×
Sutawas Janreung;Wirawan的Chinviriyasit;塞塔帕特·钦维里亚西特

交叉免疫和非线性发病率对两种登革热血清型传播动力学作用的数学评估。 （英语） Zbl 1482.92100号

Adv.Difference等于。 2020年，第147号论文，32页（2020年）.
摘要：登革热是一种常见疾病，如果发生第二次感染，可导致患者休克、内出血和死亡。本文建立了一个具有非线性发病率的多性别登革热模型来研究两种登革热血清型的传播。该模型的动力学行为取决于称为生殖数的阈值（R_0^n），生殖数取决于与血清型-1和血清型-2相关的生殖数。\（R_0^n \）的值用于反映该疾病是消亡还是流行。发现该模型具有全局稳定的无病平衡点，如果（R_0^n \leq 1），这表明如果公共卫生措施使阈值（并保持）小于1，疾病控制战略的有效性在于，无论子群体的初始规模如何，社区中受感染的人和蚊子的数量都将降至零。当（R_0^n>1）时，称为共存的初级和次级感染平衡的地方病平衡是局部渐近稳定的。利用泰国的数据探讨交叉免疫和非线性发病率的影响，以确定控制和预防登革热传播和再感染的有效策略。

MSC公司：

92天30分 流行病学
37N25号 生物学中的动力系统
92C60型 医学流行病学
92D25型 人口动态（一般）

关键词：

登革热;交叉免疫;非线性入射;继发感染
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Janreung}等人，高级差分方程。2020年，第147号论文，32页（2020年；Zbl 1482.92100）
全文： 内政部
OA许可证

