LMA COVID-19

Atgal

COVID-19 Epidemiologija ir modeliavimas

Skyrelį rengia prof. habil. dr. Vytautas Usonis – VU MF Klinikinės medicinos instituto Vaikų ligų klinikos profesorius ir akad. Remigijus Leipus –  VU, Taikomosios matematikos institutas

Nuorodos:
VDU COVID 19 viruso plitimo Lietuvoje matematinis modelis
Vilniaus universiteto skelbiamos prognozės Lietuvai

√ COVID 19 viruso plitimo Lietuvoje matematinis modelis
Juozas Augutis, Justinas Dainauskas
2020-04-21
Įvadas. Žmonių užsikrėtimo virusu mastai ir dinamika priklauso nuo labai daugelio sąlygų, tokių kaip infekcijos inkubacinis laikotarpis, sirgimo laikas, infekcijos patekimo į šalį mechanizmas, šalies gyventojų skaičius, situacija aplinkinėse šalyse,  žmonių mobilumo pobūdis ir t.t. Tačiau patys svarbiausi, nulemiantys pandemijos eigą yra du rodikliai. Pirmasis iš jų tai jau gerai žinomas infekcijos pernašos dažnis arba koeficientas R0 . Jis parodo, kiek vidutiniškai per sirgimo laiką sergantysis gali užkrėsti kitų žmonių. Kitas rodiklis, arba jų grupė apibrėžia kovos prieš virusą efektyvumą. Esant pandemijai ir neturint vakcinos nuo konkretaus viruso, svarbiausia kovos priemone su juo tampa karantinas. Nuo karantino griežtumo, jo sąlygų laikymosi priklauso infekcijos pernašos dažnio R0  sumažėjimas. Kai pasiekiama, kad jis būtų mažesnis už vienetą, pradeda mažėti ir sergančiųjų skaičius. Nuo šių rodiklių nustatymo priklauso ir infekcijos sklaidos prognozių tikslumas.
Skaitykite straipsnį plačiau

√  Apibendrinto SEIR modelio taikymas COVID-19 ilgalaikėms prognozėms
Remigijus Leipus, Olga Štikonienė (VU, Taikomosios matematikos institutas)
2020-03
Ilgalaikėms COVID-19 plitimo Lietuvoje prognozėms naudojamas apibendrintas SEIR (susceptible (S), exposed (E), infected (I), resistant (R)) modelis, dar vadinamas SEIQRDP [1], [2], [3], [4]. Jo diagrama yra pateikta žemiau.
Skaitykite straipsnį plačiau