Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection

Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection

COVID-19, an epidemic disease, caused by novel coronavirus called SARS-CoV2, significantly affected the whole world. The expeditious rise of corona cases has overpowered everything. Though the number of cases in some selected regions began to slow down after taking precautionary measures (quarantine...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2025
Main Authors: Khurana, Pooja, Singla, Shakuntla, Komal, Rani, Nidhi, Хурана, Пуджа, Сінгла, Шакунтла, Комал, Рані, Ніді
Format: Article
Language:English
Published: PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine 2025
Online Access:https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/311
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Microbiological Journal

Institution

Microbiological Journal
id oai:ojs2.ojs.microbiolj.org.ua:article-311
record_format ojs
spelling oai:ojs2.ojs.microbiolj.org.ua:article-3112025-10-07T08:53:27Z Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection Наслідки для стратегій громадського здоров'я: кількісна оцінка ймовірності повторного інфікування COVID-19 Khurana, Pooja Singla, Shakuntla Komal Rani, Nidhi Хурана, Пуджа Сінгла, Шакунтла Комал Рані, Ніді COVID-19 coronavirus pandemic probability reinfection mathematical model SIRS COVID-19 коронавірус пандемія ймовірність реінфекція математична модель SIRS COVID-19, an epidemic disease, caused by novel coronavirus called SARS-CoV2, significantly affected the whole world. The expeditious rise of corona cases has overpowered everything. Though the number of cases in some selected regions began to slow down after taking precautionary measures (quarantine, social distancing, vaccination), but again due to easiness showed by the individuals in preventive measures, the second wave of corona has emerged. With the large number of detecting kits and a high-sensitivity RT-PCR test, community health workers tested various individuals and recorded infectious and recovered ones. Aim. The goal of this work is to use mathematical equations to evaluate the risk of COVID-19 reinfection in the recovered compartment of the system. Method. A new SIRS model has been proposed with the help of differential equations, whose stability was checked via the Jacobian matrix, and the reproduction number has also been calculated. Results. Due to the avoidance of important preventive and precautionary measures by the people across the community, the cases accelerate erratically. The analytical results obtained by the numerical solutions revealed that the people who were recovered by either quarantine themselves or by synthetic/ chemical treatment/ vaccination can have a chance of reinfections.  came out to be 1.03. Conclusions. As there are chances of being reinfected, it is important to get vaccinated and follow all the precautionary measures required to combat COVID-19 infection. COVID-19, епідемічна хвороба, спричинена новим коронавірусом під назвою SARS-CoV2, суттєво вплинула на весь світ. Стрімке зростання кількості випадків коронавірусу перевершило всі сподівання. Хоча кількість випадків захворювання в окремих регіонах почала сповільнюватися після вжитих запобіжних заходів (карантин, соціальне дистанціювання, вакцинація), але знову ж таки через легкість, яку демонструють люди в дотриманні профілактичних заходів, виникла друга хвиля коронавірусу. Завдяки великій кількості тест-систем та високій чутливості ПЛР-тесту, медичні працівники громад тестували людей, фіксували інфікованих та видужалих. Мета. Метою цієї роботи є використання математичних рівнянь для оцінки ризику реінфікування COVID-19 у відновленому відсіку системи. Метод. Запропоновано нову модель SIRS на основі диференціальних рівнянь, стійкість якої перевірено за допомогою матриці Якобіана, а також обраховано число розмноження. Результати. Через уникнення людьми важливих профілактичних та застережних заходів, випадки захворювання непередбачувано прискорюються. Аналітичні результати, отримані за допомогою чисельних розв'язків, показали, що люди, які одужали завдяки карантину або синтетичній/хімічній обробці/вакцинації, можуть мати ймовірність повторного інфікування. Його параметр R0 виявився рівним 1.03. Висновки. Оскільки існує ймовірність повторного інфікування, важливо вакцинуватися та дотримуватися всіх запобіжних заходів, необхідних для боротьби з інфекцією COVID-19. PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine 2025-10-07 Article Article application/pdf https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/311 10.15407/microbiolj87.04.038 Mikrobiolohichnyi Zhurnal; Vol. 87 No. 4 (2025): Mikrobiolohichnyi Zhurnal; 38-49 Мікробіологічний журнал; Том 87 № 4 (2025): Мікробіологічний журнал; 38-49 2616-9258 1028-0987 10.15407/microbiolj87.04 en https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/311/135 Copyright (c) 2025 Mikrobiolohichnyi Zhurnal https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
