Estimation of the Probability of Reinfection With COVID-19 by the Susceptible-Exposed-Infectious-Removed-Undetectable-Susceptible Model
Notice bibliographique
Résumé
Background With the sensitivity of the polymerase chain reaction test used to detect the presence of the virus in the human host, the worldwide health community has been able to record a large number of the recovered population. Objective The aim of this study was to evaluate the probability of reinfection in the recovered class and the model equations, which exhibits the disease-free equilibrium state for the coronavirus disease. Methods The model differential equation was evaluated for the disease-free equilibrium for the case of reinfection as well as the existence and stability criteria for the disease, using the model proportions. This evaluation shows that the criteria for a local or worldwide asymptotic stability with a basic reproductive number (R0=0) were satisfied. Hence, there is a chance of no secondary reinfections from the recovered population, as the rate of incidence of the recovered population vanishes (ie, B=0). Results With a total of about 900,000 infected cases worldwide, numerical simulations for this study were carried out to complement the analytical results and investigate the effect that the implementation of quarantine and observation procedures has on the projection of further virus spread. Conclusions As shown by the results, the proportion of the infected population, in the absence of a curative vaccination, will continue to grow worldwide; meanwhile, the recovery rate will continue slowly, which means that the ratio of infection rate to recovery rate will determine the death rate that is recorded. Most significant for this study is the rate of reinfection by the recovered population, which will decline to zero over time as the virus is cleared clinically from the system of the recovered class.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».