7 research outputs found

    On some new mathematical models for infective diseases: analysis, equilibrium, positivity and vaccination controls

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    196 p.Por un lado, cuando la enfermedad se desarrolla mediante la transmisión de los agentes patógenos de un individuo enfermo a otro, como puede ser el caso del SIDA, o la gripe, se le llama enfermedad infecciosa, mientras que las enfermedades no-infecciosas se desarrollan sin la intervención de estos agentes, y normalmente se asocian a predisposiciones genéticas, ambientales o modos de vida específicos. Esto no significa que estas dos categorías no puedan solaparse, por ejemplo, la cirrosis y el cáncer de hígado se asocian firmemente a contraer hepatitis (una enfermedad infecciosa), aunque contraer esta enfermedad no es necesario para que incida el cáncer o la cirrosis. En otra enfermedades, las variables derivadas del ecosistema de los agentes de infección puede aumentar la complejidad de los parámetros de los modelos hasta un nivel donde estos se vuelven inservibles. En tales casos, como en el de las enfermedades causadas por ¿macro parásitos¿ tipo pulgas, trematodos u hongos, no se tienen en cuenta a la hora de modelizar, ya que las circunstancias ambientales en las que se da la infección y el numero de agentes infecciosos tienen tanta influencia en la enfermedad que la complejidad de los modelos aumenta hasta el punto de no poder describir correctamente.Por tanto, los modelos matemáticos mas eficaces se concentran en las enfermedades infecciosas de transmisión ¿rápida¿, donde la densidad de patógenos dentro del anfitrión y su ciclo de vida no son relevantes para el modelo. Epidemias típicas estudiadas suelen ser la gripe, tos ferina, tuberculosis, malaria, dengue, sarampión, difteria, etc¿La mecánica de estas enfermedades epidémicas comparte una serie de parámetros caracterizados por la transmisión de la enfermedad de infectados a no infectados, y típicamente contiene unos periodos de tiempo en donde la enfermedad no ha presentado los síntomas (periodo de incubación) pero el paciente se ha vuelto infectivo para otros. Mas tarde, los infectados muestran síntomas externos (infecciosos) de diferentes tipos e intensidades, dependiendo del tipo de enfermedad e individuos. Al cabo de cierto tiempo, que depende de cada enfermedad, la población infectada puede volver a recobrarse, siendo esta inmune a la enfermedad o susceptible de nuevo a otras infecciones. Los modelos epidémicos se refieren a las diversas clases de subpoblaciones relativas a la enfermedad usando los siguientes acrónimos:¿ La subpoblación susceptible (¿S¿), o la porción de individuos de la población total que es susceptible a ser infectada¿ La subpoblación infectada (¿E¿) son aquellos individuos de la población que ha sido contagiada por la enfermedad pero todavía no es capaz de producir nuevas infecciones. También se les llama población expuesta.¿ La subpoblación infecciosa (¿I¿) esta compuesta de aquellos individuos infectados que son capaces de transmitir la infección a otros individuos.¿ La subpoblación ¿recobrada¿ (¿R¿) se refiere a la población no enferma que no pertenece a la población susceptible. Se entiende que es inmune tras haber pasado la enfermedad y tener defensas activas contra ella, aunque otras veces dicha inmunidad se puede adquirir mediante otros medios.Este es el caso en algunos modelos epidémicos en el que se incluye también una subpoblación extra llamada ¿vacunados¿ (¿V¿).La suma total de las subpoblaciones se denomina población total (¿N¿)De esta forma se presentan una serie de modelos típicos con diferentes niveles de complejidad ¿ Modelos SI (Susceptible/Infeccioso)¿ Modelos SIR (Susceptible/Infeccioso/Recobrado)¿ Modelos SEIR (Susceptible/Expuesto/Infeccioso/Recobrado)¿ Modelos SVEIR (Susceptible/Vacunado/Expuesto/Infeccioso/Recobrado)En estos modelos pueden aplicar una función para representar la vacunación, a la que nos referiremos como Vc. . Según sea la naturaleza específica de las enfermedad y la reacción del sistema inmunitario del huésped, algunas variantes de los modelos, como el anterior, incluyen un nuevo "S" final en su correspondiente acrónimo (cf. SEIRS), como la etapa final de la enfermedad se remonta desde recuperó para susceptible. Dependiendo de la velocidad de la del proceso y el impacto en la salud de la población enferma, las fluctuaciones en la población total se pueden tener en cuenta. Por lo tanto, la tasa de producción de los recién nacidos y las tasas de mortalidad se tienen en cuenta aunque, por simplicidad, a veces la población se supone constante y estos parámetros se omiten en las ecuaciones.A la hora de controlar estas enfermedades hay varios métodos para reducir, en términos estadísticos, la probabilidad de infección sobre la población y la propagación de la enfermedad. Muchos de ellos implican la eliminación de cierta cantidad de individuos susceptibles o infectados de la población (sacrificio), o el aislamiento de lo conocido infectados del resto de los individuos sanos (cuarentena). La medicina tiene una larga historia con esta forma de control de la enfermedad, que en nuestros modelos se convertirían en las leyes de control. Estos métodos son genéricos y pueden aplicarse cuando la información acerca de la enfermedad es mínima. Sin embargo, los recursos necesarios utilizando estos métodos no siempre son menos intrusivo y son necesarios otros métodos más asequibles. Por lo tanto, la vacunación se considera una ley de control y de tal modo hay dos estrategias principales sobre cómo aplicarlas: Vacunación constante y vacunación impulsiva, siendo estas controladas por leyes basadas en datos de las subpoblaciones, etc.Las leyes de control de la vacunación pueden incluir observadores para estimar las subpoblaciones con el fin de sintetizar los controles basados en ellos. Un dato importante a tener en cuenta en relación con la vacunación es la siguiente: los modelos epidémicos nunca son (estado) controlables bajo cualquier ley de control de la vacunación y, lo que es equivalente, los modelos epidémicos siempre muestran (estado) una incontrolabilidad, por lo que no hay una ley de control que permita llevar a todas las subpoblaciones a los valores prescritos en un tiempo finito. La razón intuitiva para esta incontrolabilidad es que los modelos epidémicos describen transiciones entre las subpoblaciones y normalmente una persona que se infecta, siempre que no muere, pasa a lo largo de todas las fases de la enfermedad a través del tiempo por lo que esto hace imposible lograr con capacidad de control de la forma habitual. