The threshold value of the number of hospital beds in a SEIHR epidemic model
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the impact of the number of hospital beds on the control of infectious diseases and help allocate the limited medical resources in a region, a SEIHR epidemic model including exposed and hospitalized classes is established. Different from available models, the hospitalization rate is expressed as a function of the number of empty beds. The existence and stability of the equilibria are analyzed, and it is proved that the system undergoes backward bifurcation, Hopf bifurcation, and Bogdanov-Takens bifurcation of codimension \begin{document}$ 2 $\end{document} under certain conditions by using the center manifold theory and normal form theory. In particular, our results show that there is a threshold value for the capacity of hospital beds in a region. If the capacity of hospital beds is lower than this threshold value, there will be a backward bifurcation, which means that even if the basic reproduction number, \begin{document}$ \mathbb{R}_0 $\end{document} , is less than unity, it is not enough to prevent the outbreaks. Before taking disease control measures, one should compare the number of beds with the threshold value to avoid misjudgment and try to increase the capacity of hospital beds above this threshold value. The method to estimate the threshold value is also given. In addition, the impacts of the duration of the exposed period on the basic reproduction number and disease transmission are investigated.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».