Dinamica comportamentale e ottimizzazione del controllo di un modello epidemiologico zoonotico con effetti termici: analisi e simulazioni

Lo studio rappresenta un avanzamento significativo nella modellizzazione epidemiologica delle malattie zoonotiche, affrontando la complessità intrinseca delle interazioni multiospite secondo il paradigma One Health. La metodologia sviluppa un sistema di equazioni differenziali ordinarie che incorpora compartimenti patogeni distinti per umani e animali, con parametri di trasmissione dinamicamente modulati da variabili termiche. Il disegno dello studio combina tre approcci complementari: analisi matematica rigorosa per provare stabilità e limitatezza delle soluzioni, ottimizzazione dinamica mediante il principio del massimo di Pontryagin per derivare espressioni analitiche esplicite delle strategie di controllo, e validazione empirica su serie temporali reali. I dati utilizzati provengono dalla sorveglianza nazionale della brucellosi in Cina, permettendo quantificazione diretta della correlazione temperatura-incidenza. I risultati numerici evidenziano effetti termici sostanziali: un incremento di 10°C della temperatura media annuale produce una riduzione di 3888 casi nella incidenza picco (corrispondente a una diminuzione percentuale del 17.91%) e una riduzione di 49556 casi nei casi cumulativi a 20 anni (20.37%). Il modello raggiunge una bontà di adattamento di 0.98 per i casi cumulativi, suggerendo elevata capacità predittiva. L'analisi comparativa di strategie multiple di intervento—incluse misure di controllo veterinario, trattamento umano migliorato, e vaccinazione—identifica l'intervento farmaceutico potenziato come dominante. Nel contesto della letteratura epidemiologica, questo approccio estende i modelli classici SEIR integrando variabili ambientali cruciali spesso trascurate, colmando un gap significativo nella modellizzazione delle zoonosi.