Название статьи:
Усовершенствованная математическая модель эпидемической кинетики и заражение SARS-CoV-2 в поликлиниках
Авторы: Боровский А.В., доктор физико-математических наук, профессор, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
andrei-borovskii@mail.ru,
Галкин А.Л., доктор физико-математических наук, научный сотрудник, Институт общей физики имени А.М. Прохорова Российской академии наук, г. Москва, Российская Федерация,
galkin@kapella.gpi.ru,
Ильиных Н.Н., заместитель главного врача, Иркутская ордена «Знак Почета» областная клиническая больница, г. Иркутск, Российская Федерация,
ilinykh_nn@iokb.ru,
Козлова С.С., аспирант, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
kozlova_ss@iokb.ru В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
Год: 2022 Том: 32 Номер журнала: 1
Страницы: 161-169
Тип статьи: Научная статья
УДК: 519.218.28
DOI: 10.17150/2500-2759.2022.32(1).161-169
Аннотация:
Распространение вируса SARS-CoV-2 продолжается во всем мире. Большие надежды возлагаются на вакцины, которые разрабатываются во многих ведущих научных центрах мира, в том числе и в России. В настоящее время все более актуальным становится построение эпидемических моделей. Целью данной работы является исследование усовершенствованной модели распространения эпидемии COVID-19 в населенном пункте (городе) с учетом наличия постоянного источника заражения в поликлиниках населенного пункта. Модель учитывает четыре вида членов популяции: восприимчивых, ранее не болевших вирусной инфекцией; инфицированных; выздоровевших, перенесших вирусную инфекцию, либо вакцинированных; испытавших летальный исход членов популяции. В рамках разработанной модели принимается во внимание возможность инфицирования членов популяции в интервале времени, равном скрытому инкубационному периоду заболевания, а также наличие лиц, переносящих заболевание бессимптомно. Предлагаемая модель эпидемической кинетики позволяет изучить наличие одного из постоянно действующих факторов заражения, а именно заражение людей при посещении поликлиник. Благодаря этому на практике возможно прогнозировать развитие эпидемической ситуации для введения необходимых противоэпидемических мер, что особенно актуально в условиях непрекращающейся мировой пандемии COVID-19.
Ключевые слова: математическое моделирование эпидемий, теоретические модели эпидемий, эпидемическая кинетика, скорость заражения в поликлиниках, глобальная пандемия коронавируса, эпидемия COVID-19
Список цитируемой литературы: - Кольцова Э.М. Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в Москве / Э.М. Кольцова, Е.С. Куркина, А.М. Васецкий. - DOI 10.33693/2313-223X-2020-7-1-99-105 // Computational Nanotechnology. - 2019. - T. 7, № 1. - С. 99-105.
- Тамм М.В. Коронавирусная инфекция в Москве: прогнозы и сценарии / М.В. Тамм. - DOI 10.17749/2070-4909.2020.13.1.43-51 // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. - 2020. - T. 13, № 1. - С. 43-51.
- Иванов М.В. Математическое моделирование процесса пандемии. Теория и практика / М.В. Иванов // ИРСИ. - 2020. - URL: https://indsi.ru/2020/04/30.
- Головинский П.А. Математическое моделирование распространения вирусов с длинной инкубационной фазой в тесном мире / П.А. Головинский. - DOI 10.17308/sait.2020.2/2909 // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Системный анализ и информационные технологии. - 2020. - № 2. - С. 5-14.
- Modeling the Spatiotemporal Epidemic Spreading of COVID-19 and the Impact of Mobility and Social Distancing Interventions / A. Arenas, W. Cota, J. Gómez-Gardeñes [et al.]. - DOI 10.1103/PhysRevX.10.041055 // Physical Review X. - 2020. - Vol. 10. - P. 041055.
- Боровский А.В. Модель квазистационарной эпидемической кинетики / А.В. Боровский, А.Л. Галкин. - DOI 10.17150/2500-2759.2021.31(2).221-229 // Известия Байкальского государственного университета. - 2021. - Т. 31, № 2. - С. 221-229.
- Borovsky A.V. Model of Epidemic Kinetics with a Source on the Example of Moscow / A.V. Borovsky, A.L. Galkin // Computational and Mathematical Methods in Medicine. - Vol. 2022. - URL: https://doi.org/10.1155/2022/6145242.
- Riyapan P. A Mathematical Model of COVID-19 Pandemic: A Case Study of Bangkok, Thailand / P. Riyapan, S.E. Shuaib, A. Intarasit. - DOI 10.1155/2021/6664483 // Computational and Mathematical Methods in Medicine. - 2021. - Vol. 2021. - P. 6664483.
- A new Hepatitis B Model in light of Asymptomatic Carriers and Vaccination Study through Atangana-Baleanu Derivative / X.-P. Li, N. Gul, M.A. Khan [et al.] // Results in Physics. - 2021. - Vol. 29. - P. 104603.
- A Dynamical Study of SARS-COV-2: A Study of third Wave / X.-P. Li, Y. Wang, M.A. Khan [et al.]. - DOI 10.1016/j.rinp.2021.104705 // Results in Physics. - 2021. - Vol. 29. - P. 104705.
- A Vigorous Study of fractional Order COVID-19 Model via ABC Derivatives / X.-P. Li, H.A. Bayatti, A. Din, A. Zeb. - DOI 10.1016/j.rinp.2021.104737 // Results in Physics. - 2021. - Vol. 29. - P. 104737.
- Mathematical Modeling and Optimal Control of the COVID-19 Dynamics / Z.-H. Shen, Y.-M. Chu, M.A. Khan [et al.]. - DOI 10.1016/j.rinp.2021.105028 // Results in Physics. - 2021. - Vol. 31. - P. 105028.