@Article{, title={Surface Web Meritsfor SARS-CoV-2 Pandemic in Iraq مزايا شبكة الويب السطحي لجائحة كورونا في العراق}, author={Hend J. Al-Doori هند جدوع الدوري and Marek A. Motyka د. مارك موتيكا and Ahmed Al-Imam د. احمد محمد الامام}, journal={Journal of the Faculty of Medicine Baghdad مجلة كلية الطب}, volume={62}, number={4}, pages={117-127}, year={2020}, abstract={Background: Data on SARS-CoV-2 from developing countries is not entirely accurate, demanding incorporating digital epidemiology data on the pandemic.Objectives: To reconcile non-Bayesian models and artificial intelligence connected with digital and classical (non-digital) epidemiological data on SARS-CoV-2 pandemic in Iraq. Methods: Our study design is longitudinal, for the period from 24 February 2020 to 25 September 2020. We retrieved data from the Iraqi Ministry of Health on the daily cases, recoveries, and deaths from SARS-CoV-2, and incorporated collateral data from Google Trends using five search terms, "Coronavirus", "كورونا", "COVID-19", "كوفيد-19", and "لقاح كورونا". The search terms "كورونا", "كوفيد-19", and "لقاح كورونا" represent the Arabic translations for "Coronavirus", "COVID-19", and "COVID-19 Vaccine". We implemented multivariate tests and machine learning to scrutinize the spatio-temporal trends of the pandemic in Iraq and interpret the causality influencing Iraqis to seek digital knowledge, via the web, on SARS-CoV-2.Results: Baghdad and Sulaymaniyah represented statistical outliers in connection with daily cases and recoveries, and daily deaths, respectively. Multivariate tests and neural networks detected a predictor effect of deaths, recoveries, and daily cases on web searches concerning two search terms, "كورونا" and "Coronavirus" (Pillai's Trace value=1, F=1106915.624, Hypothesis df=3, Error df=12, p-value<0.001, Partial Eta Squared=1). Using hierarchical clustering, we identified distinctive aggregates involving the Iraqi capital, Kurdistan region, and the south of Iraq. Three search terms were most prevalent among Iraqi web users, including "كورونا", "كوفيد-19", and "Coronavirus". Significant bivariate correlations were all positive except for those involving the search term "لقاح كورونا". Al-Muthanna governorate residents were least interested in data on SARS-CoV-2 vaccines.Conclusion: Our analyses were triumphant in syncretizing non-Bayesian and machine learning models, using two forms of epidemiology data on the pandemic in Iraq. We opine that the current study is exquisite and precious for decision-makers at the Iraqi Ministry of Health.
خلفية البحث: البيانات الخاصة بفيروس كورونا المستجد من البلدان النامية ليست دقيقة تمامًا، الأمر الذي يتطلب دمج بيانات الوبائيات الرقمية فيما يخص جائحة كورونا.أهداف البحث: التوفيق بين النماذج غير البايزية والذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالبيانات الوبائية الرقمية والكلاسيكية (غير الرقمية) المرتبطة بجائحة كورونا في العراق.طرائق البحث: تصميم الدراسة طولي، للفترة من 24 فبراير 2020 إلى 25 سبتمبر 2020. تم استرجاع البيانات من وزارة الصحة العراقية حول الحالات اليومية، والتعافي، والوفيات الناتجة عن فيروس كورونا المستجد، واستخلاص بيانات رقمية أضافية من على منصة Google Trends باستخدام خمسة مصطلحات بحث هي "Coronavirus" و "كورونا" و "COVID-19" و "كوفيد -19" و "لقاح كورونا". تمثل مصطلحات البحث "كورونا"، "كوفيد -19" و "لقاح كورونا"، الترجمات العربية لكل من "Coronavirus"، “COVID-19" و "COVID-19 Vaccine". قمنا بتنفيذ اختبارات متعددة المتغيرات والتعلم الآلي لفحص الدلالات المكانية والزمانية للجائحة في العراق، وتفسير السببية التي تؤثر على العراقيين للحصول على المعرفة الرقمية، عبر الويب، فيما يخص فيروس كورونا المستجد والجائحة التي تسبب بها.النتائج: مثلت بغداد والسليمانية قيم إحصائية متطرفة فيما يتعلق بالحالات اليومية والتعافي، والوفيات اليومية، على التوالي. كشفت الاختبارات متعددة المتغيرات والشبكات العصبية الاصطناعية عن التأثير التنبؤي للوفيات وحالات التعافي والحالات اليومية على عمليات البحث على شبكة الأنترنت السطحي المتعلقة بمصطلحين للبحث عبر الشبكة العنكبوتية، "كورونا" و "فيروس كورونا". باستخدام التجميع الهرمي، حددنا مجاميع مميزة تشمل العاصمة العراقية وإقليم كردستان وجنوب العراق. كانت ثلاثة مصطلحات بحث هي الأكثر انتشارًا بين مستخدمي الأنترنت من العراقيين، وهي "كورونا"، "كوفيد -19"، و "Coronavirus". كانت جميع الارتباطات الاستثنائية ثنائية المتغير إيجابية ما عدا تلك التي تتضمن مصطلح البحث "لقاح كورونا". في حين كان سكان محافظة المثنى الأقل اهتمامًا، بين العراقيين، حول البيانات المتعلقة باللقاحات المحتملة لفيروس كورونا المستجد.الاستنتاجات: كانت التحليلات منتصرة في التوفيق بين النماذج غير البايزية والتعلم الآلي، باستخدام صنفين من بيانات علم الأوبئة حول الجائحة في العراق. نرى أن الدراسة الحالية ثمينة لمتخذي القرار في وزارة الصحة العراقية.} }