ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ SIRV-МОДЕЛІ ДЛЯ ДОСЛІДЖЕННЯ ЕПІДЕМІЇ У КОНТЕКСТІ ПАНДЕМІЇ COVID-19 У РІВНЕНСЬКІЙ ОБЛАСТІ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2024-7-1-3

Ключові слова:

SIRV-модель, оцінка ефективності, епідемія, COVID-19, пандемія, інфекційні захворювання

Анотація

Важливість здоров’я населення підкреслюється проблемами, пов’язаними з інфекційними захворюваннями, а досвід пандемії COVID-19 звертає нашу увагу на життєво важливу потребу в надійному механізмі охорони здоров’я. Динамічний характер передачі вірусу, що характеризується коливанням рівня інфекційності та появою нових штамів, вимагає комплексного підходу до управління системою охорони здоров’я. Модель SIRV є ключовим аналітичним інструментом, що дає змогу дослідникам та державі на будь-якому рівні симулювати сценарії, які вивчають вплив кампаній вакцинації на контроль та поширення хвороби. Завдяки об’єднанню вакцинованого населення у класичною схему Susceptible-Infected-Recovered (SIR) модель SIRV надає тонке розуміння того, як зусилля з імунізації можуть змінити динаміку захворювання. Ця модель ураховує вакциновану частину населення, уводячи критичну змінну в аналіз стратегій розвитку системи охорони здоров’я. За допомогою математичного моделювання SIRV-модель може передбачити результати вакцинації на різних рівнях, пропонуючи безцінні відомості для цілей й планування. Оскільки вакцинація стає ключовим механізмом захисту від інфекційних захворювань, такі моделі, як SIRV, є важливими для планування стратегій охорони здоров’я. Дані моделі не лише забезпечують теоретичну основу для розуміння потенційного вектору розвитку захворювань, а й сприяють оптимізації розподілу ресурсів для досягнення максимально можливого рівня імунітету в суспільстві. Окрім того, можливість адаптації моделі SIRV для включення додаткових змінних, таких як ефективність вакцини та ослаблення імунітету, дає змогу точніше та реалістичніше прогнозувати впливи на здоров’я населення. У ширшому контексті глобальної охорони здоров’я ідеї, отримані за допомогою моделі SIRV, підкреслюють важливість вакцинації для стримування захворювань. Оскільки світ продовжує боротися з пандемією COVID-19 і готується до майбутніх криз у сфері охорони здоров’я, роль прогностичного моделювання в обґрунтуванні рішень у даній сфері стає усе більш очевидною. Модель SIRV з її здатністю моделювати складну взаємодію між вакцинацією та поширенням хвороби є доказом ефективності математичного моделювання у покращенні нашого розуміння інфекційних захворювань. Власне, це підкреслює необхідність попереднього планування та цілеспрямованих стратегій утручання для пом’якшення впливу нинішніх і майбутніх пандемій.

Посилання

A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Containing Papers of a Mathematical and Physical Character. 1927. Т. 115, № 772. С. 700–721. https://doi.org/10.1098/rspa.1927.0118 (дата звернення: 22.02.2024).

Masaaki I. Optimal Strategies for Vaccination using the Stochastic SIRV Model. Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers. 2012. Т. 25, № 12. С. 343–348. https://doi.org/10.5687/iscie.25.343 (дата звернення: 22.02.2024).

Mathematical Modeling and Stability Analysis of a SIRV Epidemic Model with Non-linear Force of Infection and Treatment / M. O. Oke та ін. Communications in Mathematics and Applications. 2019. Т. 10, № 4. https://doi.org/10.26713/cma.v10i4.1172 (дата звернення: 22.02.2024).

Clinical Progression of COVID-19 Patient with Extended Incubation Period, Delayed RT-PCR Time-to-positivity, and Potential Role of Chest CT-scan / Burhan, E. та ін. Acta medica Indonesiana. 2020. Т. 52. № 1. Р. 80–83.

Early estimation of the case fatality rate of COVID-19 in mainland China: a data-driven analysis / S. Yang та ін. Annals of Translational Medicine. 2020. Т. 8. № 4. Р. 128. https://doi.org/10.21037/atm.2020.02.66 (дата звернення: 22.02.2024).

Social Contacts and Mixing Patterns Relevant to the Spread of Infectious Diseases / J. Mossong et al. PLoS Medicine. 2008. Т. 5. № 3. Р. e74. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0050074 (дата звернення: 22.02.2024).

Bootsma M.C.J., Ferguson N.M. The effect of public health measures on the 1918 influenza pandemic in U.S. cities. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2007. Т. 104. № 18. Р. 7588–7593. https://doi.org/10.1073/pnas.0611071104 (дата звернення: 22.02.2024).

Rocklöv J., Sjödin H., Wilder-Smith A. COVID-19 outbreak on the Diamond Princess cruise ship: estimating the epidemic potential and effectiveness of public health countermeasures. Journal of Travel Medicine. 2020. Т. 27. № 3. https://doi.org/10.1093/jtm/taaa030 (дата звернення: 22.02.2024).

Multiple Estimates of Transmissibility for the 2009 Influenza Pandemic Based on Influenzalike-Illness Data from Small US Military Populations / P. Riley та ін. PLoS Computational Biology. 2013. Т. 9. № 5. Р. e1003064. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003064 (дата звернення: 22.02.2024).

Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia / Q. Li et al. New England Journal of Medicine. 2020. Т. 382. № 13. Р. 1199–1207. https://doi.org/10.1056/nejmoa2001316 (дата звернення: 22.02.2024).

Serial Interval of COVID-19 among Publicly Reported Confirmed Cases / Z. Du et al. Emerging Infectious Diseases. 2020. Т. 26. № 6. Р. 1341–1343. https://doi.org/10.3201/eid2606.200357 (дата звернення: 22.02.2024).

CDC Weekly C. The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) – China, 2020. China CDC Weekly. 2020. Т. 2. № 8. Р. 113–122. https://doi.org/10.46234/ccdcw2020.032 (дата звернення: 22.02.2024).

The Complex Systems for Conflict Interaction Modelling to Describe a Non-Trivial Epidemiological Situation / S. Bekesiene et al. Mathematics. 2022. Т. 10. № 4. Р. 537. https://doi.org/10.3390/math10040537 (дата звернення: 22.02.2024).

Nesteruk I. Simulations of new COVID-19 pandemic waves in Ukraine and in the world by generalized SIR model. System research and information technologies. 2022. № 2. Р. 94–103. https://doi.org/10.20535/srit.2308-8893.2022.2.07 (дата звернення: 22.02.2024).

Коронавірус COVID-19: загальна статистика. Мінфін. URL: https://index.minfin.com.ua/ua/reference/coronavirus (дата звернення: 22.02.2024).

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-08-02