Het SIR-model voor griep in Nederland

Vergelijkbare documenten
Compex wiskunde A1-2 vwo 2003-I

Griepepidemie. Modelleren B. Javiér Sijen. Janine Sinke

Wiskunde van besmettelijke ziekten

Modellering van een griepepidemie in Nederland

Willem van Ravenstein 2007

Infectiepreventie. De jaarlijkse griepprik

Technische Universiteit Delft Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Delft Institute of Applied Mathematics

Opdrachtenblad COACH - UITWERKINGEN

De dynamica van een hertenpopulatie. Verslag 1 Modellen en Simulatie

5.1 De numerieke rekenmethode

Gerichte immunisatiestrategie met onnauwkeurige informatie in schaalvrije netwerken

n 2 + 2n + 4 3n 2 n + 4n n + 2n + 12 n=1

mei 16 19:37 Iedere keer is de groeifactor gelijk. (een factor is een getal in een vermenigvuldiging)

9. Lineaire Regressie en Correlatie

34 HOOFDSTUK 1. EERSTE ORDE DIFFERENTIAALVERGELIJKINGEN

Compex wiskunde A1-2 vwo 2003-I

Theoretische Biologie: 13 april Vraag 1: Dit zijn multiple choice vragen. Om-cirkel het meest correcte antwoord.

Modellen en Simulatie Populatiegroei

1E HUISWERKOPDRACHT CONTINUE WISKUNDE

Grieppandemie. Wat moet u weten over een grieppandemie (wereldgriep)?

Dynamische modellen Een lesmodule voor Wiskunde D en Natuur, Leven en Technologie

Figuur 1: aantal nieuwe gevallen (incidentie) van influenza in functie van de leeftijd.

Dynamische modellen VWO Een lesmodule voor Wiskunde en Natuur, Leven & Technologie

Buiging van een belaste balk

Chaos, voorspelbaarheid, en bemonstering

Hoesten, niezen en neus snuiten in papieren zakdoekje. Zakdoekje direct weggooien. Handen wassen met water en zeep. ZO HOUDEN WE GRIP OP GRIEP

Dynamische modellen Een lesmodule voor Wiskunde D en Natuur, Leven en Technologie

Uitwerkingen van de opgaven bij het vormen van ruimte: van Poincaré tot Perelman

GRIEPVACCINATIE VOOR ZORGVERLENERS Hoe kan griep voorkomen worden?

Monitoraatssessie Wiskunde

Tentamen Biostatistiek 3 / Biomedische wiskunde

5.1 Lineaire formules [1]

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

Uitwerkingen Mei Eindexamen HAVO Wiskunde A. Nederlands Mathematisch Instituut Voor Onderwijs en Onderzoek

GRIEPVACCINATIE Waardoor komt het? Wat zijn de verschijnselen? Adviezen

EPIDEMIOLOGIE - LEERLING. SuccesformulesVoorkant_Opmaak :08 Pagina 1 EPIDEMIOLOGIE. Naam: Klas: Datum:

Wiskunde voor bachelor en master Deel 1 Basiskennis en basisvaardigheden. c 2015, Syntax Media, Utrecht Uitwerkingen hoofdstuk 11

Hoofdstuk 6 Discrete distributies

168 HOOFDSTUK 5. REEKSONTWIKKELINGEN

Opgaven bij het vormen van ruimte: van Poincaré tot Perelman

Betrouwbaarheid en faalkansverdelingen

Wiskundige functies. x is het argument of de (onafhankelijke) variabele

Hoofdstuk 2: Grafieken en formules

Examen VWO-Compex. Wiskunde A1,2 (nieuwe stijl)

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Uitwerking Tentamen Calculus, 2DM10, maandag 22 januari 2007

