Introduction: This work aims to develop a biomathematical transmission model of COVID-19, in the State of Sergipe, Brazil, to estimate the distribution of cases over time and project the impact on the spread of the epidemic outbreak due to interventions and control measures over the local population. Methods: This is an epidemiological mathematical modeling study conducted to analyze the dynamics of the accumulated cases of COVID-19, which used a logistic growth model that adds a term of withdrawal of individuals as a control measure. Three possible COVID-19 propagation scenarios were simulated based on three different rates of withdrawal of individuals. They were adjusted with real data of the infected and measures of control over the population. Results: The lockdown would be the best scenario, with a lower incidence of infected people, when compared to the other measures. The number of infected people would grow slowly over the months, and the number of symptomatic individuals in this scenario would be 40,265 cases. We noticed that the State of Sergipe is still in the initial stage of the disease in the scenarios. It was possible to observe that the peak of cases and the equilibrium, in the current situation of social isolation, will occur when reaching the new support capacity, at the end of August in approximately 1,171,353 infected individuals. Conclusions: We established that lockdown is the intervention with the highest ability to mitigate the spread of the virus among the population.
Resumo. Apresentamos neste trabalho soluções numéricas para PVI fuzzy, com aplicação em modelos epidemiológicos do tipo SI (Suscetível-Infectado) com dinâmica vital em que as condições iniciais são consideradas incertas e modeladas por números fuzzy. Nas equações diferenciais são consideradas derivadas para processos fuzzy autocorrelacionados. A fim de manipular as operações, são definidas aritméticas fuzzy interativa, baseada em uma família de distribuições de possibilidade conjunta parametrizada J γ .Palavras-chave. Interatividade Fuzzy, Distribuição de Possibilidade Conjunta, Problema de Valor Inicial Fuzzy.
IntroduçãoOs modelos matemáticos epidemiológicos são frequentemente estudados para compreender a dinâmica e a evolução de uma certa doença, e possibilita indicar algum controle para a mesma. Geralmente, os modelos matemáticos para doenças de transmissão direta são dados por sistemas de equações diferenciais ordinárias ou parciais. No entanto, os modelos clássicos não levam em conta incertezas provenientes de parâmetros ou de conhecimentos parciais, possivelmente presentes nos fenômenos biológicos.Dentre os diversos modelos epidemiológicos conhecidos, abordaremos aquele do tipo SI (Suscetível (S)-Infectado (I)) com dinâmica vital, istoé, os indivíduos suscetíveis que contraem a doença não se recuperam. Um exemplo de doença que se comporta desse modó e a AIDS [5]. Tal modelo matemáticoé dado pelo sistema abaixo (1) 1
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