Covid-19 Seasonality aim to use international pandemic and zoonotic data to model the climate and seasonal impact on SARS-CoV-2 spread, as well as emerging disease hotspot data to estimate the progress of new zoonotic «disease X»’s in the future.
The COVIDOSE project will estimate the number of SARS-CoV-2 virus particles it takes to infect a human with the Covid-19 disease, and compare this to occurrences of virus in the environment.
This is an integrative project aimed at exploring and developing new methodologies and framework for risk assessment and disease burden of antimicrobial resistance for the human population where the impact of the food chain and routes of transmission are crucial elements.
Prosjektet skal utforske og utvikle et nytt integrativt rammeverk for risikovurdering av antibiotikaresistens i forhold til smittekilderegnskap, risikofaktorer og helseeffekter. Prosjektet vil frembringe kunnskap om betydningen av helseeffekter av antibiotikaresistens som kan spres via matkjeden i relasjon til antibiotikaresistens som oppstår ved behandling av mennesker. Slik kunnskap er viktig for å sette målrettede tiltak. Videre vil deling og utvikling av modeller bidra til en økt kunnskap rundt modellering.
COVIDOSE-prosjektet vil estimere hvor store doser av SARS-CoV-2 viruset mennesker må smittes av for å utvikle covid-19, og se på hvor slike doser finnes i miljøet.
Dette prosjektet vil bruke internasjonale pandemidata på Covid-19 utbruddet samt zoonotiske databaser for å modellere sesongavhengighet og risikomomenter ved utbrudd av nye zoonoser.