Griep, feiten en tips vaccinatie tegen seizoensgriep

1.1 Lineaire vergelijkingen [1]

3. Structuren in de taal

Compex wiskunde A1-2 vwo 2005-I

Eindexamen wiskunde A1-2 vwo 2007-I

UNIVERSITEIT TWENTE Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica

MODELBOUW eindopdrachten 6 november 2006

Informatie voor zorgpersoneel. Vaccinatie tegen Nieuwe Influenza A (H1N1) Bescherming tegen de Mexicaanse Griep ZO HOUDEN WE GRIP OP GRIEP

infprg03dt practicumopdracht 4

Machten, exponenten en logaritmen

Lineaire Algebra voor W 2Y650

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN FACULTEIT WERKTUIGBOUWKUNDE DIVISIE COMPUTATIONAL AND EXPERIMENTAL MECHANICS

Uitwerkingen van het Tentamen Moleculaire Simulaties - 8C Januari uur

Influenza A(H1N1) Overzicht Week 1 (t/m 12 januari 2011)

Tentamen Simulaties van Biochemische Systemen - 8C110 en 8CB19 4 Juli uur

NIVEL Zorgregistraties eerste lijn - Surveillance wekelijks bulletin over symptomen en aandoeningen op basis van gegevens van huisartsen

Modeloplossing 12 november

Opdracht 3: Baanintegratie: Planeet in een dubbelstersysteem

Ons kenmerk Inlichtingen bij Doorkiesnummer Den Haag PG/ZP jun. 08

Griep (influenza) Maatregelen bij besmetting

biologie havo 2015-II

Per nieuwe hoofdvraag een nieuwe bladzijde gebruiken. De vragen hoeven niet in de juiste volgorde te worden opgelost.

Copyright 2009 Epidemiologie, UMC Groningen. Veelgestelde vragen & antwoorden

Examen VWO. Wiskunde B Profi

Vraag 3. Beninca et al., Nature 2008 Maak de volgende zin in minder dan 30 woorden: De belangrijkste boodschap van dit stuk is...

Dynamische modellen VWO Een lesmodule voor Wiskunde en Natuur, Leven & Technologie

Dynamische modellen VWO Een lesmodule voor Wiskunde en Natuur, Leven & Technologie

(g 0 en n een heel getal) Voor het rekenen met machten geldt ook - (p q) a = p a q a

Griep (influenza) Neem altijd uw verzekeringsgegevens en identiteitsbewijs mee!

Informatie voor zorgpersoneel. Vaccinatie tegen Nieuwe Infl uenza A (H1N1) Bescherming tegen de Mexicaanse Griep ZO HOUDEN WE GRIP OP GRIEP

Besmettelijke dierziekten

Antwoorden NLT Dynamische modellen

wiskunde A pilot vwo 2016-II

Radboud Universiteit Nijmegen Tentamen Calculus 1 NWI-NP003B 4 januari 2013,

Eindexamen wiskunde B havo I (oude stijl)

Hoofdstuk 10: Partiële differentiaalvergelijkingen en Fourierreeksen

Toegepaste Wiskunde 2: Het Kalman-filter

wiskunde C pilot vwo 2017-I

Tentamen Simulaties van biochemische systemen - 8C110 9 April uur

Examen VWO. wiskunde C (pilot) tijdvak 1 woensdag 22 mei uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.

Examen VWO - Compex. wiskunde A1,2

Trillingen en geluid wiskundig

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica

14u05-14u50 Geef griep geen kans op de werkvloer. Els De Pinnewaert, verpleegkundig ziekenhuishygiënist

De Laplace-transformatie

Differentiaalvergelijkingen Technische Universiteit Delft

UITWERKING. Thermodynamica en Statistische Fysica (TN ) 3 april 2007

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

Samenvatting voor niet-ingewijden

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Klaar voor een grieppandemie. Continuïteitsplan

TENTAMEN WISKUNDIGE BEELDVERWERKINGSTECHNIEKEN

Differentiaalvergelijkingen Wi1909TH. I.A.M. Goddijn, Faculteit EWI 12 november 2018

Opgave 1 - Uitwerking

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Faculteit Wiskunde en Informatica

Transcriptie:

