Influencia del número efectivo de reproducción en el modelo SIR con una tasa de transmisión dinámica
Autores: Córdova-Lepe, Fernando; Gutiérrez-Jara, Juan Pablo; Chowell, Gerardo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Influencia del número efectivo de reproducción en el modelo SIR con una tasa de transmisión dinámica
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelo epidemiológico
SIR
Ley dinámica
Tasa de transmisión
Ecuación diferencial
Número reproductivo efectivo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, examinamos el modelo epidemiológico -SIR, centrándonos en la ley dinámica que rige la tasa de transmisión. Definimos esta ley dinámica mediante la ecuación diferencial, donde representa un factor de reacción que refleja el estrés proporcional a la variación porcentual del grupo activo. Por otro lado, es un factor proporcional a la desviación de su valor intrínseco. Introducimos la noción de y exploramos su papel dentro del modelo. Específicamente, para el caso donde , derivamos un sistema diferencial autónomo que vincula el número reproductivo efectivo con y posteriormente analizamos su dinámica. Este análisis proporciona nuevas perspectivas sobre el comportamiento del modelo y sus implicaciones para comprender la transmisión de enfermedades.
Descripción
En este documento, examinamos el modelo epidemiológico -SIR, centrándonos en la ley dinámica que rige la tasa de transmisión. Definimos esta ley dinámica mediante la ecuación diferencial, donde representa un factor de reacción que refleja el estrés proporcional a la variación porcentual del grupo activo. Por otro lado, es un factor proporcional a la desviación de su valor intrínseco. Introducimos la noción de y exploramos su papel dentro del modelo. Específicamente, para el caso donde , derivamos un sistema diferencial autónomo que vincula el número reproductivo efectivo con y posteriormente analizamos su dinámica. Este análisis proporciona nuevas perspectivas sobre el comportamiento del modelo y sus implicaciones para comprender la transmisión de enfermedades.