Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)
Математическое моделирование
Стохастическое моделирование динамики распространения Ковид-19 с учетом неоднородности населения по иммунологическим, клиническим и эпидемиологическим критериям
Аннотация:
Приведена стохастическая модель распространения Ковид-19 инфекции в некотором регионе. Модель записана в форме непрерывно-дискретного случайного процесса, учитывающего нестационарный приток в регион латентно-инфицированных индивидуумов, прохождение индивидуумами различных стадий инфекционного заболевания, вакцинацию населения региона, повторное заражение части переболевших и вакцинированных индивидуумов. Длительности пребывания индивидуумов в различных стадиях инфекционного заболевания задаются с помощью распределений, отличных от экспоненциального. Разработан алгоритм численного статистического моделирования динамики распространения инфекции среди населения региона на основе метода Монте-Карло. Для калибровки модели использованы данные, описывающие уровень серопревалентности населения Новосибирской области в первую волну эпидемии Ковид-19 (2020 год). Представлены результаты вычислительных экспериментов с моделью по исследованию динамики распространения инфекции в условиях проведения вакцинации населения региона.
Ключевые слова:
распространение эпидемии, стадия-зависимая модель, непрерывно-дискретный случайный процесс, метод Монте-Карло, Ковид-19 инфекция, серопревалентность, вычислительный эксперимент.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 20-04-60157.
Материал поступил в редакцию 24.05.2022, 10.06.2022, опубликован 20.06.2022
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
Образец цитирования:
Н. В. Перцев, К. К. Логинов, А. Н. Лукашев, Ю. А. Вакуленко, “Стохастическое моделирование динамики распространения Ковид-19 с учетом неоднородности населения по иммунологическим, клиническим и эпидемиологическим критериям”, Матем. биология и биоинформ., 17:1 (2022), 43–81
\RBibitem{PerLogLuk22}
\by Н.~В.~Перцев, К.~К.~Логинов, А.~Н.~Лукашев, Ю.~А.~Вакуленко
\paper Стохастическое моделирование динамики распространения Ковид-19 с учетом неоднородности населения по иммунологическим, клиническим и эпидемиологическим критериям
\jour Матем. биология и биоинформ.
\yr 2022
\vol 17
\issue 1
\pages 43--81
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mbb480}
\crossref{https://doi.org/10.17537/2022.17.43}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=49295836}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/mbb480
https://www.mathnet.ru/rus/mbb/v17/i1/p43
Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
I.D. Kolesin, E.M. Zhitkova, “Mathematical Modeling Of the Spread of COVID-19, Taking Into Account the Distribution of Asymptomatic Cases between Actually Asymptomatic and Pre-Symptomatic Cases”, Math.Biol.Bioinf., 19:1 (2024), 52
Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов, “Стохастическое моделирование локальных по времени и местоположению контактов индивидуумов в эпидемическом процессе”, Сиб. журн. индустр. матем., 26:2 (2023), 94–112; N. V. Pertsev, V. A. Topchii, K. K. Loginov, “Stochastic modeling of local by time and location contacts of individuals in the epidemic process”, J. Appl. Industr. Math., 17:2 (2023), 355–369
Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов, “Стохастическое моделирование эпидемического процесса на основе стадия-зависимой модели с немарковскими ограничениями для индивидуумов”, Матем. биология и биоинформ., 18:1 (2023), 145–176
N. V. Pertsev, K. K. Loginov, “Stochastic modeling in immunology based on a stage-dependent framework with non-Markov constraints for individual cell and pathogen dynamics”, Матем. биология и биоинформ., 18:2 (2023), 543–567
Dmitry Grebennikov, Antonina Karsonova, Marina Loguinova, Valentina Casella, Andreas Meyerhans, Gennady Bocharov, “Predicting the Kinetic Coordination of Immune Response Dynamics in SARS-CoV-2 Infection: Implications for Disease Pathogenesis”, Mathematics, 10:17 (2022), 3154
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: