Journal des techniques immunologiques et des maladies infectieuses

Modélisation mathématique de la force reproductive de base sur COVID 19

MANSOOR H. ALSHEHRI1, FAISAL Z. DURAIHEM1, R. KANDASAMY2

Objectif : La propagation rapide du COVID-19 est devenue une menace mondiale affectant presque tous les pays du monde. Alors que les pays atteignent le pic de l'épidémie, il est prévu d'aller de l'avant vers de nouvelles normes dans des conditions sociales différentes afin d'atténuer l'impact économique de la fermeture de tout ou partie des opérations, des entreprises, des universités, des magasins, etc. Dans de telles circonstances, l'utilisation de modèles mathématiques pour évaluer le risque de propagation du COVID-19 dans différents endroits est un outil essentiel pour aider le personnel à prendre des décisions éclairées. Nous examinons les constantes épidémiologiques du modèle, telles que le taux de transmigration et le nombre de reproduction de base, en utilisant les données des cas libérés. Nous estimons ainsi l'acte de la période sensible, exposée ou de latence dans les signes d'une infection au COVID-19. Par ce modèle critique, la variété extensive R0 a été utilisée pour supposer le champ des personnes immédiatement contaminées par l'intermédiaire de l'humain contagieux et classer la profondeur des populations sensibles, exposées et infectées dès que l'infection est terminée, elle peut être immédiatement utilisée pour mesurer les zones contaminées. Sur la base de la force de R0, les taux de personnes sensibles, exposées et infectées ont été calculés via la méthode Runge Kutta Felhberg, Maple 18. Selon cette étude, les taux d'infection des personnes sensibles par COVID 19 augmentent fortement tandis que le taux des personnes infectées monte et descend et que le taux des personnes exposées décélère avec l'augmentation du nombre de reproduction de base. Plusieurs scénarios ont été envisagés pour démontrer la performance du modèle proposé. Les résultats ont montré que les simulations ont fourni des informations utiles pour formuler des stratégies visant à réduire le risque de propagation du COVID-19 au niveau local.