<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Modelling the impact of adaptive quarantine restrictions on the dynamics of the epidemic process

dc.contributor.authorHavrylchyk, L.en
dc.contributor.authorГаврильчик, Л.uk
dc.date.accessioned2026-09-02T13:13:21Z
dc.date.available2026-09-02T13:13:21Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність дослідження зумовлена необхідністю розробки ефективних стратегій управління епідеміями в умовах обмежених ресурсів. Метою роботи було оцінити ефективність адаптивних карантинних обмежень у стримуванні поширення COVID-19 та підходів до управління епідемічними процесами. Для досягнення цієї мети використано математичне моделювання динаміки епідемії залежно від різних сценаріїв карантинних заходів. У дослідженні проаналізовано вплив адаптивного карантину, запровадженого в Україні, який передбачав поділ регіонів на чотири зони: зелену, жовту, помаранчеву та червону, залежно від епідеміологічної ситуації, від мінімальних до повної заборони функціонування громадських закладів – залежно від епідеміологічної ситуації. Результати моделювання показали, що адаптивний карантин дозволяє зменшити загальну захворюваність на 35–50 %, скоротити тривалість пікових фаз на 20–30 % та знизити навантаження на систему охорони здоров’я. Сегментація територій за рівнем епідемічного ризику сприяла оптимізації соціально-економічних наслідків карантинних заходів, дозволяючи зберігати економічну активність у регіонах із кращою епідеміологічною ситуацією. Дослідження підтвердило, що адаптивний карантин є ефективним інструментом контролю над поширенням інфекції, забезпечуючи баланс між потребами охорони здоров’я та мінімізацією економічних втрат. Такий підхід рекомендується для використання в інших країнах, що стикаються з подібними викликами, оскільки він дозволяє ефективно управляти епідемією в умовах обмежених ресурсів та мінімізувати негативні наслідки для суспільства та економіки. Таким чином, отримані результати мають прикладне значення для формування політики охорони здоров’я в періоди епідемій. Математичне моделювання може стати основою для прогнозування розвитку захворюваності та прийняття оперативних рішень щодо посилення або пом’якшення карантинних обмежень. Застосування адаптивного підходу дозволяє враховувати регіональні особливості епідемічного процесу, підвищуючи гнучкість та ефективність управління. Це робить адаптивний карантин універсальним інструментом, здатним зменшити як медичні, так і соціально-економічні втрати під час епідемій.uk
dc.description.abstractThe relevance of the study arises the need to develop effective strategies for epidemic management under conditions of limited resources. This study aimed to assess the effectiveness of adaptive quarantine restrictions in curbing the spread of COVID-19 and in shaping approaches to managing epidemic processes. To achieve the aim, mathematical modelling was employed to simulate the epidemic dynamics under different scenarios of quarantine measures. The study analysed the impact of the adaptive quarantine introduced in Ukraine, which divided regions into four zones – green, yellow, orange, and red – depending on the epidemiological situation, ranging minimal restrictions to the complete suspension of public institutions. The modelling results demonstrated that adaptive quarantine measures can reduce overall morbidity by 35%-50%, shorten the duration of peak phases by 20%-30%, and decrease the burden on the healthcare system. The territorial segmentation by epidemiological risk level contributed to optimising the socio-economic consequences of quarantine measures, allowing economic activity to be maintained in regions with more favourable epidemiological conditions. The study confirmed that adaptive quarantine is an effective tool for controlling the spread of infection, ensuring a balance between public health needs and the minimisation of economic losses. This approach is recommended for adoption in other countries facing similar challenges, as it enables effective epidemic management under resource constraints while reducing adverse impacts on society and the economy. The findings thus have practical significance for shaping health policy during epidemic periods. Mathematical modelling can serve as a basis for forecasting the development of morbidity and for making prompt decisions on the tightening or relaxation of quarantine restrictions. The use of an adaptive approach makes it possible to account for regional features of the epidemic process, thereby enhancing the flexibility and effectiveness of management. This renders adaptive quarantine a universal instrument capable of reducing both medical and socio-economic losses during epidemics.en
