Mathematical modelling for Zoonotic Visceral Leishmaniasis dynamics: A new analysis considering updated parameters and notified human Brazilian data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Brazil is one of the highest endemic countries for Zoonotic Visceral Leishmaniasis: according to the Brazilian Ministry of Health, the annual number of new human cases and deaths due to this disease has been increasing for the last 20 years. In addition, regarding the Americas, the specific relationship between canine and human for Visceral Leishmaniasis dynamics is still not well understood. In this work we propose a new model for Zoonotic Visceral Leishmaniasis, based on the models previously published by Burattini et al. (1998) and Ribas et al. (2013). Herein, we modeled the disease dynamics using a modified set of differential equations from those two authors, considering the same assumptions (inclusion of human, dog and sandfly populations, all constants over time). From this set of equations we were able to calculate the basic reproduction number R0 and to analyze the stability and sensitivity of the system to the parameters variability. As main result, when the stability of the system is reached, the normalized reporting human cases rate is estimated in 9.12E-08/day. This estimation is very close to the 2015 report from Araçatuba city, 5.69E-08/day. We also observed from stability and sensitivity analysis that the activity of sandfly population is critical to introduction and maintenance of Zoonotic Visceral Leishmaniasis in the population. In addition, the importance of dog as source of infection concentrates on latent dog, since it does not show clinical symptoms and signs and, therefore, has a great contribution to disease dissemination. As conclusion, considering the presently ethical issues regarding to elimination of positive dog in Brazil and the highly sensitivity of disease dynamics on sandfly population, we recommend that the sandfly population control should be prioritized.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle