Published January 1, 2021 | Version v1
Publication Metadata-only

A mathematical model for the impacts of face mask, hospitalization and quarantine on the dynamics of COVID-19 in India: deterministic vs. stochastic

Creators

  • 1. Vellore Institute of Technology University
  • 2. University of Kalyani
  • 3. Indian Institute of Technology Patna
  • 4. Arizona State University

Description

In this paper, we propose a mathematical model to assess the impacts of using face masks, hospitalization of symptomatic individuals and quarantine of asymptomatic individuals in combating the COVID-19 pandemic in India. We calibrate the proposed model to fit the four data sets, viz. data for the states of Maharashtra, Delhi, Tamil Nadu and overall India, and estimate the rate of infection of susceptible with symptomatic population and recovery rate of quarantined individuals. We also estimate basic reproduction number to illustrate the epidemiological status of the regions under study. Our simulations infer that the infective population will be on increasing curve for Maharashtra and India, and settling for Tamil Nadu and Delhi. Sophisticated techniques of sensitivity analysis are employed to determine the impacts of model parameters on basic reproduction number and symptomatic infected individuals. Our results reveal that to curtail the disease burden in India, specific control strategies should be implemented effectively so that the basic reproduction number is decreased below unity. The three control strategies are shown to be important preventive measures to lower disease transmission rate. The model is further extended to its stochastic counterpart to encapsulate the variation or uncertainty observed in the disease transmissibility. We observe the variability in the infective population and found their distribution at certain fixed time, which shows that for small populations, the stochasticity will play an important role.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

في هذه الورقة، نقترح نموذجًا رياضيًا لتقييم آثار استخدام أقنعة الوجه، وإدخال الأفراد الذين يعانون من أعراض إلى المستشفى والحجر الصحي للأفراد الذين لا يعانون من أعراض في مكافحة جائحة COVID -19 في الهند. نقوم بمعايرة النموذج المقترح ليناسب مجموعات البيانات الأربع، أي بيانات ولايات ماهاراشترا ودلهي وتاميل نادو والهند بشكل عام، ونقدر معدل إصابة الأشخاص المعرضين للإصابة بالأعراض ومعدل تعافي الأفراد الخاضعين للحجر الصحي. كما نقدر عدد التكاثر الأساسي لتوضيح الحالة الوبائية للمناطق قيد الدراسة. تستنتج عمليات المحاكاة التي أجريناها أن السكان المصابين سيكونون على منحنى متزايد لمهاراشترا والهند، ويستقرون في تاميل نادو ودلهي. يتم استخدام تقنيات متطورة لتحليل الحساسية لتحديد تأثيرات معلمات النموذج على عدد التكاثر الأساسي والأفراد المصابين بالأعراض. تكشف نتائجنا أنه للحد من عبء المرض في الهند، يجب تنفيذ استراتيجيات مكافحة محددة بشكل فعال بحيث ينخفض عدد التكاثر الأساسي إلى ما دون الوحدة. تبين أن استراتيجيات المكافحة الثلاث هي تدابير وقائية مهمة لخفض معدل انتقال المرض. يتم توسيع النموذج ليشمل نظيره العشوائي لتغليف التباين أو عدم اليقين الملحوظ في قابلية انتقال المرض. نلاحظ التباين في السكان المصابين ووجدنا توزيعهم في وقت محدد معين، مما يدل على أنه بالنسبة للسكان الصغار، ستلعب العشوائية دورًا مهمًا.

Translated Description (French)

Dans cet article, nous proposons un modèle mathématique pour évaluer les impacts de l'utilisation de masques faciaux, de l'hospitalisation d'individus symptomatiques et de la quarantaine d'individus asymptomatiques dans la lutte contre la pandémie de COVID-19 en Inde. Nous calibrons le modèle proposé pour qu'il corresponde aux quatre ensembles de données, à savoir les données pour les États du Maharashtra, de Delhi, du Tamil Nadu et de l'Inde en général, et estimons le taux d'infection des personnes sensibles présentant une population symptomatique et le taux de récupération des personnes en quarantaine. Nous estimons également le nombre de reproduction de base pour illustrer l'état épidémiologique des régions étudiées. Nos simulations infèrent que la population infectieuse sera sur une courbe croissante pour le Maharashtra et l'Inde, et s'installera pour le Tamil Nadu et Delhi. Des techniques sophistiquées d'analyse de sensibilité sont utilisées pour déterminer les impacts des paramètres du modèle sur le nombre de reproduction de base et les individus infectés symptomatiques. Nos résultats révèlent que pour réduire le fardeau de la maladie en Inde, des stratégies de contrôle spécifiques doivent être mises en œuvre efficacement afin que le nombre de reproduction de base soit inférieur à l'unité. Les trois stratégies de contrôle se sont révélées être des mesures préventives importantes pour réduire le taux de transmission de la maladie. Le modèle est en outre étendu à son homologue stochastique pour encapsuler la variation ou l'incertitude observée dans la transmissibilité de la maladie. Nous observons la variabilité dans la population infectieuse et trouvons leur répartition à un certain moment fixe, ce qui montre que pour les petites populations, la stochasticité jouera un rôle important.