Het SIR-model voor griep in Nederland S.P. van Noort Universiteit Utrecht Rijksinstituut voor de Volksgezondheid en Milieu 5 november 2003 Via wiskundige modellen kan de verspreiding van een besmettelijke ziekte, zoals griep, voorspeld worden. Het meest gebruikte model hiervoor is het zogenaamde SIR-model, waarvan de basis hier zal worden toegelicht. 1 Inleiding Griep, officieel Influenza geheten, is een zeer besmettelijke ziekte. Een besmettelijke ziekte wil zeggen dat een persoon die ziek is, tijdens een bepaalde periode van zijn ziek zijn besmettelijk is, en de ziekte dan over kan dragen aan andere personen. Dit gebeurt bijvoorbeeld via zeer kleine druppeltjes (aeresolen) die een ziek persoon uitademt. Een besmettelijke ziekte kan een epidemie veroorzaken. In het begin van een epidemie, neemt het aantal zieken steeds sneller (exponentieel) toe, omdat meer zieken, weer nog meer nieuwe zieken veroorzaken. Indien een persoon ziek is geweest, en weer beter is geworden, is hij niet meer besmettelijk en kan hij ook niet meer opnieuw besmet worden. Zo n persoon is dan immuun. Als het aantal immune personen toeneemt, wordt de kans dat een persoon die besmettelijk is een vatbaar persoon tegenkomt, steeds kleiner. Dit remt de toename van nieuwe zieken, net zo lang tot de epidemie is uitgedoofd. 2 Het SIR-model 2.1 Vooraannames We negeren in dit model dat er ook mensen sterven en geboren worden. Voor de korte tijdschaal waarop een griep-epidemie plaatsvindt, een paar maanden, is dit een redelijke aanname. De populatiegrootte is dus constant, grootte N. Verder nemen we aan dat de contacten willekeurig plaatsvinden. Ook nemen we aan dat een persoon die besmet wordt, onmiddelijk besmettelijk is. 1

Dit zijn zeer simplificerende aannamen, die niet goed overeenkomen met de werkelijkheid, maar we zullen zien dat zo n simpel model het al heel aardig doet. Een persoon kan zich in drie verschillende toestanden bevinden. Hij kan vatbaar zijn, dat wil zeggen dat als hij een persoon tegenkomt die besmettelijk is, en het virus wordt overgedragen, hij ook daadwerkelijk besmet wordt. Het aantal vatbare personen wordt aangegeven door de letter S (van susceptibles). Een persoon kan ook besmettelijk zijn. Dit wil zeggen dat deze persoon andere vatbare personen kan besmetten. Het aantal besmettelijke personen wordt aangegeven door de letter I (van infectious). Een persoon kan ook immuun zijn, dan besmet deze persoon geen andere personen meer (dat wil nog niet zeggen dat hij daadwerkelijk beter is), maar hij kan ook niet meer door andere personen besmet worden. Het aantal immune personen wordt aangegeven door de letter R (van removed). Er zijn dus drie klassen individuën in dit model, S, I en R. Vandaar dat dit een SIR-model wordt genoemd. 2.2 Parameters Een besmettelijk persoon maakt gemiddeld β contacten per dag. Hierbij wordt een contact gezien als het overdragen van het virus op een ander persoon. Indien er nu I besmettelijke personen op een bepaalde dag zijn, maken deze tezamen βi contacten die tot besmetting kunnen leiden. Zo n contact leidt echter enkel tot een nieuw besmet persoon, indien de persoon met wie het contact wordt gemaakt vatbaar is. De kans dat een contact met een vatbaar persoon is, is het aantal vatbare personen gedeeld door het totaal aantal personen (S/N). Het totaal aantal besmettingen wat op een dag plaatsvindt is dus βis/n. Dit is dus het aantal vatbare personen wat per dag besmet wordt. Het aantal vatbare personen neemt dus af met dit aantal, in formulevorm: ds dt = βi S N (1) Personen die besmettelijk zijn, raken na een bepaalde tijd hun besmettelijkheid kwijt. Indien personen gemiddeld a dagen besmettelijk zijn, verliezen van alle besmettelijke personen er elke dag ongeveer een deel α = 1/a hun besmettelijkheid. Er is dus een afname in het aantal besmettelijke personen per dag van αi. Het aantal immune personen neemt met dit aantal dus toe, in formuleform: dr dt = αi (2) Het aantal besmettelijke personen neemt nu toe met het aantal mensen dat besmet wordt en neemt af met het aantal mensen dat hun besmettelijkheid verliest, in formulevorm: di dt = βi S N αi (3) 2

