Mô hình toán học và phân tích đồng nhiễm lao và COVID-19

Journal of Applied Mathematics - Tập 2022 - Trang 1-20 - 2022
Kassahun Getnet Mekonen1, Shiferaw Feyissa Balcha1, Legesse Lemecha Obsu1, Abdulkadir Hassen2
1Department of Applied Mathematics, Adama Science and Technology University, Adama, Ethiopia
2Department of Mathematics, Rowan University, Glassboro, NY, USA

Tóm tắt

Tuberculosis (TB) và coronavirus (COVID-19) đều là các bệnh truyền nhiễm tiếp tục ảnh hưởng đến hàng triệu người trên toàn cầu mỗi năm. Chúng có những triệu chứng tương tự như ho, sốt và khó thở nhưng khác nhau về thời gian ủ bệnh. Bài báo này giới thiệu một mô hình toán học cho động lực truyền nhiễm đồng nhiễm TB và COVID-19 sử dụng một hệ thống các phương trình vi phân thường phi tuyến. Tính hợp lệ của mô hình đồng nhiễm được nghiên cứu phân tích bằng cách chỉ ra những thuộc tính như sự tồn tại, giới hạn và tính dương tính của các nghiệm. Phân tích độ ổn định của các điểm cân bằng của các mô hình con cũng được thảo luận riêng sau khi tính toán các số sinh sản cơ bản. Trong mỗi trường hợp, các điểm cân bằng không nhiễm bệnh của các mô hình con được chứng minh là ổn định cả về địa phương và toàn cầu nếu các số sinh sản nhỏ hơn một. Ngoài ra, điểm cân bằng không nhiễm bệnh trong đồng nhiễm được chứng minh là ổn định có điều kiện. Phân tích độ nhạy và phân nhánh cũng được nghiên cứu. Nhiều trường hợp mô phỏng khác nhau đã được thực hiện để bổ sung cho các kết quả phân tích.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

H. Li, 2020, Coronavirus disease 2019 (COVID-19): current status and future perspectives, International Journal of Antimicrobial Agents, 55

World Health Organization, 2020, Modes of transmission of virus causing COVID-19: implications for IPC precaution recommendations: scientific brief, 29 march 2020

T. A. Brief, 2021, Implications for the EU/EEA on the spread of the SARS-CoV-2 Delta, Variant of Concern

T. D. Awoke, 2018, Optimal control strategy for TB-HIV/AIDS Co-infection model in the presence of behaviour modification, Processes, 6, 10.3390/pr6050048

World Health Organization, 2019, Global tuberculosis report

C. F. McQuaid, 2021, The impact of COVID-19 on TB: a review of the data, The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 25, 436, 10.5588/ijtld.21.0148

World Health Organization, 2021, WHO information note: COVID-19: considerations for tuberculosis

World Health Organization J WHO:, 2020, World Health Organizatio

I. Holmdahl, 2020, Wrong but useful—what COVID-19 epidemiologic models can and cannot tell us, New England Journal of Medicine, 383, 303, 10.1056/NEJMp2016822

10.3390/jcm9040967

M. Ayana, 2020, The impact of infective immigrants and self isolation on the dynamics and spread of COVID-19 pandemic: A mathematical modeling study, Pure and Applied Mathematics Journal, 9, 10.11648/j.pamj.20200906.12

C. T. Deressa, 2021, Modeling and optimal control analysis of transmission dynamics of COVID-19, Alexandria Engineering Journal, 60, 719, 10.1016/j.aej.2020.10.004

10.1016/j.rinam.2020.100123

K. G. Mekonen, 2021, Modeling the effect of contaminated objects for the transmission dynamics of COVID-19 pandemic with self protection behavior changes, Results in Applied Mathematics, 9, article 100134

T. T. Ega, 2020, Mathematical model for estimating unconfirmed cases of COVID-19 in Ethiopia, and targeting sensitive parameters, Journal of Mathematical and Computational, 10, 2853

L. Lemecha Obsu, 2020, Optimal control strategies for the transmission risk of COVID-19, Journal of Biological Dynamics, 14, 590, 10.1080/17513758.2020.1788182

10.1186/s13662-020-02950-0

10.1016/j.apm.2017.12.027

A. Egonmwan, 2019, Analysis of a mathematical model for tuberculosis with diagnosis, International Journal of Biomathematics, 12, 10.1142/S1793524519500736

10.1016/j.jtbi.2014.05.023

S. Liu, 2017, Mixed vaccination strategy for the control of tuberculosis, Mathematical Biosciences and Engineering, 14, 695, 10.3934/mbe.2017039

M. Z. Ndii, 2020, An analysis of COVID-19 transmission in Indonesia and Saudi Arabia,, Communication in Biomathematical Sciences, 3, 19, 10.5614/cbms.2020.3.1.3

10.1142/S1793962321500483

K. Hattaf, 2009, Optimal control of tuberculosis with exogenous reinfection, Applied Mathematical Sciences, 3, 231

10.1155/2014/248407

E. Alzahrani, 2020, The co-dynamics of hepatitis E and HIV, Filomat, 34, 4723, 10.2298/FIL2014723A

K. O. Okosun, 2019, Cholera-schistosomiasis coinfection dynamics, Optimal Control Applications and Methods, 40, 703, 10.1002/oca.2507

10.1016/j.apm.2021.06.016

A. ul Rehman, 2021, Modeling, analysis and prediction of new variants of COVID-19 and dengue co-infection on complex network, Chaos, Solitons & Fractals, 150, article 111008

Y. Marimuthu, 2020, COVID-19 and tuberculosis: a mathematical model based forecasting in Delhi, India, Indian Journal of Tuberculosis, 67, 177, 10.1016/j.ijtb.2020.05.006

B. Fatima, 2020, Solitons, and fractals, co-infection of Middle Eastern Respiratory Syndrome coronavirus and pulmonary tuberculosis, Chaos, Solitons & Fractals, 140, article 110205

C. J. Silva, 2015, A TB-HIV/AIDS coinfection model and optimal control treatment, Discrete & Continuous Dynamical System, 35, 4639, 10.3934/dcds.2015.35.4639

B. J. Schroers, 2011, Ordinary differential equations: a practical guide, 10.1017/CBO9781139057707

H. R. Thieme, 2018, Mathematics in population biology, 10.2307/j.ctv301f9v

M. Martcheva, 2002, Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission, Mathematical biosciences, 180

C. Castillo-Chavez, 2004, Dynamical models of tuberculosis and their applications, Mathematical Biosciences & Engineering, 1

10.1016/S0025-5564(02)00108-6

B. L. Willis, 2005, Eigenvalues by row operations

C. Castillo-Chavez, 2002, Mathematical approaches for emerging and reemerging infectious diseases, Models, Methods, and Theory, 126

10.1016/j.mbs.2014.09.008

Thông tin
Thông tin xuất bản

Journal of Applied Mathematics

Tập 2022

1-20

Thông tin tác giả