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que la propiedad de "controlabilidad de salida" es un objetivo realizable, si la salida se define con alguna combinación de subpoblación. Por ejemplo, si la salida es la suma de expuestos + infecciosos, puede fijarse como la controlabilidad de salida observada subjetivas para fijar a cero esta salida. Si se define como la suma de los susceptibles + inmunes, puede fijarse como objetivo la controlabilidad de salida para arreglar esta salida para ellos emergente totales.Esta tesis doctoral versa sobre algunas propiedades en la dinámica de las clases de varios de los modelos epidémicos SIRS, SEIRS y SVEIRS. Se le da una mayor relevancia a las propiedades de estabilidad local (alrededor de los puntos de equilibrio) y global, así como a las reglas de vacunación que se implementan con el fin de eliminar asintóticamente la enfermedad y / o para mejorar su comportamiento transitorio hacia a erradicación en la práctica.Nuestros modelos epidémicos se pueden desarrollar ya sea con poblaciones normalizadas o no normalizadas (la población total es de unidad y de las subpoblaciones son fracciones de la unidad cuya suma iguala la unidad). En el primer caso, la evolución en el tiempo de las subpoblaciones se interpreta como un porcentaje de la cantidad de individuos de cada subpoblación en cada instante de tiempo. Otras propiedades de interés en el contexto de las ecuaciones diferenciales o sistemas de tiempo continuo o de tiempo discreto son: i) Estabilidad global/local: La estabilidad global de la población es irrelevante para los modelos normalizados, ya que todas las subpoblaciones están delimitadas para todos los tiempos. En el caso de los modelos de un-normalizada, es de interés en el caso de que la población total es ilimitado.ii) ii) Estabilidad parcial global/local: Es relevante tanto para ambos modelos normalizados/no normalizados, en el sentido de que las subpoblaciones expuestas e infecciosas son candidatas a converger asintóticamente a cero. De la misma forma, la suma de todas las otras subpoblaciones converge asintóticamente al total de la población.iii) iii) La permanencia de la infección: Se relaciona con el caso cuando las subpoblaciones expuestas/infecciosas no pueden eliminarse de manera. Si el modelo es permanente para cualquier condición inicial, entonces el punto de equilibrio libre de enfermedad (es decir, la que tiene cero subpoblaciones infectadas o infecciosas) no puede ser asintóticamente estable. iv) iv) La positividad de la solución: Dada la coherencia de los modelos en relación con la naturaleza de lo descrito, los modelos epidémicos no admiten subpoblaciones negativas. os modelos se describen mediante un conjunto de parámetros, siendo algunos de ellos depende de la especie tratados y algunos de ellos de la enfermedad en particular. En general los parámetros principales son :-Las tasas de natalidad de la población, , que se relacionan con la población que por unidad de tiempo, en promedio. -Las tasa de mortalidad natural relacionada con la muerte de las personas debido a la vejez y causas no relacionada con la enfermedad-A su vez, existe una tasa de mortalidad adicional causado por la enfermedad en la subpoblación infectada. Al igual que en la tasa de mortalidad natural, es proporcional a la inversa la vida, en promedio, de un individuo afectado por la enfermedad.-Ratios de transición de subpoblación infectada a infecciosa, de infecciosa a recuperada y de recuperada a susceptible de nuevoAsimismo, dado que tratamos con enfermedades infecciosas, se tiene en cuenta una constante transmisión de la enfermedad, que se define en función del tipo de modelo utilizado.-R0: número de reproducción básica, que se define como el número promedio de casos secundarios generados a partir de un caso primario medio en una subpopblación totalmente susceptible. Este numero se deriva del resto de los parámetros y depende del tipo de modelos, y en muchos aspectos es fundamental para comprender la naturaleza de las enfermedades y su evolución a través del tiempo. El número básico de reproducción se utiliza para estudiar el impacto global que una enfermedad puede producir en una población, como R0> 1 significaría que el número de personas infectadas aumentará con respecto a la generación anterior, y R0 <1 significaría lo contrario, una disminución del número de infectados. El valor de R0 entonces se obtiene multiplicando el tiempo de infectividad medio de una persona por la tasa media de infección de un individuo en una población libre de enfermedad.Desde un punto de vista matemático, sin embargo, este individuo infectado solitario en una población libre de enfermedad se considera una perturbación del estado libre de enfermedad, uno de los muchos posibles pequeños cambios realizados en un estado de equilibrio. Entonces, dadas las ecuaciones diferenciales que regulan la dinámica de estos modelos, el efecto general de cualquier perturbación en la evolución del sistema cuando está en un estado de equilibrio se puede calcular. Dada una serie de ecuaciones de la dinámica del sistema, podemos obtener la matriz jacobiana en el punto libre de enfermedad. Entonces, la obtención de los autovalores de esta matriz nos dará las tendencias (cuando las perturbaciones realizadas son pequeñas) a aumentar o disminuir de los diversos tipos de alteraciones que se pueden hacer a este estado libre de enfermedad. Cuando los autovalores son negativos, el sistema reacciona disminuyendo las subpoblaciones que han subido conforme al autovector asignado a dicho autovalor, y aumentar las subpoblaciones que han disminuido, hasta llegar otra vez al estado libre de enfermedad. Por lo tanto, se puede decir que el estado de equilibrio es, por lo menos, localmente estable.El numero de reproducción uno manifestación de todos los valores propios de la matriz jacobiana en el equilibrio. Considere un modelo SIR como en la sección anterior con un muerto y tarifas un recién nacido ¿ y ¿ respectivamente. La matriz Jacobiana característicaEl papel del número de reproducción en el estudio de la enfermedad no sólo se limitará a hacer predicciones sobre el estado libre de la enfermedad. En condiciones R0 también puede ser un parámetro útil en el estudio de otros estados de equilibrio de las enfermedades, donde la definición inicial hecha por los epidemiólogos no se puede aplicar a las situaciones específicas

