A new vision on the modelling of emerging infectious diseases
Main Article Content
Abstract
. Faced with the evolution of tools and method of mathematical modeling in epidemiology that we have for the treatment and prevention of the phenomenon of propagation of infectious diseases today, global warming plays a very important role in the genetic modification of microorganisms. This leads to the unsuitability of existing models such as the Susceptible, Exposed, Infected, Retired (SEIR) model proposed in the literature. The present paper proposes a Susceptible, Exposed, Precontaged, Infected, Retired (SEPIR) model adapted to the mechanism of diffusion of the new forms of the infectious diseases studied. This SEPIR model is specialized in cases where the infection spreads directly: first between precontagious individuals (asymptomatic) and susceptible individuals, second between infectious individuals (symptomatic) and susceptible individuals.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
B.Marçais, L.Bouhot, DELDUC, and F. TACON (2000). Effets possibles des changements globaux sur les micro-organismes symbiotiques et pahogènes et les insectes ravageurs des forêts. Rev. For.Fr.LII ., 1–20.
C.Pacteau and S. Joussaume (2015). Changement climatique et santé. adsp numeros 93, 1–6.
GIEC (2014). Groupe d’experts intergouvernemental sur l’evolution du climat, changements climatique 2014. Rapport de synthèse, le cinquième Rapport d’évaluation de GIEC ., 1–180.
G.Sallet (2010). Nombre de reproduction de base : R0. INRIA et IRD.
INSPQ (27 Janvier 2021). (institut national de santé publique du québec), fiche épidémiologique et clinique dela COVID-19. Version 3.0, 1–24.
J.M.M.ONDO (2012). Les aspects spatiaux dans la modélisation en épidémiologie. Thèse de doctorat, Université du Grenoble.
L.Chahrazed (2002). Modèles stochastiques pour les épidémies cas du sida. Thèse de doctorat, Université
constantine 1, Faculté des sciences exactes, 1–40.
M.Y.Li and L.C.Wang (1995). Global stability in somme SEIR epidemic models. Mathematical Biosciences, Vol.125, Issue. 2, 155–164.
N.P.Bhatia and G.P.Szego (1970). Stability theory of dynamical systems. Springer-Verlag.
OMS (2004). (Organisation modiale de la sante), changement climatique et santé humaine-risques et mesures à prendre. Bibliothèque de l’OMS, ISBM 92 4 259081 9, 1–37.
OMS (2019). (organisation mondiale de la santé), présentation du coronavirus. https://www.who.int/ healthtopics/coronavirus, 1–60.
R.Bonita, R. Beaglehole, and T. Kjellstrom (2010). éléments d’épidémiologie. Volume 2ime édition, pp. 01–90.
S.Morand and C. Lajaunie (2015). Climat et maladies infectieuses. CNRS-CIRAD, centre d’infectiologie et Inserm, Unité de recherche sur les maladies infectieuses et tropicales émergentes, 1–4.
Y.WELKER (2020). Coronavirus, pratico pratique v13. Chef de Service du SMIT au CHIPS, 1–60.
Z.Hu, C.Song, C.Xu, G.Jin, Y.Chen, and X.Xu (2020). Clinical charactéristic of 24 asymptomatic infection with COVID-19 screened among close contacts in nanjing. China , mexdRxiv, 1–15.