参考文献：

[1] I·考瑟。；罗宾逊，M.J。；《登革热病毒感染：流行病学、病因、临床表现、诊断和预防》，《儿科杂志》。，131, 516-524 (1997) ·doi:10.1016/S0022-3476（97）70054-4
[2] Halstead Dengue，S.B.，《柳叶刀》，370，1644-1652（2007）·doi:10.1016/S0140-6736（07）61687-0
[3] Gubler，D.J.，登革热和登革热出血热，临床。微生物。修订版，第11、3、480-496页（1998年）·doi:10.1128/CMR.11.3480
[4] 吉本斯，R.V。；卡拉纳鲁伊，S。；Jarman，R.G。；尼萨拉克，A。；沃恩，D.W。；Endy，T.P。；Mammen，M.P.Jr；Srikiatkhachorn，A.，《登革热重复入院分析，以估计导致入院和登革热出血热的第三或第四次登革热感染的频率，以及血清型序列》，Am.J.Trop。医学Hyg。，77, 5, 910-913 (2007) ·doi:10.4269/ajtmh.2007.7.910
[5] Normile，D.：50年来第一种新型登革热病毒。http://news.sciencemag.org/health/2013/10/first-new-dengue-virus-type-50-years (2013)
[6] 世卫组织：登革热和严重登革热。http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs117/en/ (2015)
[7] Dejnirattisai，W。；Jumnainsong，A。；Onsirisakul，N。；菲顿，P。；瓦萨纳瓦塔纳，S。；Limpitikul，W。；Puttikhunt，C。；爱德华兹，C。；Duangchinda，T。；苏帕萨，S。；Chawansuntati，K。；Malasit，P。；Mongkolsapaya，J。；Screaton，G.，《交叉反应抗体增强人类登革热病毒感染》，《科学》，328745-748（2010）·doi:10.1126/科学.1185181
[8] 疾病预防控制中心：登革热。http://www.cdc.gov/dengue/（2012年）
[9] B.亚当斯。；霍姆斯，E.C。；张，C。；Mammen，M.P.Jr。；Nimmannitya，S。；Kalayanarooj，S。；Boots，M.，交叉保护免疫可以解释曼谷流行的登革热病毒血清型交替流行模式，Proc。国家。阿卡德。科学。，103, 38, 14234-14239 (2006) ·doi:10.1073/pnas.0602768103
[10] 永高，Y。；Koelle，K.，《登革热传播减少可能会增加登革热出血热的发病率》，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，105，2238-2243（2008）·doi:10.1073/pnas.0709029105
[11] B.亚当斯。；Boots，M.，《模拟抗体依赖性增强与免疫距离之间的关系以及在登革热中的应用》，J.Theor。《生物学》，242337-346（2006）·Zbl 1447.92384号 ·doi:10.1016/j.jtbi.2006.03.002
[12] Wearing，H.J。；Rohani，P.，登革热流行的生态和免疫学决定因素，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，103，11802-11807（2006）·doi:10.1073/pnas.0602960103
[13] Bianco，S.、Shaw，L.B.、Schwartz，I.B.：多序列相互作用的流行病学：交叉免疫和抗体依赖性增强之间的相互作用（2009年）。10.1063/1.3270261
[14] 川口，I。；佐佐木，A。；Boots，M.，为什么登革热病毒血清型与登革热毒株之间的血清型相似性增强和限制密切相关，Proc。英国皇家学会。，270, 2241-2247 (2003) ·doi:10.1098/rspb.2003.2440
[15] 阿布·拉达德，L.J。；Ferguson，N.M.，《交叉免疫、突变和随机灭绝对病原体多样性的影响》，Proc。R.Soc.伦敦。B、 2712431-2438（2004）·doi:10.1098/rspb.2004.2877
[16] Woodall，H。；Adams，B.，登革热流行病学模型中的部分交叉增强，J.Theor。生物，351，67-73（2014）·Zbl 1412.92302号 ·doi:10.1016/j.jtbi.2014.02.016
[17] Esteva，L。；Vargas，C.，登革热传播模型分析，数学。生物科学。，150, 2, 131-151 (1998) ·Zbl 0930.92020号 ·doi:10.1016/S0025-5564（98）10003-2
[18] 古普塔，S。；弗格森，N。；Anderson，R.M.，《抗原可变传染源群体中的混沌、持续性和菌株结构的进化》，《科学》，240912-915（1998）·doi:10.1126/science.280.5365.912
[19] Esteva，L。；Vargas，C.，登革热病毒不同血清型的共存，J.Math。《生物学》，46，31-47（2003）·Zbl 1015.92023号 ·doi:10.1007/s00285-002-0168-4
