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Historical Introduction to Mathematical Modeling of Infectious Diseases -  Ivo M. Foppa

Historical Introduction to Mathematical Modeling of Infectious Diseases (eBook)

Seminal Papers in Epidemiology

(Autor)

eBook Download: PDF | EPUB
2016 | 1. Auflage
214 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-12-802499-7 (ISBN)
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A Historical Introduction to Mathematical Modeling of Infectious Diseases: Seminal Papers in Epidemiology offers step-by-step help on how to navigate the important historical papers on the subject, beginning in the 18th century. The book carefully, and critically, guides the reader through seminal writings that helped revolutionize the field. With pointed questions, prompts, and analysis, this book helps the non-mathematician develop their own perspective, relying purely on a basic knowledge of algebra, calculus, and statistics. By learning from the important moments in the field, from its conception to the 21st century, it enables readers to mature into competent practitioners of epidemiologic modeling. - Presents a refreshing and in-depth look at key historical works of mathematical epidemiology - Provides all the basic knowledge of mathematics readers need in order to understand the fundamentals of mathematical modeling of infectious diseases - Includes questions, prompts, and answers to help apply historical solutions to modern day problems

Ivo Foppa studied medicine in Bern, Switzerland (1981-87) and received his doctorate in medicine in 1991. Between 1988 and 1994, he worked as a resident in various hospitals in Switzerland and as an epidemiologist at the University of Bern. In 1994, he received a fellowship from the Swiss Science Foundation for training in epidemiology at the Department of Epidemiology, Harvard School of Public Health, Boston, MA. He received a MSc in 1995 and was awarded a Doctor of Science (ScD) degree for his dissertation entitled 'Emergence and Persistence: Epidemiologic Aspects of Tick-Borne Zoonoses in Eastern Switzerland' in November, 2001. He taught epidemiology at the Arnold School of Public Health, University of South Carolina (2002-2007) and at the Tulane School of Public Health and Tropical Public Health (2008-2011). His research focused on the transmission dynamics of vector-borne diseases such as West Nile virus. Since 2011, he works as a Sr. Research Scientist (contractor) in the Epidemiology and Prevention Branch, Influenza Division/NCIRD/CDC where he has been working on methodological issues associated with influenza vaccine effectiveness assessment as well as question relevant to the quantification of the public health burden from influenza.
A Historical Introduction to Mathematical Modeling of Infectious Diseases: Seminal Papers in Epidemiology offers step-by-step help on how to navigate the important historical papers on the subject, beginning in the 18th century. The book carefully, and critically, guides the reader through seminal writings that helped revolutionize the field. With pointed questions, prompts, and analysis, this book helps the non-mathematician develop their own perspective, relying purely on a basic knowledge of algebra, calculus, and statistics. By learning from the important moments in the field, from its conception to the 21st century, it enables readers to mature into competent practitioners of epidemiologic modeling. - Presents a refreshing and in-depth look at key historical works of mathematical epidemiology- Provides all the basic knowledge of mathematics readers need in order to understand the fundamentals of mathematical modeling of infectious diseases- Includes questions, prompts, and answers to help apply historical solutions to modern day problems
Erscheint lt. Verlag 18.10.2016
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Algebra
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Medizin / Pharmazie Allgemeines / Lexika
Studium Querschnittsbereiche Epidemiologie / Med. Biometrie
Studium Querschnittsbereiche Infektiologie / Immunologie
Technik
ISBN-10 0-12-802499-2 / 0128024992
ISBN-13 978-0-12-802499-7 / 9780128024997
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