Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: Оценка эффективности масочного режима во время эпидемии COVID-19 в Москве в модели SEIQRD
Автор: Алексей Чернов
Аннотация:
Целью данной работы является оценка эффективности повсеместного использования медицинских масок для борьбы с эпидемией. Распространение эпидемии описывается моделью SEIQRD (susceptile - exposed - infected - quarantined - recovered - deaths, восприимчивые - находящиеся в латентном периоде - заболевшие - помещенные в карантин - выздоровевшие - умершие), где ключевые переменные ($S, E, I$), отвечающие за развитие эпидемии, разделены на 2 группы: соблюдающих и не соблюдающих масочный режим. Для модели вычисляются базовый показатель репродукции $\mathcal{R}_0$, эластичности к параметрам модели, а также минимальный процент $p^*$ населения, которому необходимо соблюдать масочный режим для нераспространения эпидемии. Параметры модели оцениваются на статистических данных эпидемии COVID-19 в г. Москве, а затем численно моделируются сценарии развития эпидемии при разной степени соблюдения масочного режима.
Ключевые слова:
COVID-19, масочный режим, эпидемия, коронавирус, SEIR, показатель репродукции
Автор: Алексей Чернов
Аннотация:
Целью данной работы является оценка эффективности повсеместного использования медицинских масок для борьбы с эпидемией. Распространение эпидемии описывается моделью SEIQRD (susceptile - exposed - infected - quarantined - recovered - deaths, восприимчивые - находящиеся в латентном периоде - заболевшие - помещенные в карантин - выздоровевшие - умершие), где ключевые переменные ($S, E, I$), отвечающие за развитие эпидемии, разделены на 2 группы: соблюдающих и не соблюдающих масочный режим. Для модели вычисляются базовый показатель репродукции $\mathcal{R}_0$, эластичности к параметрам модели, а также минимальный процент $p^*$ населения, которому необходимо соблюдать масочный режим для нераспространения эпидемии. Параметры модели оцениваются на статистических данных эпидемии COVID-19 в г. Москве, а затем численно моделируются сценарии развития эпидемии при разной степени соблюдения масочного режима.
Ключевые слова:
COVID-19, масочный режим, эпидемия, коронавирус, SEIR, показатель репродукции