dc.identifier.citationHavrylchyk L. Modelling the impact of adaptive quarantine restrictions on the dynamics of the epidemic process // Information Technologies and Computer Engineering. 2025. № 2 (22). Р. 118-131. URI: https://itce.vn.ua/uk/journals/t-22-2-2025/modelyuvannya-vplivu-adaptivnikh-karantinnikh-obmezhen-na-dinamiku-epidemichnogo-protsesu.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/vitce/2.2025.118
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.udc519.876:614.4
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52445
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofInformation Technologies and Computer Engineering. № 2 (22 ) : 118-131.en
dc.relation.referencesAdu, P., Popoola, T., Iqbal, N., Roemer, A., Medvedev, O.N., & Simpson, C.R. (2025). A cross-country network analysis of disease infodemics: Looking through the lens of the COVID-19 pandemic. Vaccine, 48, article number 126733. doi: 10.1016/j.vaccine.2025.126733.en
dc.relation.referencesAronna, M.S., Guglielmi, R., & Moschen, L. (2021). A model for COVID-19 with isolation, quarantine and testing as control measures. Epidemics, 34, article number 100437. doi: 10.1016/j.epidem.2021.100437.en
dc.relation.referencesAzis, D., Zakaria, L., Ruby, T., & Arifaldi, M.I. (2023). The development of COVID-19 using outbreak the susceptible, infected, and recovered (SIR) model with vaccination. Barekeng, 17(3), 1325-1340. doi: 10.30598/ barekengvol17iss3pp1325-1340.en
dc.relation.referencesBekesiene, S., Samoilenko, I., Nikitin, A., & Meidute-Kavaliauskiene, I. (2022). The complex systems for conflict interaction modelling to describe a non-trivial epidemiological situation. Mathematics, 10(4), article number 537. doi: 10.3390/math10040537.en
dc.relation.referencesBrinks, R., & Hoyer, A. (2024). Approximation of the infection-age-structured SIR model by the conventional SIR model of infectious disease epidemiology. Frontiers in Epidemiology, 4, article number 1429034. doi: 10.3389/ fepid.2024.1429034.en
dc.relation.referencesCanuto, O. (2020). The impact of coronavirus on the global economy. Retrieved from https://www.policycenter.ma/sites/ default/files/PB_20-58_Canuto.pdf.en
dc.relation.referencesChen, C., Zheng, Y., Vanclay, F., & Zhang, Y. (2024). Enhancing the social outcomes from restrictions on arrivals during global public health emergencies: A social impact assessment perspective. Environmental Impact Assessment Review, 105, article number 107460. doi: 10.1016/j.eiar.2024.107460.en
dc.relation.referencesDu, Z., Xu, X., Wu, Y., Wang, L., Cowling, B.J., & Mayers, L.A. (2020). Serial interval of COVID-19 among publicly reported confirmed cases. Emerging Infectious Diseases, 26(6), 1341-1343. doi: 10.3201/eid2606.200357.en
dc.relation.referencesFeng, Z. (2007). Final and peak epidemic sizes for SEIR models with quarantine and isolation. Mathematical Biosciences and Engineering, 4(4), 675-686. doi: 10.3934/mbe.2007.4.675.en
dc.relation.referencesGosak, M., Kraemer, M.U.G., Nax, H.H., Perc, M., & Pradelski, B.S.R. (2021). Endogenous social distancing and its underappreciated impact on the epidemic curve. Scientific Reports, 11, article number 3093. doi: 10.1038/s41598-021- 82770-8.en
dc.relation.referencesHorstmeyer, L., Kuehn, C., & Thurner, S. (2022). Balancing quarantine and self-distancing measures in adaptive epidemic networks. Bulletin of Mathematical Biology, 84(9), article number 79. doi: 10.1007/s11538-022-01033-3.en
dc.relation.referencesKang, H., Liu, K., & Fu, X. (2017). Dynamics of an epidemic model with quarantine on scale-free networks. Physics Letters A, 381(47), 3945-3951. doi: 10.1016/j.physleta.2017.09.040.en
dc.relation.referencesLehohla, P. (2020). The murderous coronavirus: Data and statistics to die or to adapt, but together – that is the question. Critical Sociology, 47(4-5), 699-719. doi: 10.1177/0896920520974080.en
dc.relation.referencesMancastroppa, M., Burioni, R., Colizza, V., & Vezzani, A. (2020). Active and inactive quarantine in epidemic spreading on adaptive activity-driven networks. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2004.07902.en