    Analytic Comparison of Some Epidemic Models with Vaccination

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    AbstractIn this paper, we discuss the elementary properties of some simple SI, SR, SIR and SEIR epidemic models whose parameterizing functions (such as per-capita death rate, disease transmission, removal rate etc.) might be eventually time-varying but nonnecessarily time-integrable. Vaccination rules based of feedback, measuring the numbers of some of the partial populations defining the disease progress, are also discussed

    Feedback linearization-based vaccination control strategies for true-mass action type SEIR epidemic models

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    This paper presents a feedback linearization-based control strategy for a SEIR (susceptible plus infected plus infectious plus removed populations) propagation disease model. The model&nbsp;takes into account the total population amounts as a refrain for the illness transmission since&nbsp;its increase makes more difficult contacts among susceptible and infected. The control objective&nbsp;is novel in the sense that the asymptotically tracking of the removed-by-immunity population&nbsp;to the total population while achieving simultaneously the remaining population (i.e. susceptible&nbsp;plus infected plus infectious) to asymptotically converge to zero. The vaccination policy is firstly&nbsp;designed on the above proposed tracking objective. Then, it is proven that identical vaccination&nbsp;rules might be found based on a general feedback linearization technique. Such a formal technique&nbsp;is very useful in control theory which provides a general method to generate families of vaccination&nbsp;policies with sound technical background which include those proposed in the former sections&nbsp;of the paper. The output zero dynamics of the normal canonical form in the theoretical feedback&nbsp;linearization analysis is identified with that of the removed-by-immunity population. The various&nbsp;proposed vaccination feedback rules involved one of more of the partial populations and there is&nbsp;a certain flexibility in their designs since some control parameters being multiplicative coefficients&nbsp;of the various populations may be zeroed. The basic properties of stability and positivity of the&nbsp;solutions are investigated in a joint way. The equilibrium points and their stability properties as&nbsp;well as the positivity of the solutions are also investigated

