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A non-linear deterministic mathematical model for investigating the population dynamics of COVID-19 in the presence of vaccination

2019年冠状病毒病(COVID-19) 动力学(音乐) 接种疫苗 人口 严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2) 2019-20冠状病毒爆发 人口模型 流行病模型 线性模型 数学 应用数学 计量经济学 计算机科学 病毒学 统计 生物 医学 爆发 物理 传染病(医学专业) 环境卫生 疾病 病理 声学
作者
Evans O. Omorogie,Kolade M. Owolabi,B T Olabode
出处
期刊:Healthcare analytics [Elsevier]
卷期号:5: 100328-100328
标识
DOI:10.1016/j.health.2024.100328
摘要

COVID-19 has been a significant threat to many countries worldwide. COVID-19 remains a threat even in the presence of vaccination. The study formulates and analyzes a non-linear deterministic mathematical model to investigate the dynamics of COVID-19 in the presence of vaccination. Numerical results show that increasing the treatment rates with a relatively high vaccination rate might subdue the virus in the population. Also, decreasing the vaccine inefficacy increases the vaccine efficacy, and this may result in a population free of the virus. We further show that increasing the vaccination rate as against the vaccine inefficacy, the effective contact rate for COVID-19 and the modification parameter that accounts for increased infectiousness for COVID-19, the virus responsible for COVID-19 can be eradicated from the population. The sensitivity analysis results deduce that hidden factors are driving the model dynamics. These hidden factors must be given special attention and minimized. These factors includes the incubation periods for vaccinated and unvaccinated individuals, the fractions for vaccinated and unvaccinated individuals, and the transition rates for vaccinated and unvaccinated individuals

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