对于梅毒数据的分数和分数SIS模型
Enrique C Gabrick1, Elaheh Sayari1, Diogo L M Souza1
1Graduate Program in Science, State University of Ponta Grossa, 84030-900 Ponta Grossa, PR, Brazil.
Chaos (Woodbury, N.Y.)
|September 15, 2023
概括
这项研究使用碎形衍生物增强了SIS流行病模型,显示了与巴西梅毒数据的更好的匹配. 与标准或分数模型相比,分数模型提供了更准确的疾病动态表示.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 数学生物学 数学生物学
- 动态系统 动态系统
背景情况:
- 易感-传染-易感 (SIS) 模型是流行病学中的一个基本工具.
- 分数和分数计算为模拟复杂现象提供了先进的方法,包括疾病传播.
- 现有的模型可能无法完全捕捉传染病的复杂动态.
研究的目的:
- 扩展SIS模型使用分数和分数导数.
- 为了比较标准,分数和分数SIS模型在描述现实世界流行病数据中的有效性.
- 调查修改的分数顺序对模型性能的影响.
主要方法:
- 为标准,分数和分数SIS模型开发明确和数值解决方案.
- 将模型应用于巴西梅毒数据 (2011-2021年).
- 计算相关系数 (r) 来评估模型适合的准确性.
- 引入一种修改后的碎形配方,具有双重碎形顺序和权重.
主要成果:
- 碎形SIS模型表现出比标准或分数模型更适合梅毒数据,以更高的相关系数表示.
- 估计的流行病学参数包括11.6天的恢复期和6.5.5的基本繁殖数 (R0) .
- 一个修改后的碎形配方,有两个不同的碎形顺序和重量,进一步提高了模型的描述性准确性.
结论:
- 分数和分数导数为古典流行病模型提供了有价值的扩展.
- 碎形SIS模型,特别是经过修改后的SIS模型,为分析和预测传染病传播提供了一个优越的框架.
- 这种方法增强了我们对疾病动态的理解,并改善了数据适合公共卫生洞察力.