Optellen van deze drie vergelijkingen (1),(2) en (3) levert inderdaad op dat het totaal aantal personen (S + I + R) niet verandert. 3 Basis reproductie getal: R 0 In een samenleving die enkel uit vatbare personen bestaat, dus S = N, zou één zieke β andere personen per dag besmetten. Een persoon is gemiddeld a = 1 dagen ziek, dus het totaal aantal α personen wat door één besmettelijk persoon wordt besmet, is β. Dit wordt het basis reproductie α getal gemoemd, de zogenaamde R 0 : R 0 = β α (4) 4 Griep in Nederland Voor de transmissie van griep kunnen voor Nederland de volgende parameters aangenomen worden. Het totale aantal personen in Nederland is ongeveer 16 miljoen, dus N = 16 10 6. Aan het begin van een griepseizoen, is ongeveer 50% van alle personen vatbaar, dus S = 8 10 6. Bij het begin van een griep-epidemie zijn er maar zeer weinig zieken, bijvoorbeeld 1 op de 10.000, dus I = 1600. Hieruit volgt dat R = 8 10 6. Een persoon die besmet wordt, is gemiddeld 5 dagen besmettelijk, dus a = 5 dagen en α = 0, 2 per dag. Het gemiddeld aantal contacten per dag per persoon welke tot een besmetting kunnen leiden is 0, 5, dus β = 0, 5 per dag. Met behulp van formule (4) volgt dat R 0 = β/α = 0, 5/0, 2 = 2, 5. In figuur 1 staat een plaatje van het aantal besmettelijke personen tijdens een epidemie uitgezet tegen de tijd, dat geldt voor het model van de differentiaalvergelijkingen (1)-(3), met bovenstaande parameters. 5 Recurrente betrekkingen Als we de tijd niet als een continue variabele beschouwen, maar in vaste stapjes opdelen, is het systeem ook met behulp van recurrente betrekkingen te benaderen. Een persoon is a = 1 dagen α besmettelijk. Als we tijdstappen van a dagen nemen, dan besmet elk besmettelijk persoon tijdens S één tijdstap R 0 personen. Aangezien één tijdstap precies de duur is van de besmettelijke periode, N worden ook alle besmettelijke personen immuun per tijdstap. Het SIR-model in formulevorm met behulp van recurrente betrekkingen wordt dan: 3

griepgevallen per 10,000 100 80 60 40 20 tijd in dagen 50 100 150 200 250 300 Figuur 1: Aantal besmettelijke personen uitgezet tegen de tijd, volgens het differentiaalvergelijkingen model (1)-(3) S t 1 I t = R 0 I t 1 N (5) S t = S t 1 I t (6) R t = R t 1 + I t 1 (7) Hierbij is I t het aantal besmettelijke personen op tijdstip t, S t het aantal vatbare personen op tijdstip t, en R t het aantal immune personen op tijdstip t. In figuur 2 staat een plaatje van het aantal besmettelijke personen tijdens een epidemie uitgezet tegen de tijd, dat geldt voor het model met de recurrente betrekkingen (5)-(7) en de parameters aangenomen voor griep in Nederland. 4

griepgevallen per 10,000 100 80 60 40 20 50 100 150 200 250 tijd in dagen Figuur 2: Aantal besmettelijke personen uitgezet tegen de tijd, volgens het recurrente betrekkingen model (5)-(7) 5