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A discrete-time susceptible-infectious-recovered-susceptible model for the analysis of influenza data

Infectious Disease Modelling 2023年第2期8卷 471-483页

作者： Georges Bucyibaruta C.B.Dean Mahmoud Torabi Department of Statistics and Actuarial Science University of Waterloo200 University Ave WWaterlooONN2L 3G1Canada Department of Community Health Sciences University of ManitobaWinnipegManitobaR3E 0W3Canada

We develop a discrete time compartmental model to describe the spread of seasonal influenza *** time and disease state variables are assumed to be discrete,this model is considered to be a discrete time,stochastic,Susceptible-Infectious-RecoveredSusceptible(DT-SIRS)model,where weekly counts of disease are assumed to follow a Poisson *** allow the disease transmission rate to also vary over time,and the disease can only be reintroduced after extinction if there is a contact with infected individuals from other host *** capture the variability of influenza activities from one season to the next,we define the seasonality with a 4-week period effect that may change over *** examine three different transmission rates and compare their performance to that of existing *** though there is limited information for susceptible and recovered individuals,we demonstrate that the simple models for transmission rates effectively capture the behaviour of the disease *** use a Bayesian approach for *** framework is applied in an analysis of the temporal spread of influenza in the province of Manitoba,Canada,2012e2015.

关键词： Discrete-time epidemic model Infectious diseases Influx process non-linear stochastic dynamics Seasonal influenza SIRS model Transmission parameter

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