[20] 加尔巴，S.M。；Gumel，A.B。；Abu Bakar，M.R.，登革热传播动力学中的后向分叉，数学。生物科学。，215, 11-25 (2008) ·Zbl 1156.92036号 ·doi:10.1016/j.mbs.2008.05.002
[21] Chikaki，E。；Ishikawa，H.，泰国登革热传播模型，考虑所有四种血清型的序贯感染，J.Infect。开发中心。，3, 9, 711-722 (2009) ·doi:10.3855/jidc.616
[22] Aguiarb，M。；Kooi，B.W。；Stollenwerk，N.，《不对称双流登革热模型的分析》，《数学》。生物科学。，248, 128-139 (2014) ·Zbl 1310.92055号 ·doi:10.1016/j.mbs.2013.12.009
[23] Nunez-Lopez，M。；Ramos-Castaneda，J。；Gonzalez Morales，N.L.公司。；Velasco-Hernandez，J.X.，两种登革热血清型与疫苗接种情景的传播动力学，数学。生物科学。，000, 1-18 (2016) ·Zbl 1377.92087号
[24] 郑东东。；Nie，L.F.，在存在意识和媒介控制中模拟两种登革热菌株的传播动力学，J.Theor。生物学，44382-91（2018）·Zbl 1397.92703号 ·doi:10.1016/j.jtbi.2018.017
[25] Souto-Maior，C.：登革热病毒传播的多血清型模型：模拟研究和推断在流行病学监测中的应用前景。https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2019/03/22/583351.full.pdf (2019)
[26] 塔斯曼，H。；Ndii，M.Z。；Supriatna，A.K。；Soewono，E。；Anggriani，N。；Siregar，E.，相同血清型再感染对登革热传播动力学的影响，应用。数学。计算。，349, 62-80 (2019) ·Zbl 1428.92100号
[27] Janreung，S。；Chinviriyasit，W.，《开发具有疫苗接种影响的双血清型登革热模型以预测登革热在泰国的传播》，J.Eng.Appl。科学。，9872-9883（2019）·doi:10.36478/jeasci.2019.9872.9883
[28] Zhang，Y。；高S.J。；Liu，Y.J.，具有饱和发病率的候鸟非自治模型分析，Commun。非线性科学。数字。模拟。，17, 1659-1672 (2012) ·Zbl 1239.92077号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2011.08.040
[29] 马里兰州。；安德拉德，M。；Hens，N。；Beutels，P.，《登革热传播的动态流行病学模型：结构方法的系统综述》，《公共科学图书馆·综合》，第7期（2012年）·doi:10.1371/journal.pone.0049085
[30] 疾病控制部门：登革热。https://ddc.moph.go.th/th/site/office_newsview/view/696 (2018)
[31] 卡帕索五世。；Serio，G.，Kermack-McKendrick确定性流行病模型的推广，数学。生物科学。，42, 41-61 (1978) ·Zbl 0398.92026号 ·doi:10.1016/0025-5564（78）90006-8
[32] 坎宁安，J.，麻疹确定性模型，Z.Nat.forsch。，生物科学杂志。，34, 647-648 (1979) ·doi:10.1515/znc-1979-7-829
[33] Liu，W.M。；莱文，S.A。；Iwasa，Y.，非线性发病率对SIRS流行病学模型行为的影响，J.Math。生物学，23187-204（1986）·Zbl 0582.92023号 ·doi:10.1007/BF00276956
[34] 阮，S。；Wang，W.，具有非线性发病率的流行病模型的动力学行为，J.Differ。Equ.、。，188, 135-163 (2003) ·Zbl 1028.34046号 ·doi:10.1016/S0022-0396（02）00089-X
[35] 刘，X。；Stechlinski，P.，具有时变参数和一般非线性发病率的传染病模型，应用。数学。型号。，36, 1974-1994 (2012) ·Zbl 1243.93077号 ·doi:10.1016/j.apm.2011.08.019
[36] Yi，N。；刘，P。；张强，非线性发病率流行病模型的分岔分析与跟踪控制，应用。数学。型号。，36, 1678-1693 (2012) ·Zbl 1243.39013号 ·doi:10.1016/j.apm.2011.09.020
[37] Lee，K.S。；Kim，D.，具有非线性发病率的松材线虫病传播模型的全球动力学，应用。数学。计算。，37, 4561-4569 (2013) ·Zbl 1270.91035号
[38] 屋顶-O，P。；西吉尼亚西特。；Chinviriyasit，S.，具有临时免疫的疟疾模型后向分岔中发病函数的影响，数学。生物学，26547-64（2015）·Zbl 1368.92190号
[39] 王，W。；蔡，Y。；Kang，Y.，具有非线性发病率的随机SIRS流行病模型，应用。数学。计算。，305, 221-240 (2017) ·Zbl 1411.92267号
