<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=129202"><dc:title>Časovna analiza poteka epidemije COVID-19 v Sloveniji</dc:title><dc:creator>Ulčnik,	Tjaša	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Žibert,	Janez	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Kamenšek,	Tina	(Komentor)
	</dc:creator><dc:creator>Fošnarič,	Miha	(Recenzent)
	</dc:creator><dc:subject>diplomska dela</dc:subject><dc:subject>zdravstvena nega</dc:subject><dc:subject>SARS-CoV-2</dc:subject><dc:subject>ukrepi</dc:subject><dc:subject>prelomne točke</dc:subject><dc:subject>časovne vrste</dc:subject><dc:subject>javno zdravje</dc:subject><dc:description>Uvod: V decembru 2019 je na Kitajskem prišlo do izbruha novega virusa SARS-CoV-2, ki se je v začetku marca 2020 prvič pojavil tudi v Sloveniji. Namen: Želeli smo prikazati dinamiko epidemije in poiskati prelomne točke na posameznih časovnih krivuljah, ki so se spremljale v povezavi z epidemijo COVID-19 v Sloveniji, in na ta način določiti ključne elemente, ki so vplivali na potek epidemije COVID-19 v Sloveniji. Metode dela: Za potrebe teoretičnega dela smo pregledali obstoječo domačo in tujo literaturo v podatkovnih bazah, publicistične objave in druge strokovne spletne strani, del literature smo iskali tudi po metodi snežne kepe. Za izvedbo empirične raziskave smo podatke za enoletno obdobje od marca 2020 do marca 2021 pridobili s spletne strani COVID-19 Sledilnik, s pomočjo vladne spletne strani GOV.SI smo zbrali sprejete varovalne ukrepe, iz poročil podjetja Google podatke o mobilnosti ljudi, z Ministrstva za zdravje pa smo prejeli dopise o metodologiji testiranja. Na podlagi prosto dostopnih podatkov smo izdelali grafe epidemioloških krivulj in krivulj mobilnosti, jih opisali, na njih določili prelomne točke in slednje nato zbrali na skupnih časovnicah, ki so nam omogočile natančnejšo analizo dobljenih rezultatov in prikazale zgostitve ter razredčitve prelomov krivulj. Vključili smo tudi datume sprejetja varovalnih ukrepov in sprememb v metodologiji testiranja. Rezultati: Ugotovili smo, da je krivulja ostajanja doma ravno obratna krivulji opravkov in delovne mobilnosti, kajti več kot so ljudje ostajali doma, manj je bilo opravkov in odhodov na delo. Po preklicu epidemije se je življenje skoraj vrnilo na normalo, jeseni je sledil drugi val, ki je bil po številu okuženih, hospitaliziranih in umrlih številčnejši. Pokazal se je vpliv skupka vladnih ukrepov, vezanih predvsem na omejevanje števila kontaktov in na samozaščitno vedenje, ki so pomembno vplivali na hitrost širjenja okužbe v populaciji. Izkazalo se je, da se je začasna omilitev nekaterih ukrepov in posledično večje medsebojno druženje odrazilo s porastom števila potrjeno okuženih. Po novem letu je glede na potek krivulje potrjeno okuženih že viden vpliv cepljenja. Razprava in zaključek: Ugotovili smo, da so se ljudje v prvem valu bolj odzvali na resnost situacije in v večji meri upoštevali veljavne ukrepe v primerjavi z drugim valom.</dc:description><dc:publisher>[T. Ulčnik]</dc:publisher><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-08-29 07:45:55</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>129202</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
