The outbreak of COVID-19 has had a huge impact on human life. The World Bank group (WBG) has stated that 2020 is the worst year since World War II for economic growth. An epidemic of an infectious disease such as COVID-19 is classified as a "social disaster" by law. The social disaster caused by COVID-19 puts certain industries, occupations and vulnerable groups at risk of exclusion and isolation. This paper intends to examine the fluctuations in the consumer price index in the cultural, sports and tourism sector before and after the onset of COVID-19. In addition, it predicts the consumer price index by sector until December 2021 and reveals its implications.
Objectives: This study was conducted to investigate the prevalence of mental health (MH) symptoms and associated factors among medical students who were engaged in combating the coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic in 4 provinces/cities of Vietnam. Methods: A cross-sectional study with 580 participants was conducted at a medical university in Northern Vietnam. MH was assessed using the 21-item Depression, Anxiety, and Stress Scale, which was previously standardized in Vietnam. Data were collected through a structured self-administered questionnaire. Multivariate logistic regression was employed to examine the association between MH symptoms and relevant factors. Results: Out of a total of 2703 medical students, 21.5% responded to the questionnaire. Among the 580 respondents, the prevalence rates of depression, anxiety, and stress were 43.3%, 44.0%, and 24.7%, respectively. Factors significantly associated with self-reported depression included being female and having a COVID-19 infection. Similarly, being female and having a COVID-19 infection were significantly associated with self-reported anxiety. Factors associated with self-reported stress included being female, having a personal or family history of MH symptoms, working more than 8 hr/day, and having a COVID-19 infection. Conclusions: COVID-19 has adversely impacted the MH of medical students. Our findings are valuable in their potential to motivate universities, MH professionals, and authorities to offer mental healthcare services to this group. Furthermore, there is a pressing need for training courses designed to equip future healthcare workers with the skills to manage crises effectively.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.2
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pp.115-128
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2022
The purpose of this study is to conduct keyword trend analysis using articles data on the impact of Covid-19 in the aviation in dustry. In this study, related articles were extracted centering on the keyword "Airline" by dividing the period of 6months before and after Covid-19 occurrence. After that, Topic modeling(LDA) was performed. Through this, The main topic was extracted in the event of an epidemic such as Covid-19, It is expected to be used as primary data to predict the aviation industry's impact when occurrence like Covid-19.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.98-108
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2022
In this study, social network analysis was performed to compare and analyze changes in domestic tourism trends before and after the outbreak of COVID-19 in a situation where the damage to the tourism industry due to COVID-19 is increasing. Using Textom, a big data analysis service, data were collected using the keywords "travel destination" and "travel trend" based on the collection period of 2019 and 2020, when the epidemic spread to the world and became chaotic. After extracting a total of 80 key words through text mining, centrality was analyzed using NetDraw of Ucinet6, and clustered into 4 groups through CONCOR analysis. Through this, we compared and analyzed changes in domestic tourism trends before and after the outbreak of COVID-19, and it is judged to provide basic data for tourism marketing strategies and tourism product development in the post-COVID-19.
Antonio Poerio;Matilde Sartoni;Giammichele Lazzari;Michele Valli;Miria Morsiani;Maurizio Zompatori
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.10
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pp.1161-1164
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2020
The epidemic of 2019 novel coronavirus, later named as coronavirus disease (COVID-19), began in Wuhan, China in December 2019 and has spread rapidly worldwide. Early diagnosis is crucial for the management of the patients with COVID-19, but the gold standard diagnostic test for this infection, the reverse transcriptase polymerase chain reaction, has a low sensitivity and an increased turnaround time. In this scenario, chest computed tomography (CT) could play a key role for an early diagnosis of COVID-19 pneumonia. Here, we have reported a confirmed case of COVID-19 with an atypical CT presentation showing a "double halo sign," which we believe represents the pathological spectrum of this viral pneumonia.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.149-158
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2022
The pandemic of Covid-19 (Coronavirus Disease 19) has devastated the world, affected millions of people, and disrupted the world economy. The cause of the Covid19 epidemic has been identified as a new variant known as Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2(SARS-CoV2). It motives irritation of a small air sac referred to as the alveoli. The alveoli make up most of the tissue in the lungs and fill the sac with mucus. Most human beings with Covid19 usually do no longer improve pneumonia. However, chest x-rays of seriously unwell sufferers can be a useful device for medical doctors in diagnosing Covid19-both CT and X-ray exhibit usual patterns of frosted glass (GGO) and consolidation. The introduction of deep getting to know and brand new imaging helps radiologists and medical practitioners discover these unnatural patterns and pick out Covid19-infected chest x-rays. This venture makes use of a new deep studying structure proposed to diagnose Covid19 by the use of chest X-rays. The suggested model in this work aims to predict and forecast the patients at risk and identify the primary COVID-19 risk variables
After the spread of COVID-19 in 2020, the country's Crisis Alert Level went up to the highest level, Level 4. Respond of COVID-19 pandemic, Governments, and cities secured each province's duty for the citizens. The government provided health assistance first and stepped forward to support the necessary resources for the citizens. Busan City proposed policy response to prepare and implement the Corona support for each county as well. The high occupant rate of self-business owners lost basic incomes, and the effect varies on industries. In our paper, to avoid any crisis in such an epidemic, we propose a clustering analysis for the guidance of policy support for Busan City. By analyzing patterns and clustering on districts and Sectors, we would like to provide reference materials for determining the direction of support and guiding preemptive response in the event of a similar epidemic.
Purpose: Since the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic began, new variants of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) have emerged, and distinct epidemic waves of COVID-19 have occurred for an extended period. This study aimed to analyze the clinical and epidemiological characteristics of children with COVID-19 from the third wave to the middle of the fourth epidemic wave in Korea. Methods: We retrospectively reviewed the medical records of hospitalized patients aged ≤18 years with laboratory-confirmed COVID-19. The study periods were divided into the third wave (from November 13, 2020 to July 6, 2021) and the fourth wave (from July 7 to October 31, 2021). Results: Ninety-three patients were included in the analysis (33 in the third and 60 in the fourth waves). Compared with the third wave, the median age of patients was significantly older during the fourth wave (6.7 vs. 2.8 years, P=0.014). Household contacts was reported in 60.2% of total patients, similar in both periods (69.7 vs. 55.0%, P=0.190). Eighty-one (87.1%) had symptomatic SARS-CoV-2 infection. Among these, 10 (12.3%) had no respiratory symptoms. Anosmia or ageusia were more commonly observed in the fourth epidemic wave (10.7 vs. 34.0%, P=0.032). Most respiratory illness were upper respiratory tract infections (94.4%, 67/71), 4 had pneumonia. The median cycle threshold values (detection threshold, 40) for RNA-dependent RNA polymerase (RdRp) and envelope (E) genes of SARS-CoV-2 were 21.3 and 19.3, respectively. There was no significant difference in viral load during 2 epidemic waves. Conclusions: There were different characteristics during the two epidemic waves of COVID-19.
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