An age-structured model of the human papillomavirus dynamics and optimal vaccine control
Notice bibliographique
Résumé
We formulate an age-structured model based on a system of nonlinear partial differential equations to assist the early and catch up female vaccination programs for human papillomavirus (HPV) types 6 and 11. Since these HPV types do not induce permanent immunity, the model, which stratifies the population based on age and gender, has a susceptible-infectious-susceptible (SIS) structure. We calculate the effective reproduction number [Formula: see text] for the model and describe the local-asymptotic stability of the disease-free equilibrium using [Formula: see text]. We prove the existence of an endemic equilibrium for [Formula: see text] for the no vaccine case. However, analysis of the model for the vaccine case reveals that it undergoes the phenomenon of backward bifurcation. To support our theoretical results, we estimate the age and time solution with the given data for Toronto population, when an early and catch up female vaccine program is adopted, and when there is no vaccine. We show that early and catch up female vaccine program eliminates the infection in both male and female populations over a period of 30 years. Finally, we introduce the optimal control to an age-dependent model based on ordinary differential equations and solve it numerically to obtain the most cost-effective method for introducing the catch up vaccine into the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».