PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Investigating the impact of isolation, self-isolation and environmental transmission on the spread of COVID-19: Case study in Rwanda

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Badanie wplywu izolacji, samoizolacji i transmisji srodowiskowej na rozprzestrzenianie sie COVID-19 : Studium przypadku w Rwandzie
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this work, we propose a ten-compartmental COVID-19 model with human to human and environment to human transmissions. A notational feature of this model is the consideration of the infected who escape from the self–isolation and later spread the disease. The model is rigorously analysed both theoretically and numerically. From the mathematical point of view, we prove that the disease-free equilibrium is globally asymptotically stable when the basic reproduction number R is less than one, that is the disease dies out. When R is greater than one, we prove that the model admits a unique endemic equilibrium, locally asymptotically stable, meaning that the disease would persist, at least inside the basin of attraction of the endemic equilibrium. The sensitivity analysis of the model highlights that the environmental transmission is the most influent parameter, which leads in an increasing number of infected individuals whenever it increases. The model is calibrated using the daily cumulative asymptomatic cases in Rwanda reported from the 1 April 2022 to the 14 June 2022. We found that the basic reproduction number is equal to 0.6479 and most infected people in Rwanda during this period of time are asymptomatic. We investigate the impact of isolation and self-isolation to reduce the disease burden, and both sensitivity analysis and numerical analysis show that the isolation has more effect on the dynamics of the infected than the self-isolation. We also prove that, the individuals who escape from the self-isolation, contribute, but weakly to the increasing of the number of infected individuals.
PL
W niniejszej pracy proponujemy dziesiecioprzedzialowy model COVID19 z transmisja z czlowieka na czlowieka i ze środowiska na człowieka. Istotną cechą tego modelu jest uwzglednienie zarażonych, którzy uciekają z samoizolacji, a następnie rozprzestrzeniają chorobę. Model jest rygorystycznie analizowany zarówno teoretycznie, jak i numerycznie. Z matematycznego punktu widzenia udowadniamy, że stan wolny od choroby jest globalnie asymptotycznie stabilna, gdy Rav0av jest mniejsze niz jeden, czyli choroba wymiera. Gdy Rav jest wieksze niz jeden, udowadniamy, że model dopuszcza unikalną równowagę endemiczna, lokalnie asymptotycznie stabilną, co oznacza , że choroba utrzyma się, przynajmniej wewnatrz basenu przyciągania równowagi endemicznej. Analiza wrażliwości modelu podkreśla, że transmisja środowiskowa jest najbardziej wpływowym parametrem, który prowadzi do rosnącej liczby zarażonych osobników, gdy tylko wzrasta. Nasz model został skalibrowany przy użyciu dziennych skumulowanych przypadków bezobjawowych w Rwandzie zgłoszonych od 1 kwietnia 2022 do 14 czerwca 2022. Stwierdziliśmy, że współczynnik odnowienia choroby jest równy 0, 6479, a wiekszość zarazonych osób w Rwandzie w tym okresie jest bezobjawowa. Badamy wpływ izolacji i samoizolacji w celu zmniejszenia obciążenia chorobą, a zarówno analiza wrażliwosci, jak i analiza numeryczna pokazują, ze izolacja ma większy wpływ na dynamikę infekcji niż samoizolacja.
Rocznik
Strony
239--271
Opis fizyczny
Bibliogr. 28 poz., tab., wykr.
Twórcy
  • University of the Witwatersrand Johannesburg School of Computer Science and Applied Mathematics University of the Witwatersrand Johannesburg, South Africa
  • University of the Witwatersrand Johannesburg School of Computer Science and Applied Mathematics University of the Witwatersrand Johannesburg, South Africa
  • Mony Keng Higher Institute, Bafoussam, Cameroon
  • Department of Mathematics and Computer Science University of Dschang, Cameroon
autor
  • Department of Mathematics and Computer Science University of Dschang, Cameroon
  • Department of Mathematics and Applied Mathematics University of Pretoria, South Africa
Bibliografia
  • [1] I. Area, F. Ndairou, J. J. Nieto, C. J. Silva, and D. F. Torres. Ebola model and optimal control with vaccination constraints. Journal of Industrial and Management Optimization, 14(2):427–446, 2018.
  • [2] O. Arino, D. Axelrod, M. Kimmel, and M. Langlais. Mathematical population dynamics: analysis of heterogeneity. Berlin, 1995.
  • [3] S. Busenberg and K. Cooke. Vertically transmitted disease: models and dynamics. Springer-Verlag, New York, 1993.
  • [4] C. Castillo-Chavez and B. Song. Dynamical models of tuberculosis and their applications. Mathematical Biosciences & Engineering, 1(2):361–404, 2004.
  • [5] Coronavirus. Coronavirus (COVID-19) dashboard. WHO, 2023. https://covid19.who.int/. Last Access 08 July 2023.
  • [6] Coronavirus disease. Coronavirus disease (covid-19): how is it transmitted? WHO, 2021. URL https: //www.who.int/news-room/questions-and-answers/item/coronavirus-disease-covid-19-how-is-it-transmitted. Last access 08, July 2023.
  • [7] O. Diekmann, J. Heesterbeek, and M. G. Roberts. The construction of next-generation matrices for compartmental epidemic models. Journal of the Royal Society Interface, 7(47):873–885, 2010.
  • [8] S. M. Garba, J. M.-S. Lubuma, and B. Tsanou. Modeling the transmission dynamics of the COVID-19 pandemic in South Africa. Mathematical Biosciences, 328:108441, 2020.
  • [9] Global. Global Rwanda situation. WHO, 2019. URL https://covid19.who.int/region/afro/country/rw. Last access 08, July 2023.
  • [10] Isolation. Isolation and precautions for people with COVID19. CDC, 2023. https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/yourhealth/isolation.html. Last Access 08 July 2023.
  • [11] B. Ivorra, M. R. Ferrández, M. Vela-Pérez, and A. M. Ramos. Mathematical modeling of the spread of the coronavirus disease 2019 (covid-19) taking into account the undetected infections. the case of china. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 88:105303, 2020.
  • [12] N. Karim et al. Lessons learned from Rwanda: innovative strategies for prevention and containment of covid-19. Annals of Global Health, 87(1), 2021.
  • [13] M. Massard, R. Eftimie, A. Perasso, and B. Saussereau. A multi-strain epidemic model for COVID-19 with infected and asymptomatic cases: application to French data. Journal of Theoretical Biology, 545:111117, 2022.
  • [14] P. M. Mphekgwana, M. M, and T. M. Mothiba. Use of traditional medicines to fight COVID-19 during the South African nationwide lockdown: a prevalence study among university students and academic staff. The Open Public Health Journal, 14:441–445, 2021.
  • [15] S. S. Nadim, I. Ghosh, and J. Chattopadhyay. Short-term predictions and prevention strategies for COVID-19: a model-based study. Applied Mathematics and Computation, 404:126251, 2021.
  • [16] P. Ndishimye et al. Knowledge, attitudes and preventive practices towards covid-19 among frontline healthcare workers in Rwanda. Rwanda Public Health Bulletin, 2(1):16–21, 2020.
  • [17] M. Nkeshimana et al. Experience of Rwanda on COVID-19 case management: from uncertainties to the era of neutralizing monoclonal antibodies. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(3):1023, 2022.
  • [18] C. H. Nkwayep, S. Bowong, J. Tewa, and J. Kurths. Short-term forecasts of the COVID-19 pandemic: a study case of Cameroon. Chaos, Solitons & Fractals, 140:110106, 2020.
  • [19] C. H. Nkwayep, S. Bowong, B. Tsanou, M. A. Alaoui, and J. Kurths. Mathematical modeling of COVID-19 pandemic in the context of subsaharan Africa: a short-term forecasting in Cameroon and Gabon. Mathematical Medicine and Biology: A Journal of the IMA, 39(1):1–48, 2022.
  • [20] A. J. Ouemba Tassé, B. Tsanou, J. Lubuma, J. L. Woukeng, and F. Signing. Ebola virus disease dynamics with some preventive measures: a case study of the 2018–2020 Kivu outbreak. Journal of Biological Systems, 30 (01):113–148, 2022.
  • [21] T. Piasecki, P. B. Mucha, and M. Rosińska. On limits of contact tracing in epidemic control. Plos One, 16(8):e0256180, 2021.
  • [22] Rwanda. Rwanda population growth rate 1950-2023. Macrotends, 2023. URL https://www.macrotrends.net/countries/RWA/rwanda/population-growth-rate/.
  • [23] Situation. Situation report on-COVID-19 in Rwanda, 2019. URL https://www.rbc.gov.rw/index.php?id=717.
  • [24] H. L. Smith and P. Waltman. The theory of the chemostat: dynamics of microbial competition, volume 13. Cambridge University Press, 1995.
  • [25] C. Tadmon and S. Foko. A transmission dynamics model of COVID-19: case of Cameroon. Infectious Disease Modelling, 7(2):211–249, 2022.
  • [26] P. Van den Driessche and J. Watmough. Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission. Mathematical Biosciences, 180(1-2):29–48, 2002.
  • [27] Z. Wu and J. M. McGoogan. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese center for disease control and prevention. JAMA, 323(13):1239–1242, 2020.
  • [28] C. Yang and J. Wang. A mathematical model for the novel coronavirus epidemic in Wuhan, china. Mathematical Biosciences and Engineering, 17(3):2708, 2020.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
Autorzy nr 2, 3 i 4 z błędnie przypisanymi w pdf ORCIDami.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-2a4c5590-8e08-410e-aff0-fd5ec5f89489
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.