    An observer-based vaccination control law for an Seir epidemic model based on feedback linearization techniques for nonlinear systems

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    This paper presents a vaccination strategy for fighting against the propagation of epidemic diseases. The disease propagation is described by an SEIR (susceptible plus infected plus infectious plus removed populations) epidemic model. The model takes into account the total population amounts as a refrain for the illness transmission since its increase makes the contacts among susceptible and infected more difficult. The vaccination strategy is based on a continuous-time nonlinear control law synthesised via an exact feedback input-output linearization approach. An observer is incorporated into the control scheme to provide online estimates for the susceptible and infected populations in the case when their values are not available from online measurement but they are necessary to implement the control law. The vaccination control is generated based on the information provided by the observer. The control objective is to asymptotically eradicate the infection from the population so that the removed-by-immunity population asymptotically tracks the whole one without precise knowledge of the partial populations. The model positivity, the eradication of the infection under feedback vaccination laws and the stability properties as well as the asymptotic convergence of the estimation errors to zero as time tends to infinity are investigated

    On a generalized SVEIR epidemic model under regular and adaptive impulsive vaccination

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    A model for a generic disease with incubation and recovered stages is proposed. It&nbsp;incorporates a vaccinated subpopulation which presents a partial immunity to the disease. We study&nbsp;the stability, periodic solutions and impulsive vaccination design in the generalized modeled system&nbsp;for the dynamics and spreading of the disease under impulsive and non-impulsive vaccination. First,&nbsp;the effect of a regular impulsive vaccination on the evolution of the subpopulations is studied. Later&nbsp;a non-regular impulsive vaccination strategy is introduced based on an adaptive control law for&nbsp;the frequency and quantity of applied vaccines. We show the later strategy improves drastically the&nbsp;efficiency of the vaccines and reduce the infectious subpopulation more rapidly over time compared&nbsp;to a regular impulsive vaccination with constant values for both the frequency and vaccines quantity

    On a Controlled Se(Is)(Ih)(Iicu)AR Epidemic Model with Output Controllability Issues to Satisfy Hospital Constraints on Hospitalized Patients

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    An epidemic model, the so-called SE(Is)(Ih)(Iicu)AR epidemic model, is proposed which splits the infectious subpopulation of the classical SEIR (Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered) model into four subpopulations, namely asymptomatic infectious and three categories of symptomatic infectious, namely slight infectious, non-intensive care infectious, and intensive care hospitalized infectious. The exposed subpopulation has four different transitions to each one of the four kinds of infectious subpopulations governed under eventually different proportionality parameters. The performed research relies on the problem of satisfying prescribed hospitalization constraints related to the number of patients via control interventions. There are four potential available controls which can be manipulated, namely the vaccination of the susceptible individuals, the treatment of the non-intensive care unit hospitalized patients, the treatment of the hospitalized patients at the intensive care unit, and the transmission rate which can be eventually updated via public interventions such as isolation of the infectious, rules of groups meetings, use of face masks, decrees of partial or total quarantines, and others. The patients staying at the non-intensive care unit and those staying at the intensive care unit are eventually, but not necessarily, managed as two different hospitalized subpopulations. The controls are designed based on output controllability issues in the sense that the levels of hospital admissions are constrained via prescribed maximum levels and the measurable outputs are defined by the hospitalized patients either under a joint consideration of the sum of both subpopulations or separately. In this second case, it is possible to target any of the two hospitalized subpopulations only or both of them considered as two different components of the output. Different algorithms are given to design the controls which guarantee, if possible, that the prescribed hospitalization constraints hold. If this were not possible, because the levels of serious infection are too high according to the hospital availability means, then the constraints are revised and modified accordingly so that the amended ones could be satisfied by a set of controls. The algorithms are tested through numerically worked examples under disease parameterizations of COVID-19.This research received funding from the Spanish Institute of Health Carlos III through Grant COV 20/01213, the Spanish Government and the European Commission through Grant RTI2018-094336-B-I00 (MCIU/AEI/FEDER, UE) and the Basque Government for Grant IT1207-19

    Global Stability of a SLIT TB Model with Staged Progression

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    Because the latent period and the infectious period of tuberculosis (TB) are very long, it is not reasonable to consider the time as constant. So this paper formulates a mathematical model that divides the latent period and the infectious period into n-stages. For a general n-stage stage progression (SP) model with bilinear incidence, we analyze its dynamic behavior. First, we give the basic reproduction number R0. Moreover, if R0≤1, the disease-free equilibrium P0 is globally asymptotically stable and the disease always dies out. If R0>1, the unique endemic equilibrium P∗ is globally asymptotically stable and the disease persists at the endemic equilibrium
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