institution Microbiological Journal
baseUrl_str
datestamp_date 2025-10-07T08:53:27Z
collection OJS
language English
topic_facet COVID-19
coronavirus
pandemic
probability
reinfection
mathematical model
SIRS
COVID-19
коронавірус
пандемія
ймовірність
реінфекція
математична модель
SIRS
format Article
author Khurana, Pooja
Singla, Shakuntla
Komal
Rani, Nidhi
Хурана, Пуджа
Сінгла, Шакунтла
Комал
Рані, Ніді
spellingShingle Khurana, Pooja
Singla, Shakuntla
Komal
Rani, Nidhi
Хурана, Пуджа
Сінгла, Шакунтла
Комал
Рані, Ніді
Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
author_facet Khurana, Pooja
Singla, Shakuntla
Komal
Rani, Nidhi
Хурана, Пуджа
Сінгла, Шакунтла
Комал
Рані, Ніді
author_sort Khurana, Pooja
title Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
title_short Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
title_full Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
title_fullStr Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
title_full_unstemmed Implications for Public Health Strategies: Quantifying the Likelihood of COVID-19 Reinfection
title_sort implications for public health strategies: quantifying the likelihood of covid-19 reinfection
title_alt Наслідки для стратегій громадського здоров'я: кількісна оцінка ймовірності повторного інфікування COVID-19
description COVID-19, an epidemic disease, caused by novel coronavirus called SARS-CoV2, significantly affected the whole world. The expeditious rise of corona cases has overpowered everything. Though the number of cases in some selected regions began to slow down after taking precautionary measures (quarantine, social distancing, vaccination), but again due to easiness showed by the individuals in preventive measures, the second wave of corona has emerged. With the large number of detecting kits and a high-sensitivity RT-PCR test, community health workers tested various individuals and recorded infectious and recovered ones. Aim. The goal of this work is to use mathematical equations to evaluate the risk of COVID-19 reinfection in the recovered compartment of the system. Method. A new SIRS model has been proposed with the help of differential equations, whose stability was checked via the Jacobian matrix, and the reproduction number has also been calculated. Results. Due to the avoidance of important preventive and precautionary measures by the people across the community, the cases accelerate erratically. The analytical results obtained by the numerical solutions revealed that the people who were recovered by either quarantine themselves or by synthetic/ chemical treatment/ vaccination can have a chance of reinfections.  came out to be 1.03. Conclusions. As there are chances of being reinfected, it is important to get vaccinated and follow all the precautionary measures required to combat COVID-19 infection.
publisher PH "Akademperiodyka" of the NAS of Ukraine
publishDate 2025
url https://ojs.microbiolj.org.ua/index.php/mj/article/view/311
work_keys_str_mv AT khuranapooja implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT singlashakuntla implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT komal implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT raninidhi implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT huranapudža implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT sínglašakuntla implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT komal implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT ranínídí implicationsforpublichealthstrategiesquantifyingthelikelihoodofcovid19reinfection
AT khuranapooja naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT singlashakuntla naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT komal naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT raninidhi naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT huranapudža naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT sínglašakuntla naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT komal naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
AT ranínídí naslídkidlâstrategíjgromadsʹkogozdorovâkílʹkísnaocínkajmovírnostípovtornogoínfíkuvannâcovid19
first_indexed 2025-09-24T16:41:17Z
last_indexed 2025-10-08T01:12:37Z
_version_ 1851774478963441664

Similar Items