.
Travel History and Clinical Descriptors of the COVID-19 Infections
கோவிட்-19 நோய்த் தொற்றுகளின் பயண வரலாறு மற்றும் மருத்துவ விவரிப்பிகள்
The RCGP RSC practices have been advised on the clinical coding that has been made available for COVID-19 across all CMR systems.
கோவிட்-19-க்காக அனைத்து சி.எம்.ஆர் அமைப்புகளிலும் கிடைக்கச் செய்யப்பட்டுள்ள மருத்துவக் குறியீடுகளை பின்பற்றுமாறு ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) மருத்துவகங்கள் அறிவுறுத்தப்பட்டுள்ளன.
This includes information on coding of clinical descriptors (Table 4) and any recent travel history.
இதில் மருத்துவ விவரிப்பிகளின் குறியீடுகள் (அட்டவணை 4) மற்றும் அண்மையில் ஏதேனும் பயணம் மேற்கொண்டிருந்தால் அது குறித்த தகவல்களும் உட்பட்டிருக்கும்.
Establishment of Extended Virology Sampling
விரிவாக்கப்பட்ட வைராலஜி மாதிரியை நிறுவுதல்
The RCGP RSC practices participating in the annual influenza virology surveillance have started sampling from patients showing symptoms of LRTI.
வருடாந்திர சளிக்காய்ச்சல் நோய்க்கிருமியியல் கண்காணிப்பில் பங்கேற்கும் ஆர்.சி.ஜி.பி ஆர்.எஸ்.சி (RCGP RSC) மருத்துவகங்கள், எல்.ஆர்.டி.ஐ நோய் அறிகுறிகளை காட்டும் நோயாளிகளிடம் இருந்து மாதிரிகளை சேகரிக்கத் துவங்கி உள்ளனர்.
This has led to initial early identification of background spread in low-risk patients.
இது குறைந்த ஆபத்துள்ள நோயாளிகளில் பின்னணியில் பரவுவதை ஆரம்பத்திலேயே அடையாளம் காண வழிவகுத்தது.
As of March 7, 2020, the surveillance system has detected 2 cases of COVID-19 in low-risk patients with no history of travel through extended virological sampling.
மார்ச் 7, 2020-இன் படி, தொற்று ஏற்படும் ஆபத்து குறைவாக உள்ள, எந்த இடத்துக்கும் பயணப்படாத நோயாளிகளுக்கு இடையே கோவிட்-19 தாக்கம் ஏற்பட்டுள்ள 2 பேரை நீட்டிக்கப்பட்ட நோய்க்கிருமியியல் மாதிரிகள் மூலம் கண்காணிப்பு அமைப்பு கண்டுபிடித்துள்ளது,
This protocol describes how we have adapted a national influenza surveillance system to monitor community spread of an unexpected infection of COVID-19.
எதிர்பாராத கோவிட்-19 தொற்றின் சமூகப் பரவலை கண்காணிப்பதற்கு தேசிய காய்ச்சல் கண்காணிப்பு அமைப்பை நாம் எவ்வாறு தகவமைத்துள்ளோம் என்பதை இந்த நடைமுறை விவரிக்கிறது.
We have rapidly created and incorporated new codes to allow data recording, and are collecting data to monitor the effectiveness of containment strategies.
தரவுகளை பதிவு செய்ய அனுமதிக்கும் புதிய குறியீடுகளை நாம் விரைவாக உருவாக்கி இணைத்துள்ளோம். மேலும், நோய்ப் பரவலை கட்டுப்படுத்தும் உத்திகள் பலனளிக்கின்றதா என்பதை கண்காணிக்க தரவுகளை சேகரித்து வருகிறோம்.
Through this surveillance, we intend to find out more about the epidemiology of COVID-19 in ambulatory care.
இவ்வாறு கண்காணிப்பதன் மூலம், மருத்துவமனையில் அனுமதிக்கப்படாமல் சிகிச்சை அளிக்கும்போது, கோவிட்-19 தொடர்பான தொற்றுநோயியல் குறித்து கூடுதலாக அறிந்து கொள்ள முடியும் என்று நாங்கள் கருதுகிறோம்.
In particular, its rate of spread, both temporal and geographical.
குறிப்பாக, தற்காலிக மற்றும் புவியியல் ரீதியாக அதன் பரவல் வீதம்.
Our testing of low-risk patients will also inform whether the containment strategy that is based on virology testing of high-risk patients and their contacts plus self-isolation is effective.
தொற்று ஆபத்து அதிகமுள்ள நோயாளிகள் மற்றும் அவர்களுடன் தொடர்பு கொண்டவர்களிடம் நடத்தப்பட்ட நோய்க்கிருமியியல் சோதனையின் அடிப்படையில் மேற்கொள்ளப்பட்ட கட்டுப்படுத்துதல் வியூகம் மற்றும் சுய தனிமைப்படுத்துதல் பலன் தந்ததா என்பதை நோய்த் தொற்று ஆபத்து குறைவான நோயாளிகளில் நாங்கள் மேற்கொள்ளும் சோதனை தெரியப்படுத்தும்.
Containment should slow the spread, and there may be benefits in the management of spread from intense surveillance.
வீடுகளுக்குள் கட்டுப்படுத்துதல், பரவலை தாமதப்படுத்தும். மேலும், தீவிர கண்காணிப்பு மூலம் பரவலை நிர்வகிப்பதில் பலன்களும் இருக்கலாம்.