A dynamic optimization model for vaccine allocation with age considerations: A study inspired by the COVID-19 pandemic
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Le résumé fourni par la source
In a pandemic situation, an effective vaccination campaign is seen as a powerful tool to prevent the spread of infectious diseases and reduce fatalities. However, its success highly depends on its organization and combination with other measures. To help the decision-makers in this endeavor, this paper proposes a Mixed-Integer Linear Programming - Vaccine Allocation (MILP-VA) model to plan the vaccination campaign to minimize the number of possible fatalities over a given period. To better integrate the pandemic dynamics , this model is coupled with a single-dose Susceptible-Vaccinated-Infected-Recovered (SVIR) model where the compartmentalization of the population allows for the adjustment of different demographic and epidemiological parameters based on age categories and their social interactions. This approach is proven to suit populations with heterogeneous age groups better. The applicability of the proposed SVIR-MILP-VA model is illustrated using a case study inspired by the COVID-19 pandemic. Accordingly, an extensive numerical analysis was conducted to test various managerial, epidemiological, and behavioral conditions, such as vaccine availability, transmission rates, and vaccine hesitancy. This approach facilitates robust discussions to address the uncertainties of an emerging pandemic and provides a solid foundation for informed vaccination decisions in real-world settings. The results are discussed, and the findings are formulated as insights for researchers and practitioners.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A dynamic optimization model for vaccine allocation with age considerations: A study inspired by the COVID-19 pandemic
- Date Crossref
- 01/02/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Kedge Business School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Arts et Métiers pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Eindhoven University of Technology Department of Industrial Engineering and Innovation Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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ParisTech pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Laboratoire de Conception Fabrication Commande pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Université de Lorraine Arts et Métiers–ParisTech pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre of Excellence in Supply Chain and Transportation (CESIT) pays non établi dans la noticeInstitution
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LCPI pays non établi dans la noticeInstitution
Kedge Business School, Arts et Métiers et Department of Industrial Engineering and Innovation Sciences — Eindhoven University of Technology, avec 5 autres affiliations.
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