Análisis de la efectividad del control por insecticida para el dengue: una perspectiva matemática
Resumen
En este artículo se formula un modelo matemático que representa la dinámica de transmisión del virus del dengue en la población humana considerando el crecimiento poblacional del mosquito transmisor Aedes aegypti. Teniendo en cuenta el equilibrio donde se estabiliza la población del mosquito, se simplifica el modelo en una dimensión. Posterior a ello, se realiza un análisis de estabilidad local sobre los puntos de equilibrio del modelo simplificado con base en el número reproductivo básico de la enfermedad. Considerando que el número reproductivo básico de la enfermedad depende de un control ε, el cual
representa la efectividad de aplicar un insecticida en la población del mosquito, se aplican estrategias de control constante que ayudan a disminuir la cantidad personas infectadas en el medio. De igual forma, se adjunta al modelo un funcional que representa los costos directos e indirectos de aplicar el control y con esto se halla una solución óptima usando el Principio del Máximo de Pontryagin. Finalmente, se establece una estrategia de control constante por intervalos basada en la solución óptima, dando una alternativa adicional a las entidades de salud encargadas a la hora de aplicar dicho control.
Palabras clave
Aedes aegypti, Dengue, control óptimo, sistemas dinámicos, número reproductivo básico
Citas
- O. E. Tamayo-Escobar, T. M. García-Olivera, N. V. Escobar-Yéndez, D. González-Rubio, O. Castro-Peraza,
- La reemergencia del dengue: un gran desafío para el sistema sanitario latinoamericano y caribeño en pleno siglo
- XXI, Medisan 23 (2) (2019) 308–324.
- M. Mustafa, V. Rasotgi, S. Jain, V. Gupta, Discovery of fifth serotype of dengue virus (denv-5): A new public health dilemma in dengue control, Medical journal armed forces India 71 (1) (2015) 67–70. doi:10.1016/j.mjafi.2014.09.011.
- A. Pérez-Bona, C. Del Amo Arregui, M. C. Ormazabal-Cundin, M. H. De La Cruz, M. Salas-Ostale, S. M. Benito-Galindo, El virus del dengue: síntomas y cómo prevenirlo, Revista Sanitaria de Investigación 3 (1) (2022) 208.
- A. N. Anoopkumar, E. M. Aneesh, Environmental epide miology and neurological manifestations of dengue serotypes with special inference on molecular trends, virus detection, and pathogenicity, Environ Dev Sustain 23 (8) (2021) 11217–11239. doi:10.1007/s10668-020-01161-7.
- M. F. Herrera-Bornes, Eficacia y seguridad de la vacuna contra el dengue, Evidencia, actualizacion
- en la práctica ambulatoria 24 (1) (2021) e002064. doi:10.51987/evidencia.v24i1.6896.
- J. Park, J. Kim, Y. S. Jang, Current status and perspectives on vaccine development against dengue virus infection, J
- Microbiol. 60 (3) (2022) 247–254. doi:10.1007/s12275- 022-1625-y.
- J. Escobar, Ecuaciones diferenciales con aplicaciones en Maple, Universidad de Antioquia, Medellín, AntioquIA. 2008
- F. Brauer, C. Castillo-Chavez, Mathematical Models for Communicable Diseases, Society for Industrial
- and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, 2012. doi:10.1137/1.9781611972429.
- J. D. Murray, Mathematical biology: I. An introduction, Interdisciplinary Applied Mathematics, Springer, New York. NY., 2002. Doi:10.1007/b98868.
- R. Vinter, Optimal control and pontryagin's maximum principle, in: Encyclopedia of systems and control, Springer, 2021, pp. 1578–1584. doi:doi.org/10.1007/978-3-030-44184-5_200.
- D. Zhang, Y. Wang, K. Jiang, L. Liang, Safe optimal robust control of nonlinear systems with asymmetric input constraints using reinforcement learning, Applied Intelligence 54 (1) (2024) 1–13. doi:10.1007/s10489-023-05184-1.
- D. Wang, N. Gao, D. Liu, J. Li, F. L. Lewis, Recent progress in reinforcement learning and adaptive dynamic programming for advanced control applications, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (2023).doi:10.1109/JAS.2023.123843.
- J. Sanders, M. Baldovin, P. Muratore-Ginanneschi, Optimal control of underdamped systems: An analytic approach, arXiv preprint arXiv:2403.00679 (2024).
- K. Velten, D. M. Schmidt, K. Kahlen, Mathematical modeling and simulation: introduction for scientists and engineers, John Wiley & Sons, 2024.
- O. Diekmann, H. Heesterbeek, T. Britton, Mathematical tools for understanding infectious disease dynamics, Vol. 7, Princeton University Press, 2013.
- J. Mishra, R. Agarwal, A. Atangana, Mathematical modeling and soft computing in epidemiology, CRC Press, 2020. doi:10.1201/9781003038399.
- M. Ohue, K. Sasayama, M. Takata, Mathematical modeling and problem solving: from fundamentals to applications, The Journal of Supercomputing (2024) 1–4doi:10.1007/s11227-024-06007-x.
- V. A. Sadovnichiy, M. Z. Zgurovsky, Advances in dynamical systems and control, Springer, 2016.
- L. L. Santos, E. C. de Aquino, S. M. Fernandes, Y. M. F. Ternes, V. C. d. R. Feres, Dengue, chikungunya, and zika virus infections in latin america and the caribbean: a systematic review, Revista Panamericana de Salud Pública 47 (2023) e34. doi:10.26633/RPSP.2023.34.
- B. H. Kok, H. T. Lim, C. P. Lim, N. S. Lai, C. Y. Leow, C. H. Leow, Dengue virus infection–a review of pathogenesis, vaccines, diagnosis and therapy, Virus research 324(2023) 199018. doi:10.1016/j.virusres.2022.199018.
- W. P. M. Revelo, P. I. L. Pillaga, M. M. V. Moposita, M. F. B. de Loor, Manejo del dengue en pediatría. implicaciones para la salud pública y estrategias de control, RECIMUNDO 8 (2) (2024) 171–184. doi:10.26820/recimundo/8.(2).abril.2024.171-184.
- G. Teschl, Ordinary differential equations and dynamical systems, Vol. 140, American Mathematical Society, 2024.
- L. E. López-Montenegro, A. M. Pulecio-Montoya, G. A. Marcillo-Hernández, Dengue cases in colombia: Mathematical forecasts for 2018–2022, MEDICC review 21 (2019) 38–45. doi:10.37757/MR2019.V21.N2-3.8.
- L. D. Berkovitz, Optimal control theory, Vol. 12, Springer Science & Business Media, 2013. doi:10.1007/978-1-4757-6097-2.
- S. Banerjee, Mathematical modeling: models, analy sis and applications, Chapman and Hall/CRC, 2021. doi:10.1201/9781351022941.
- W.-H. Wang, A. N. Urbina, M. R. Chang, W. Assavalapsakul, P.-L. Lu, Y.-H. Chen, S.-F. Wang, Dengue hemorrhagic fever–a systemic literature review of current perspectives on pathogenesis, prevention and control, Journal of Microbiology, Immunology and Infection 53 (6) (2020) 963–978. doi:10.1016/j.jmii.2020.03.007.