Résumé:
Dans cette thèse, On s'intéresse à l'exploration de la modélisation mathématique en l'épidémiologie, en
se concentrant sur la transmission du COVID-19 chez les personnes obèses. Notre recherche vise à
développer un modèle prédictif utilisant des équations différentielles ordinaires non linéaires pour
représenter les différents stades de la maladie. L'analyse de la stabilité des équilibres confirme la
validité mathématique, étayée par des simulations numériques. Les analyses de sensibilité révèlent des
risques accrus pour les patients obèses, tels que les infections graves et la mortalité. L'étude souligne la
nécessité de sensibiliser cette population à la gravité de cette association. Dans un second modèle, nous
examinons également l'impact économique de la pandémie prolongée, en évaluant les coûts
économiques, notamment pour les individus en surpoids ou obèses, à l'aide du modèle de Markov.
Cette analyse met en évidence l'importance cruciale de l'allocation efficace des ressources et de la
priorisation des mesures préventives pour atténuer le fardeau économique.