dc.relation.referencesMinistry of Health of Ukraine. (2021). Operational information on the spread and prevention of COVID-19. Retrieved from https://moz.gov.ua/uk/operativna-informacija-pro-poshirennja-koronavirusnoi-infekcii-2019-cov19.en
dc.relation.referencesMinistry of Health of Ukraine. (n.d.). Orders of the Ministry of Health. Retrieved from https://moz.gov.ua/uk/nakazimoz.en
dc.relation.referencesMossong, J., et al. (2008). Social contacts and mixing patterns relevant to the spread of infectious diseases. PLOS Medicine, 5(3), article number e74. doi: 10.1371/journal.pmed.0050074.en
dc.relation.referencesMoujahid, A., & Vadillo, F. (2021). A comparison of deterministic and stochastic susceptible-infected-susceptible (SIS) and susceptible-infected-recovered (SIR) models. Open Journal of Modelling and Simulation, 9(3), 246-258. doi: 10.4236/ojmsi.2021.93016.en
dc.relation.referencesNgonghala, C.N., Knitter, J.R., Marinacci, L., Bonds, M.H., & Gamel, A.B. (2021). Assessing the impact of widespread respirator use in curtailing COVID-19 transmission in the USA. Royal Sociaty Open Science, 8(9), article number 210699. doi: 10.1098/rsos.210699.en
dc.relation.referencesPiasecki, T., Mucha, P.B., & Rosińska, M. (2020). A new SEIR type model including quarantine effects and its application to analysis of COVID-19 pandemia in Poland in March-April 2020. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2005.14532.en
dc.relation.referencesSong, J., Liu, Z.-Q., Qang, Q., Zhu, Z.-I., Gao, B., & Yang, Z. (2020). Suggestions for selection and use of masks for dental medical staff during outbreaks of novel coronavirus pneumonia. Shanghai Journal of Stomatology, 29(4), 435-439. doi: 10.19439/j.sjos.2020.04.021.en
dc.relation.referencesSusanto, A.D., et al. (2021). Epidemiological and clinical features of COVID-19 patients at National Emergency Hospital Wisma Atlet Kemayoran, Jakarta, Indonesia. Kesmas, 16(5), 11-16. doi: 10.21109/kesmas.v0i0.5233.en
dc.relation.referencesSvoboda, D., Havelka, O., Holendová, J., & Kraft, J. (2025). An epidemiological model of SIR in a nanotechnological innovation environment. Heliyon, 11(6), article number e42309. doi: 10.1016/j.heliyon.2025.e42309.en
dc.relation.referencesToomey, E.C., et al. (2021). Extended use or reuse of single-use surgical masks and filtering face-piece respirators during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: A rapid systematic review. Infection Control and Hospital Epidemiology, 41(1), 75-83. doi: 10.1017/ice.2020.1243.en
dc.relation.referencesWiraya, A., Adi, Y.A., Fitriana, L., Triyanto, T., Kusumadewi, Y.A., Safitri, A.N., & Nurmalitasari, A. (2024). Birth of catastrophe and strange attractors through generalized Hopf bifurcations in COVID-19 transmission mathematical model. Chaos Theory and Applications, 6(2), 159-169. doi: 10.51537/chaos.1448912.en
dc.relation.referencesXue, M., Huang, Z., Hu, Y., Du, J., Gao, M., Pan, R., Mo, Y., Zhing, J., & Huang, Z. (2022). Monitoring European data with prospective space-time scan statistics: Predicting and evaluating emerging clusters of COVID-19 in European countries. BMC Public Health, 22, article number 14298. doi: 10.1186/s12889-022-14298-z.en
dc.relation.referencesYang, S., et al. (2020). Early estimation of the case fatality rate of COVID-19 in mainland China: A data-driven analysis. Annals of Translational Medicine, 8(4), article number 121. doi: 10.21037/atm.2020.02.66.en
dc.relation.urihttps://itce.vn.ua/uk/journals/t-22-2-2025/modelyuvannya-vplivu-adaptivnikh-karantinnikh-obmezhen-na-dinamiku-epidemichnogo-protsesu
dc.subjectвірус SARS-CoV-2uk
dc.subjectсистема комунікаціїuk
dc.subjectсоціально-економічний вплив обмеженьuk
dc.subjectдинаміка інфекціїuk
dc.subjectізоляція інфікованихuk
dc.subjectдинаміка поширення COVID-19uk
dc.subjectмодель SIRuk
dc.subjectSARS-CoV-2 virusen
dc.subjectcommunication systemen
dc.subjectsocio-economic impact of restrictionsen
dc.subjectinfection dynamicsen
dc.subjectisolation of infected individualsen
dc.subjectCOVID-19 transmission dynamicsen
dc.subjectSIRV modelen
dc.titleModelling the impact of adaptive quarantine restrictions on the dynamics of the epidemic processen
dc.title.alternativeМоделювання впливу адаптивних карантинних обмежень на динаміку епідемічного процесуuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
206710.pdf
Розмір:
1,38 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис: