Mathematical model of the spread of COVID-19 in the rostov region for 2020–2022

Abstract

BACKGROUND: In the context of the COVID-19 epidemic, there is a need for forecasting tools that enables us to predict the possible epidemic consequences and evaluate the effectiveness of epidemic control. Mathematical modeling can serve as such a tool.

AIM: The Aim is to present a mathematical model of the spread of COVID-19 in the Rostov Region for 2020–2022. To be more precise, the aim is to forecast how the number of people infected, recovered, hospitalized and died from the epidemic of the new coronovirus will change over this period of time.

MATERIALS AND METHODS: The modeling of the epidemics was based on the extended SEIR model proposed by R. Neyer et al. for forecasting the COVID-19 epidemic and implemented as a freely available web application.

RESULTS: The model under consideration made it possible to forecast the volume of hospitalization and the number of deaths in the course of COVID-19 epidemic in the Rostov region for 2020–2022.

CONCLUSIONS: The performed simulations demonstrated the capabilities the considered SEIR model for forecasting the COVID-19 epidemic. It was found that the number of hospitalized patients for the entire period covered by the model does not exceed the capabilities of the health care system of the Rostov Region.

Keywords

SARS-CoV-2 / COVID-19 / novel coronavirus infection / SEIR model / epidemic control

References

[1] COVID-19 Scenarios [Internet]. Available from: https://covid19-scenarios.org/. Accessed: June 9, 2022.

[2] COVID-19 Scenarios. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://covid19-scenarios.org/. Дата обращения: 09.06.2022.

[3] Noll NB, Aksamentov I, Druelle V, et al. COVID-19 Scenarios: An interactive tool to explore the spread and associated morbidity and mortality of SARS-CoV-2. medRxiv. 2020. DOI: 10.1101/2020.05.05.20091363

[4] Noll N.B., Aksamentov I., Druelle V. et al. COVID-19 Scenarios: An interactive tool to explore the spread and associated morbidity and mortality of SARS-CoV-2 // medRxiv. 2020. DOI: 10.1101/2020.05.05.20091363

[5] Tamm MV. Koronavirusnaya infektsiya v Moskve: prognozy i stsenarii. Farmakoehkonomika. Sovremennaya farmakoehkonomika i farmakoehpidemiologiya. 2020;13(1):43-51. (In Russ.). DOI: 10.17749/2070-4909.2020.13.1.43-51

[6] Тамм М.В. Коронавирусная инфекция в Москве: прогнозы и сценарии // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020. Т. 13, № 1. С. 43–51. DOI: 10.17749/2070-4909.2020.13.1.43-51

[7] Tamm M, Kuznets D, Safonova K. V Moskve vveli zhestkie karantinnye mery. Pokhozhe, ehto pravil’no: matematicheskaya model’ pokazyvaet, chto inache mogli by pogibnut’ bol’she 100 tysyach chelovek [Internet]. Available from: https://meduza.io/feature/2020/03/30/v-moskve-vveli-zhestkie-karantinnye-mery-pohozhe-eto-pravilno-matematicheskaya-model-pokazyvaet-chto-inache-mogli-by-pogibnut-bolshe-100-tysyach-chelovek. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[8] Тамм М., Кузнец Д., Сафонова К. В Москве ввели жесткие карантинные меры. Похоже, это правильно: математическая модель показывает, что иначе могли бы погибнуть больше 100 тысяч человек [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://meduza.io/feature/2020/03/30/v-moskve-vveli-zhestkie-karantinnye-mery-pohozhe-eto-pravilno-matematicheskaya-model-pokazyvaet-chto-inache-mogli-by-pogibnut-bolshe-100-tysyach-chelovek*. Дата обращения: 09.06.2022.