[40] 萨胡，G.P。；Dhar，J.，具有部分暂时免疫和饱和发病率的SVEIS流行病模型分析，应用。数学。型号。，36, 908-923 (2012) ·Zbl 1243.34068号 ·doi:10.1016/j.apm.2011.07.044
[41] Jana，S.，三种控制方法在媒介传播疾病中的最佳应用——一项数学研究，Commun。非线性科学。数字。模拟。，18, 10, 2868-2884 (2013) ·Zbl 1306.92059号 ·doi:10.1016/j.cnsns.2013.01.022
[42] Carr，J.，中心流形理论的应用（1981），纽约：Springer，纽约·Zbl 0464.58001号
[43] IAMAT：泰国一般健康风险：登革热。https://www.iamat.org/country/thailand/risk/dengue (2019)
[44] 唐纳利，C.A。；Bartley，L.M。；Garnett，G.P.，登革热流行地区的季节模式：机制的数学模型，Trans。R.Soc.Trop公司。医学Hyg。，96, 387-397 (2002) ·doi:10.1016/S0035-9203（02）90371-8
[45] 努诺，M。；卡斯蒂略-查韦斯，C。；Z.Feng。；Martcheva，M.，《流感的数学模型：交叉免疫、隔离和年龄结构的作用》，Lect。数学笔记。，1945, 349-361 (2008) ·Zbl 1206.92016号 ·doi:10.1007/978-3-540-78911-6_13
[46] van den Driessche，P。；Watmough，J.，疾病传播分区模型的繁殖数和亚阈值地方病平衡，数学。生物科学。，180, 29-48 (2002) ·Zbl 1015.92036号 ·doi:10.1016/S0025-5564（02）00108-6
[47] Dietz，K.，《传染病基本生殖数的估算》，《统计方法医学研究》，第2、1、23-41页（1993年）·doi:10.1177/096228029300200103
[48] 卡斯蒂略-查韦斯，C。；Song，B.，结核病的动力学模型及其应用，数学。Biosci公司。工程，1，2，361-404（2004）·兹比尔1060.92041 ·doi:10.3934/mbe.2004.1.361
[49] Chowell，G。；费尼莫尔，P.W。；Castill-Garsow，医学硕士。；Castillo-Chavez，C.，《安大略省、香港和新加坡SARS疫情：诊断和隔离作为控制机制的作用》，J.Theor。生物学，224，1-8（2003）·Zbl 1434.92028号 ·doi:10.1016/S0022-5193（03）00228-5
[50] 德雷珀，N.R。；Smith，H.，《应用回归分析》（2014），加拿大：威利·Zbl 0158.17101号
[51] 奇蒂尼斯，N。；海曼，J.M。；Manore，C.A.，《媒介传播疾病的垂直传播模型及其在裂谷热中的应用》，J.Biol。动态。，7, 1, 11-40 (2013) ·兹比尔1447.92407 ·doi:10.1080/17513758.2012.733427
[52] Nishiura，H.，针对登革热临床发作的短期交叉保护免疫持续时间：初步估计，《登革热公告》。，32, 55-66 (2008)
[53] Lourenco，J。；Recker，M.，《登革热血清型免疫相互作用及其对疫苗影响预测的影响》，《流行病学》，16，40-48（2016）·doi:10.1016/j.epidem.2016.05.003
[54] 维勒姆中心：登革热，交叉防护两年。https://virchowvillerme.eu/public-health/dengue-fever交叉保护两年/ (2018)
[55] 世卫组织：登革热和严重登革热。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-sever-dengue (2019)
[56] 世卫组织，《登革热疫苗：世卫组织立场文件》，2018年9月，Wkly。流行病。记录，93，36，457-476（2018）
[57] 传染病研究政策中心（CIDRAP）：赛诺菲限制接种登革热疫苗，但淡化抗体增强。https://www.idrap.umn.edu/news-perspective/2017/12/sanofi-restricts-dengue-vaccine-downplays-antibody-enhancement（https://www.idrap.umn.edu/news-perspective/2017/12/sanofi-restricts-dengue-vaccine-downplays-antibody-enhancement） (2019)
[58] LaSalle，J.P.，《动力系统的稳定性》（1976），费城：SIAM，费城·Zbl 0364.93002号
[59] 泰国疾病控制部：2018年12月18日公布登革热疫情。https://ddc.moph.go.th/uploads/files/52ab50e89451c62ec1aa2f2a08bb17ec.pdf (2018)
[60] 世卫组织：登革热和严重登革热。https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-sever-dengue (2018)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。