MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1007/s00285-024-02122-8

Медицинская библиотека · Journal of mathematical biology · 2024

Профилактика передачи вируса Эбола и борьба с ней: математическое моделирование и сбор данных.

Ren Huarong, Xu Rui

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАМашинный перевод · не проверен

Аннотация

Вирусная болезнь Эболы (ВИД) носит эндемический характер с 1976 года, и смертность от нее чрезвычайно высока. ЭВД распространяется инфицированными животными, симптомами, мертвыми телами и зараженной средой. В настоящем документе мы формулируем модель ЭВД с четырьмя режимами передачи и временной задержкой, описывающей период инкубации. С помощью динамического анализа мы проверяем, насколько важно блокировать источник инфекции инфицированных животных. Мы получаем базовый номер репродукции без учета источника инфекции инфицированных животных. И доказано, что модель имеет глобально привлекательное равновесие без болезней, когда базовое число воспроизводства меньше, чем единство; болезнь в конечном счете становится эндемической, когда базовое число воспроизводства больше, чем единство. Если взять в качестве примера эпидемию ЭВД в Сьерра-Леоне в 2014 - 2016 годах, то мы завершаем работу над данными, объединив эффект средств массовой информации для получения неизвестных параметров, базового номера воспроизведения и его временного номера. Анализ чувствительности параметров показывает, что коэффициент контакта и коэффициент удаления инфицированной группы оказывают наибольшее влияние на распространенность этого заболевания. И, пороги борьбы с болезнями этих двух параметров получены. Кроме того, согласно существующей стратегии вакцинации, только коэффициент вакцинации в районах повышенного риска превышает 0,4, а фактический показатель воспроизводства может быть меньше, чем единство. И чем раньше время вакцинации, тем выше коэффициент вакцинации, и тем быстрее можно контролировать болезнь.

Для цитирования: Ren Huarong, Xu Rui. Prevention and control of Ebola virus transmission: mathematical modelling and data fitting.. Journal of mathematical biology. 2024. DOI: 10.1007/s00285-024-02122-8.
Название и аннотация на языке оригинала

Prevention and control of Ebola virus transmission: mathematical modelling and data fitting.

The Ebola virus disease (EVD) has been endemic since 1976, and the case fatality rate is extremely high. EVD is spread by infected animals, symptomatic individuals, dead bodies, and contaminated environment. In this paper, we formulate an EVD model with four transmission modes and a time delay describing the incubation period. Through dynamical analysis, we verify the importance of blocking the infection source of infected animals. We get the basic reproduction number without considering the infection source of infected animals. And, it is proven that the model has a globally attractive disease-free equilibrium when the basic reproduction number is less than unity; the disease eventually becomes endemic when the basic reproduction number is greater than unity. Taking the EVD epidemic in Sierra Leone in 2014-2016 as an example, we complete the data fitting by combining the effect of the media to obtain the unknown parameters, the basic reproduction number and its time-varying reproduction number. It is shown by parameter sensitivity analysis that the contact rate and the removal rate of infected group have the greatest influence on the prevalence of the disease. And, the disease-controlling thresholds of these two parameters are obtained. In addition, according to the existing vaccination strategy, only the inoculation ratio in high-risk areas is greater than 0.4, the effective reproduction number can be less than unity. And, the earlier the vaccination time, the greater the inoculation ratio, and the faster the disease can be controlled.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.