A deterministic analysis of an age-sex-structured model for malaria transmission dynamics
Notice bibliographique
Résumé
• Malaria is a life threatening mosquito-borne disease and it constitutes a global health concern • Development of Mathematical model for malaria disease taking into account age-gender stratification of the population • Malaria model analysis • Malaria transmission control strategies Objectives: Children younger than 5 years and women, especially pregnant women, are at high risk of malaria and death because of their weak immunity and exposure to mosquitoes. Several studies have considered only the age-structured model and other factors but have not considered sex. The objective of this work is to develop and analyze the malaria transmission model including this structure, to contribute to existing measures and mechanisms to eradicate malaria in Rwanda. Methods: A dynamic malaria transmission model considering age and sex structure was developed and analyzed. To study the dynamics of disease, the basic reproduction number was analytically computed and numerically estimated, and the normalized forward sensitivity index was used to highlight its sensitive parameters. Results: The most positive sensitive parameters in the model are the force of infection and the infection rates for vectors and female humans aged 5 years or older. The most negative sensitive parameters are the per capita death rates for vectors and humans. Conclusion: To control the spread of malaria in Rwanda, the biting and infection rates should be decreased. Therefore, women must comply with government measures against malaria and educate children about it.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».