Comprendere il sistema post-COVID-19: una modellizzazione matematica

Questo libro esamina gli impatti epidemiologici post-COVID-19 utilizzando un quadro di modellizzazione matematica. Viene sviluppato un modello a sei compartimenti per descrivere la progressione della malattia, suddividendo la popolazione in individui suscettibili, esposti, infetti, in cura, guariti e deceduti. Attraverso un'analisi di sensibilità, lo studio ha identificato i fattori chiave della trasmissione della malattia, dimostrando che tassi di contatto più elevati aumentano la diffusione del contagio, mentre tassi di trattamento più elevati migliorano la guarigione e riducono il carico di malattia. Le simulazioni numeriche condotte in MATLAB dimostrano inoltre che la riduzione del contatto con individui infetti e superfici infettive, combinata con strategie terapeutiche efficaci e il rispetto delle misure di sanità pubblica, può limitare significativamente future epidemie.