A deterministic compartmental model for investigating the impact of escapees on the transmission dynamics of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The recent outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) pandemic has devastated many parts of the globe. Non-pharmaceutical interventions are the widely available measures to combat and control the COVID-19 pandemic. There is great concern over the rampant unaccounted cases of individuals skipping the border during this critical period in time. We develop a deterministic compartmental model to investigate the impact of escapees (individuals who evade mandatory quarantine) on the transmission dynamics of COVID-19. A suitable Lyapunov function has shown that the disease-free equilibrium is globally asymptotically stable, provided R0<1. We performed a global sensitivity analysis using the Latin-hyper cube sampling method and partial rank correlation coefficients to determine the most influential model parameters on the short and long-term dynamics of the pandemic to minimize uncertainties associated with our variables and parameters. Results confirm a positive correlation between the number of escapees and the reported COVID-19 cases. It is shown that escapees are primarily responsible for the rapid increase in local transmissions. Also, the results from sensitivity analysis show that an increase in governmental role actions and a reduction in the illegal immigration rate will help to control and contain the disease spread.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».