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COVID-19는 전 세계로 퍼진 신종 바이러스이며, 전 세계 정부는 그 확산을 방지하기 위해 종종 다양한 전략을 시행합니다. 문헌에서는 이차적인 발생률로 여러 COVID-19 모델이 연구되었습니다. 이 연구에서는 S1V1E1I1Q1R1(감염 예방 접종-노출-감염-격리-회복) COVID-19 모델을 제안합니다. 질병이 인구에서 어떻게 퍼지는지를 조사하기 위해 알고리즘이 사용됩니다. 알고리즘의 효능은 질병 없는 평형점을 계산하는 데 사용됩니다. 다음 세대 행렬 기법을 사용하여 R0를 찾습니다. 또한 매개변수가 기본 재생산 수(R0)에 미치는 영향을 확인하기 위해 민감도 분석이 수행됩니다. 수치 시뮬레이션 결과, 질병은 접촉률 β의 값을 증가시킴에 따라 인구에서 퍼지지만, 예방 접종률 θ, 격리율 ϕ 및 회복률 γ의 값을 증가시킴에 따라 질병의 확산은 감소합니다. 사회적 거리두기 및 신속한 격리와 같은 다양한 최적 제어 전략도 구현됩니다.
Shah et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.
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