Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kháng Thuốc Sốt Rét: Ảnh Hưởng của Di Chuyển Con Người và Tính Không Đồng Nhất Không Gian
Tóm tắt
Khả năng kết nối môi trường sống của con người, tỷ lệ di chuyển và tính không đồng nhất không gian có ảnh hưởng to lớn đến sự truyền nhiễm sốt rét. Trong bài báo này, một hệ thống phương trình vi phân xác định cho sự truyền nhiễm sốt rét kết hợp với chuyển động của con người và sự phát triển của sốt rét kháng thuốc trong một hệ thống $$n$$ khu vực được trình bày. Điểm cân bằng không có bệnh của mô hình là ổn định tiệm cận toàn cầu khi số tái sinh liên quan nhỏ hơn đơn vị. Đối với trường hợp hai khu vực, các điểm cân bằng biên (điểm cân bằng chỉ nhạy thuốc và điểm cân bằng chỉ kháng thuốc) khi không có di chuyển giữa các khu vực được chỉ ra là ổn định tiệm cận cục bộ khi tồn tại; điểm cân bằng đồng tồn tại là ổn định tiệm cận cục bộ bất cứ khi nào số tái sinh cho sốt rét nhạy thuốc lớn hơn số tái sinh cho sốt rét kháng thuốc. Hơn nữa, các mô phỏng số của mô hình hai khu vực liên kết (khi có di chuyển giữa các khu vực) gợi ý rằng sự đồng tồn tại hoặc sự loại trừ cạnh tranh của hai chủng có thể xảy ra khi các số tái sinh tương ứng của hai chủng vượt quá đơn vị. Với di chuyển chậm (hoặc di cư thấp) giữa các khu vực, chủng nhạy thuốc chiếm ưu thế hơn chủng kháng thuốc. Tuy nhiên, với di chuyển nhanh (hoặc di cư cao) giữa các khu vực, chủng kháng thuốc chiếm ưu thế hơn chủng nhạy thuốc.
Từ khóa
#Sốt rét #Kháng thuốc #Di chuyển #Tính không đồng nhất không gian #Mô hình #Số tái sinhTài liệu tham khảo
Adams B, Kapan DD (2009) Man bites mosquito: understanding the contribution of human movement to vector-borne disease dynamics. PLoS One 4(8):e6763
Anderson RM, May R (1991) Infectious diseases of humans. Oxford University Press, New York
Aneke SJ (2002) Mathematical modelling of drug resistant malaria parasites and vector populations. Math Methods Appl Sci 25:335–346
Ariey F, Robert V (2003) The puzzling links between malaria transmission and drug resistance. Trends Parasitol 19(4):158–160
Ariey F, Duchemin JB, Robert V (2003) Metapopulation concepts applied to falciparum malaria and their impact on the emergence and spread of chloroquine resistance. Infect Genet Evol 2:185–192
Arino J, van den Driessche P (2003) A multi-city epidemic model. Math Popul Stud 10:175–193
Arino J, van den Driessche P (2003) The basic reproducton number in a multi-city compartment model. LNCIS 294:135–142
Arino J, Ducrot A, Zongo P (2012) A metapopulation model for malaria with transmission-blocking partial immunity in hosts. J Math Biol 64(3):423–448
Auger P, Kouokam E, Sallet G, Tchuente M, Tsanou B (2008) The Ross–Macdonald model in a patchy environment. Math Biosci 216:123–131
Bacaer N, Sokna C (2005) A reaction–diffusion system modeling the spread of resistance to an antimalarial drug. Math Biosci Eng 2:227–238
Bowman C, Gumel AB, van den Driessche P, Wu J, Zhu H (2005) A mathematical model for assessing control strategies against West Nile virus. Bull Math Biol 67:1107–1133
Breman JG, Holloway CN (2007) Malaria surveillance counts. Am J Trop Med Hyg 77:36–47
Bush AO, Fernandez JC, Esch GW, Seedv JR (2001) Parasitism: the diversity and ecology of animal parasites, 1st edn. Cambridge University Press, Cambridge
Carrara VI, Sirilak S, Thonglairuam J, Rojanawatsirivet C (2006) Deployment of early diagnosis and mefloquine–artesunate treatment of falciparum malaria in Thailand: The Tak malaria initiative. PLoS Med 3(6):e183
Carrara VI, Zwang J, Ashley EA, Price RN et al (2009) Changes in the treatment responses to artesunate–mefloquine on the northwestern border of Thailand during 13 Years of continuous deployment. PLoS One 4:e4551
Cheeseman IH, Miller BA, Nair S, Nkhoma S et al (2012) A major genome region underlying artemisinin resistance in malaria. Science 336:79–82. doi:10.1126/science.1215966
Chitnis N, Cushing JM, Hyman JM (2006) Bifurcation analysis of a mathematical model for malaria transmission. SIAM J Appl Math 67:24–45
Chiyaka C, Tchuenche JM, Garira W, Dube S (2008) A mathematical analysis of the effects of control strategies on the transmission dynamics of malaria. Appl Math Comput 195:641–662
Cosner C, Beier JC, Cantrell RS, Impoinvil D, Kapitanski L, Potts MD, Troyo A, Ruan S (2009) The effects of human movement on the persistence of vector-borne diseases. J Theor Biol 258(4):550–560. doi:10.1016/j.jtbi.2009.02.016
Denis MB, Tsuyuoka R, Lim P, Lindegardh N et al (2006) Efficacy of artemetherlumefantrine for the treatment of uncomplicated falciparum malaria in northwest Cambodia. Trop Med Int Health 11(12):1800–1807. doi:10.1111/j.1365-3156.2006.01739.x
