Effects of fish–human transmission and different life stages of fish on Clonorchiasis: A novel mathematical model
Notice bibliographique
Résumé
Clonorchiasis is a zoonotic disease mainly caused by eating raw fish and shrimp, and there is no vaccine to prevent it. More than 30 million people are infected worldwide, of which China alone accounts for about half, and is one of the countries most seriously affected by Clonorchiasis. In this work, we formulate a novel Ordinary Differential Equation (ODE) model to discuss the biological attributes of fish within authentic ecosystems and the complex lifecycle of Clonorchis sinensis. This model includes larval fish, adult fish, infected fish, humans, and cercariae. We derive the basic reproduction number and perform a rigorous stability analysis of the proposed model. Numerically, we use data from 2016 to 2021 in Guangxi, China, to discuss outbreaks of Clonorchiasis and obtain the basic reproduction number R0=1.4764. The fitted curve appropriately reflects the overall trend and replicates a low peak in the case number of Clonorchiasis. By reducing the release rate of cercariae in 2018, the fitted values of Clonorchiasis cases dropped rapidly and almost disappeared. If we decrease the transmission rate from infected fish to humans, Clonorchiasis can be controlled. Our studies also suggest that strengthening publicity education and cleaning water quality can effectively control the transmission of Clonorchiasis in Guangxi, China.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».