Translated Description (Spanish)

En este artículo, proponemos un modelo matemático para evaluar los impactos del uso de mascarillas, la hospitalización de individuos sintomáticos y la cuarentena de individuos asintomáticos en la lucha contra la pandemia de COVID-19 en la India. Calibramos el modelo propuesto para que se ajuste a los cuatro conjuntos de datos, a saber, los datos de los estados de Maharashtra, Delhi, Tamil Nadu y la India en general, y estimamos la tasa de infección de la población susceptible con síntomas y la tasa de recuperación de los individuos en cuarentena. También estimamos el número básico de reproducción para ilustrar el estado epidemiológico de las regiones en estudio. Nuestras simulaciones infieren que la población infecciosa estará en una curva creciente para Maharashtra e India, y estableciéndose para Tamil Nadu y Delhi. Se emplean técnicas sofisticadas de análisis de sensibilidad para determinar los impactos de los parámetros del modelo en el número básico de reproducción y los individuos infectados sintomáticos. Nuestros resultados revelan que para reducir la carga de la enfermedad en la India, se deben implementar estrategias de control específicas de manera efectiva para que el número de reproducción básica disminuya por debajo de la unidad. Se demuestra que las tres estrategias de control son medidas preventivas importantes para reducir la tasa de transmisión de enfermedades. El modelo se extiende aún más a su contraparte estocástica para encapsular la variación o incertidumbre observada en la transmisibilidad de la enfermedad. Observamos la variabilidad en la población infecciosa y encontramos su distribución en cierto tiempo fijo, lo que demuestra que para poblaciones pequeñas, la estocasticidad jugará un papel importante.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
نموذج رياضي لتأثيرات قناع الوجه والاستشفاء والحجر الصحي على ديناميكيات COVID -19 في الهند: الحتمية مقابل العشوائية
Translated title (French)
Un modèle mathématique pour les impacts du masque facial, de l'hospitalisation et de la quarantaine sur la dynamique de la COVID-19 en Inde : déterministe vs stochastique
Translated title (Spanish)
Un modelo matemático para los impactos de la mascarilla, la hospitalización y la cuarentena en la dinámica del COVID-19 en la India: determinista vs. estocástico

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3113019934
DOI
10.3934/mbe.2021010

Is supplement to
https://openalex.org/W4360853490 (Other)
https://openalex.org/W4295096696 (Other)
https://openalex.org/W4200003419 (Other)
https://openalex.org/W3189436399 (Other)
https://openalex.org/W3110415827 (Other)
https://openalex.org/W3033494597 (Other)
https://openalex.org/W2903473488 (Other)
https://openalex.org/W282935141 (Other)
https://openalex.org/W2102222526 (Other)
https://openalex.org/W1504746966 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
India

References

  • https://openalex.org/W1968179080
  • https://openalex.org/W1999273822
  • https://openalex.org/W2062059173
  • https://openalex.org/W2083582315
  • https://openalex.org/W2092509730
  • https://openalex.org/W2112680994
  • https://openalex.org/W2116843105
  • https://openalex.org/W2134965215
  • https://openalex.org/W2147166346
  • https://openalex.org/W2152803686
  • https://openalex.org/W2332787986
  • https://openalex.org/W2949269435
  • https://openalex.org/W3001118548
  • https://openalex.org/W3003403425
  • https://openalex.org/W3009885589
  • https://openalex.org/W3010233963
  • https://openalex.org/W3012099172
  • https://openalex.org/W3012284084
  • https://openalex.org/W3013458071
  • https://openalex.org/W3015292533
  • https://openalex.org/W3016157888
  • https://openalex.org/W3017185871
  • https://openalex.org/W3022125993
  • https://openalex.org/W3024025841
  • https://openalex.org/W3032742287
  • https://openalex.org/W3035301778
  • https://openalex.org/W3035895679
  • https://openalex.org/W3088952123
  • https://openalex.org/W3092945599
  • https://openalex.org/W3094112321