Diekmann O, Heesterbeek JAP, Metz JAP (1990) On the definition and computation of the basic reproduction ratio \(R_0\) in models for infectious diseases in heterogeneous populations. J Math Biol 28:503–522
Dietz K (1988) Mathematical models for transmission and control of malaria. In: Wensdorfer WH, McGregor I (eds) Malaria. Churchill Livingstone, Edinburgh, pp 1091–1133
Dondorp AM, Nosten F, Yi P, Das D et al (2009) Artemisinin resistance in Plasmodium falciparum malaria. The N Engl J Med 361(5):455–467
Esteva L, Vargas C (2000) Influence of vertical and mechanical transmission on the dynamics of dengue disease. Math Biosci 167:51–64
Esteva L, Gumel AB (2009) Qualitative study of transmission dynamics of drug-resistant malaria. Math Comput Model 50:611–630
Feng Z, Yinfei Y, Zhu H (2004) Fast and slow dynamics of malaria and the s-gene frequency. J Dyn Differ Equ 16:869–895
Flahault A, Le Menach A, McKenzie EF, Smith DL (2005) The unexpected importance of mosquito oviposition behaviour for malaria: non-productive larval habitats can be sources for malaria transmissionn. Malar J 4(1):23
Grimwade K, French N, Mbatha DD, Zungu DD, Dedicoat M, Gilks CF (2004) HIV infection as a cofactor for severe falciparum malaria in adults living in a region of unstable malaria transmission in South Africa. AIDS 18:547–554
Hastings IM (1997) A model for the origins and spread of drug resistant malaria. Parasitol 115:133–141
Hethcote HW (2000) The mathematics of infectious diseases. SIAM Rev 42(4):599–653
Hsieh Y, van den Driessche P, Wang L (2007) Impact of travel between patches for spatial spread of disease. Bull Math Biol 69:1355–1375
Koella JC, Antia R (2003) Epidemiological models for the spread of antimalarial resistance. Malar J 2:3
Lakshmikantham V, Leela S, Martynyuk AA (1989) Stability analysis of nonlinear systems. Marcel Dekker, New York and Basel
Le Menach A, Ellis Mckenzie F (2005) The unexpected importance of mosquito oviposition behaviour for malaria: non-producive larval habitats can be sources for malaria transmission. Malar J 4(1):23
Lindsay SW, Martens WJM (1998) Malaria in the African highlands: past, present and future. Bull WHO 76:33–45
Mackinnon MJ (2005) Drug resistance models for malaria. Acta Trop 94:207–217
Mbogob CM, Gu W, Killeena GF (2003) An individual-based model of Plasmodium falciparum malaria transmission on the coast of Kenya. Trans R Soc Trop Med Hyg 97:43–50
Molineaux L, Gramiccia G (1980) The Garki project. World Health Organization, Geneva
Niger AM, Gumel AB (2008) Mathematical analysis of the role of repeated exposure on malaria transmission dynamics. Differ Equ Dyn Syst 16(3):251–287
Phyo AP, Nkhoma S, Stepniewska K, Ashley EA et al (2012) Emergence of artemisinin-resistant malaria on the western border of Thailand: a longitudinal study. Lancet 379:1960–1966. doi:10.1016/S0140-6736(12)60484-X
Pongtavornpinyo W, Yeung S, Hastings IM, Dondorp AM, Day NPJ, White NJ (2008) Spread of anti-malarial drug resistance: mathematical model with implications for ACT drug policies. Malar J 7:229
Prosper OF, Ruktanoncha N, Martcheva M (2012) Assessing the role of spatial heterogeneity and human movement in malaria dynamics and control. J Theor Biol 303:1–14
Rodrguez DJ, Torres-Sorando L (2001) Models of infectious diseases in spatially heterogeneous environments. Bull Math Biol 63:547–571
Ross R (1911) The prevention of malaria. John Murray, London
Salmani M, van den Driessche P (2006) A model for disease transmission in a patchy environment. Discret Contin Dyn Syst Ser B 6:185–202
Smith HL, Waltman P (1995) The theory of the chemostat. Cambridge University Press, Cambridge
Smith DL, Mckenzie EF (2004) Statics and dynamics of malaria infection in anopheles mosquito. Malar J 3:13
Smith DL, Dushoff J, Ellis Mckenzie F (2005) The risk of a mosquito-borne infection in a heterogeneous environnement. PLoS Biol 2:1957–1964
Smith T, Killen GF, Maire N, Ross A, Molineaux L, Tediosi F, Hutton G, Utzinger J, Dietz K, Tanner M (2006) Mathematical modelling of the impact of malaria vaccines on the clinical epidemiology and natural history of Plasmodium falciparum malaria: Overview. Am J Trop Med Hyg 75:1–10
Snow RW, Omumbo J (2006) In: Jamison DT et al (eds) Malaria, in diseases and mortality in Sub-Saharan Africa. The World Bank, Washington
US Census Bureau International database (2010)
van den Driessche P, Watmough J (2002) Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission. Math Biosci 180:29–48
World Health Organization (WHO) Malaria (2010) http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs094/en/
World Health Organization (WHO) World malaria report 2009
Zhou G, Minakawa N, Githeko AK, Yan G (2004) Association between climate variability and malaria epidemics in the east African highlands. Proc Natl Acad Sci USA 101:2375–2380