Mathematical Model for the Dynamics of Neisseria Gonorrhea Disease with Natural Immunity and Treatment Effects
Notice bibliographique
Résumé
Neisseria gonorrhea infection; a sexually transmitted disease, is caused primarily by a type of germ; a bacteria called neisseria gonorrhea. The infection is a major public health challenge today due to the high incidence of infections accompanied by a dwindling number of treatment options especially in developing and underdeveloped countries. In this paper, we developed a mathematical model for the transmission dynamics of neisseria gonorrhea infection and studied the effect of natural immunity and treatment as the only available control interventions on the spread of the disease in a population. We computed the model disease-free equilibrium and analyzed its local and global stability in a well-defined positively invariant and attracting set Ω using the next-generation matrix plus linearization method and the comparison theorem respectively. The disease-free equilibrium was proved to be both locally and globally asymptotically stable if $R_0<1$ and unstable if $R_0>1$. We conducted sensitivity analysis of parameters in the basic reproduction number $R_0$ using the normalized forward sensitivity index method. Results of the analysis revealed that $R_0$ decreases with increase in treatment and natural immunity rates. The results of the numerical simulations carried out using MATLAB R2012B showed that there is increase in new infections due to increased contact with infected individuals in the susceptible population and that, with increased treatment rate and controlled death due to the disease in the population, neisseria gonorrhea infection would be wiped out within 300 days of the treatment intervention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».