[9] Kuznets D, Ershov A. “Meduza” sprognozirovala razvitie ehpidemii koronavirusa v Rossii Karantin mozhno budet snyat’ v iyune — no tol’ko esli seichas ego uzhestochit’ [Internet]. Available from: https://meduza.io/feature/2020/04/17/meduza-sprognozirovala-razvitie-epidemii-koronavirusa-v-rossii-karantin-mozhno-budet-snyat-v-iyune-no-tolko-esli-seychas-ego-uzhestochit**. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[10] Кузнец Д., Ершов А. «Медуза» спрогнозировала развитие эпидемии коронавируса в России. Карантин можно будет снять в июне — но только если сейчас его ужесточить [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://meduza.io/feature/2020/04/17/meduza-sprognozirovala-razvitie-epidemii-koronavirusa-v-rossii-karantin-mozhno-budet-snyat-v-iyune-no-tolko-esli-seychas-ego-uzhestochit*. Дата обращения: 09.06.2022.

[11] Kuznets D, Ershov A. Pik ehpidemii v Rossii pridetsya na seredinu maya. No testirovanie nuzhno rasshiryat’ i uluchshat’ — inache na ehtom pike mozhno zastryat’ na neskol’ko mesyatsev [Internet]. Available from: https://meduza.io/feature/2020/04/30/pik-epidemii-v-rossii-pridetsya-na-seredinu-maya-no-testirovanie-nuzhno-rasshiryat-i-uluchshat-inache-na-nem-mozhno-zastryat-na-neskolko-mesyatsev*. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[12] Кузнец Д., Ершов А. Пик эпидемии в России придется на середину мая. Но тестирование нужно расширять и улучшать — иначе на этом пике можно застрять на несколько месяцев [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://meduza.io/feature/2020/04/30/pik-epidemii-v-rossii-pridetsya-na-seredinu-maya-no-testirovanie-nuzhno-rasshiryat-i-uluchshat-inache-na-nem-mozhno-zastryat-na-neskolko-mesyatsev*. Дата обращения: 09.06.2022.

[13] Kozlovskii S, Boldyrev O. Mozhno li predskazat’ razvitie pandemii koronavirusa? Ob”yasnyaem na primere Rossii [Internet]. Available from: https://www.bbc.com/russian/features-52762747. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[14] Козловский С., Болдырев О. Можно ли предсказать развитие пандемии коронавируса? Объясняем на примере России. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.bbc.com/russian/features-52762747. Дата обращения: 09.06.2022.

[15] V VOZ utochnili period zaraznosti bol’nykh koronavirusom. [Internet]. Available from: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/ 60050c439a79470682e3a6c0. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[16] В ВОЗ уточнили период заразности больных коронавирусом [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/60050c439a79470682e3a6c0. Дата обращения: 09.06.2022.

[17] Loseva A, Tulubenskaya K. Modelirovanie ehpidemii: dopolneniya k modeli SIR [Internet]. Available from: https://polit.ru/article/2020/05/27/sir/. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[18] Лосева А., Тулубенская К. Моделирование эпидемий: дополнения к модели SIR [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://polit.ru/article/2020/05/27/sir/. Дата обращения: 09.06.2022.

[19] Ofitsial’naya informatsiya o koronaviruse v Rossii. [Internet]. Available from: https://stopkoronavirus.rf. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[20] Официальная информация о коронавирусе в России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://стопкоронавирус.рф. Дата обращения: 09.06.2022.

[21] Sait regional’nogo shtaba Rostovskoi oblasti [Internet]. Available from: https://www.donland.ru/activity/2648/. Accessed: June 9, 2022. (In Russ.)

[22] Сайт регионального штаба Ростовской области [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.donland.ru/activity/2648/. Дата обращения: 09.06.2022.

[23] * Данный ресурс включен в реестр иностранных средств массовой информации, выполняющих функции иностранного агента.** Данный ресурс включен в реестр иностранных средств массовой информации, выполняющих функции иностранного агента.

RIGHTS & PERMISSIONS

Eco-Vector