Revista de Matemática: Teoría y Aplicacioneshttps://hdl.handle.net/10669/127232024-03-29T06:33:10Z2024-03-29T06:33:10ZDengue model with early-life stage of vectors and age-structure within hosthttps://hdl.handle.net/10669/834312021-05-13T21:10:46Z2019-12-01T00:00:00ZDengue model with early-life stage of vectors and age-structure within host
We construct an epidemic model for the transmission of dengue fever with an early-life stage in the vector dynamics and age-structure within hosts. The early-life stage of the vector is modeled via a general function that supports multiple vector densities. The basic reproductive number and vector demographic threshold are computed to study the local and global stability of the infection-free state. A numerical framework is implemented and simulations are performed.; Se construye un modelo epidémico para la dinámica de transmisión dela fiebre del dengue con etapa temprana de vida en los vectores y estructura de edad en las clases de los huéspedes. La etapa de vida temprana del vector, se modela a través de una función general que admite múltiples densidades de vectores. El número reproductivo básico y vector de umbral demográfico, se calculan para estudiar la estabilidad local y global del estado libre de infección. Se implementa además un marco numérico y se realizan simulaciones.
2019-12-01T00:00:00ZTransmission dynamics of Dengue in Costa Rica: The role of hospitalizationshttps://hdl.handle.net/10669/834302021-05-13T21:08:23Z2019-12-01T00:00:00ZTransmission dynamics of Dengue in Costa Rica: The role of hospitalizations
For decades, dengue virus has caused major problems for public health officials in tropical and subtropical countries around the world. We construct a compartmental model that includes the role of hospitalized individuals in the transmission dynamics of dengue in Costa Rica. The basic reproductive number, R0, is computed, as well as a sensitivity analysisonR0parameters. The global stability of the disease-free equilibrium is established. Numerical simulations under specific parameter scenarios are performed to determine optimal prevention/control strategies.; Durante décadas, el virus del dengue ha causado grandes problemas a los funcionarios de salud pública en países tropicales y subtropicales de todo el mundo. Construimos un modelo compartimental que incluye el papel de las personas hospitalizadas en la dinámica de transmisión del dengue en Costa Rica. Calculamos el número básico reproductivo, R0,así como un análisis de sensibilidad en los parámetros de R0 y discutimos la importancia de las políticas de salud pública. Se establece la estabilidad local y global del estado libre de enfermedad. Se hacen simulaciones numéricas bajo escenarios específicos para determinar estrategias óptimas de prevención y control.
2019-12-01T00:00:00ZClimate-Driven Statistical Models as Effective Predictors of Local Dengue Incidence in Costa Rica: A Generalized Additive Model and Random Forest Approachhttps://hdl.handle.net/10669/834292021-05-13T21:04:46Z2019-12-01T00:00:00ZClimate-Driven Statistical Models as Effective Predictors of Local Dengue Incidence in Costa Rica: A Generalized Additive Model and Random Forest Approach
Climate has been an important factor in shaping the distribution and incidence of dengue cases in tropical and subtropical countries. In CostaRica, a tropical country with distinctive micro-climates, dengue has been endemic since its introduction in 1993, inflicting substantial economic, social, and public health repercussions. Using the number of dengue reported cases and climate data from 2007-2017, we fitted a prediction model ap-plying a Generalized Additive Model (GAM) and Random Forest (RF)approach, which allowed us to retrospectively predict the relative risk of dengue in five climatological diverse municipalities around the country.; En países tropicales y subtropicales alrededor del mundo, el clima ha sido un factor fundamental en moldear la distribución geográfica e incidencia de los casos de dengue. En Costa Rica, un país tropical con múltiples microclimas, el dengue ha sido endémico desde 1993, con repercusiones no solo en el ámbito de la salud, sino también en el social y económico.Utilizando el número de casos de dengue y los datos climáticos del 2007-2017, ajustamos un modelo predictivo mediante un enfoque de Modelo Aditivo Generalizado y bosques aleatorios, el cual nos permitió predecir de forma retrospectiva el riesgo relativo de dengue en cinco cantones alrededor del país.
2019-12-01T00:00:00ZA two-patch epidemic model with nonlinear reinfectionhttps://hdl.handle.net/10669/834252024-01-26T17:16:10Z2020-01-01T00:00:00ZA two-patch epidemic model with nonlinear reinfection
The propagation of infectious diseases and its impact on individuals play a major role in disease dynamics, and it is important to incorporate population heterogeneity into efforts to study diseases. As a simplistic but illustrative example, we examine interactions between urban and rural populations on the dynamics of disease spreading. Using a compartmental framework of susceptible–infected–susceptible (SIeS) dynamics with some level of immunity, we formulate a model that allows nonlinear reinfection. We investigate the effects of population movement in a simple scenario: a case with two patches, which allows us to model population movement between urban and rural areas. To study the dynamics of the system, we compute a basic reproduction number for each population (urban and rural). We also compute steady states, determine the local stability of the disease-free steady state, and identify conditions for the existence of endemic steady states. From our analysis and computational experiments, we illustrate that population movement plays an important role in disease dynamics. In some cases, it can be rather beneficial, as it can enlarge the region of stability of a disease-free steady state.; La propagación de enfermedades infecciosas y su impacto en individuos juega un gran rol en la dinámica de enfermedades, y es importante incorporar heterogeneidad en la población en los esfuerzos por estudiar enfermedades. De manera simplística pero ilustrativa, se examinan interacciones entre una población urbana y una rural en la dinámica de la propagación de una enfermedad. Utilizando un sistema compartimental de dinámicas entre susceptibles–infectados–susceptibles (SIeS) concierto nivel de inmunidad, se formula un modelo que permite reinfecciones no lineales. Se investiga los efectos de movimiento de poblaciones en un escenario simple: un caso con dos poblaciones, que permite modelar movimiento entre un área urbana y otra rural. Con el fin de estudiar la dinámica del sistema, se calcula el número básico reproductivo para cada comunidad (rural y urbana). Se calculan también puntos de equilibrio, la estabilidad local del estado libre de enfermedad, y se identifican condiciones para la existencia de estados de equilibrio endémicos. Del análisis y experimentos computacionales, se ilustra que el movimiento en la población juega un rol importante en la dinámica del sistema. En algunos casos, puede ser beneficioso, pues incrementa la región de estabilidad del punto de equilibrio del estado libre de infección.
2020-01-01T00:00:00Z