Mathematical Modeling and Stability Analysis of the COVID-19 Spread by Considering Quarantine and Hospitalize
Notice bibliographique
Résumé
A virus that attacks the human respiratory system that first appeared in the province of Wuhan, China is known as COVID-19 (SARS COV2 n-corona virus). In order to anticipate the increasing of the cases, a strategy is needed to inhibit its growth and spread. Seeing the projection of future situations becomes very important, so we can anticipate with a selection of policy scenarios. The dynamical system model approach is very important for predicting future situations as well as selectable scenarios based on simulation results. In this study, we develop a COVID-19 transmission model which can be used to predict the epidemiological outcome and simultaneously to evaluate the effect of quarantine and hospitalization to COVID-19 spread. The mathematical model of the transmission of COVID-19 was developed in the form of the non-linear differential equation system, with seven variables, namely susceptible, exposed, infected, quarantined-1 (exposed individuals who were quarantined), quarantined-2 (infected individuals who were quarantined), hospitalized and recovered. The proposed model has a non-endemic and endemic equilibrium point. Local stability analysis of the non-endemic equilibrium point was investigated using the Routh-Hurwitz criterion, while global stability of the endemic equilibrium point was analyzed by using the Lyapunov method. If the basic reproduction number is less than one, then non-endemic equilibrium point is stable. On the other hand, if the basic reproduction number is greater than one, then endemic equilibrium point is stable. Verification of the developed model was carried out through numerical simulations using data from Central Java Province, Indonesia. We have investigated that parameter related to quarantine and hospitalize affect the number of new infections COVID-19 and the basic reproduction number. From the simulation results, it was found that strict quarantine and hospitalize have the potential to succeed in reducing and inhibiting the transmission of the COVID-19. It can be used by the government in making policies to increase the implementation of quarantine and hospitalize in the community.
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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) | 0,002 | 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 ».