A mathematical model of Zika disease by considering transition from the asymptomatic to symptomatic phase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work presents a mathematical model of Zika disease considering infected individual transition from the asymptomatic to symptomatic phase. Zika virus (ZIKV) itself is a virus that belongs to arbovirus transmitted by the Aedes aegypti mosquitoes. It can also be transmitted through human contact such as sexual contact, blood transfussion, and transplacental infection. As a matter of fact, 80% of those who get infected by ZIKV are asymptomatic. In this work, we investigate the Zika model by considering individual transition case from the asymptomatic to symptomatic phase using SEAIR (host) - SI (vector) model. In this model, we involve human and mosquito populations which have a big role to the transmission of ZIKV itself. In this study, basic reproduction number (R 0) calculated as the largest eigenvalue of Next-Generation Matrix. Furthermore, analytical results also be conducted to determine the existence and local stability of the equilibrium point. A numerical simulation presented to analyze the sensitivity and elasticity of R 0 for some parameters involved in the model, and followed with simulation of autonomous system. We find that transition of asymptomatic to symptomatic case in Zika transmission hold an important role in determining the size of the basic reproduction number. More transition to symptomatic case are better to know the “dark” figure of the real cases in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».