Ngưỡng dịch tễ trong các mạng lưới tiếp xúc động

Journal of the Royal Society Interface - Tập 6 Số 32 - Trang 233-241 - 2009
Erik Volz1, Lauren Ancel Meyers2,3
1Integrative Biology, University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA
2Integrative Biology, University of Texas at AustinAustin, TX 78712, USA
3Santa Fe InstituteSanta Fe, NM 87501, USA

Tóm tắt

Tỷ lệ sinh sản,R0, là một đại lượng cơ bản trong dịch tễ học, xác định sự gia tăng ban đầu của một bệnh truyền nhiễm trong một quần thể vật chủ nhạy cảm. Trong hầu hết các mô hình dịch tễ, có một giá trị cụ thể củaR0, được gọi là ngưỡng dịch tễ, trên đó các dịch bệnh có thể xảy ra, nhưng dưới ngưỡng đó các dịch bệnh không thể xảy ra. Khi độ phức tạp của một mô hình dịch tễ tăng lên, độ khó tính toán ngưỡng dịch tễ cũng tăng theo. Ở đây, chúng tôi tính toán tỷ lệ sinh sản và ngưỡng dịch tễ cho các dịch bệnh nhạy cảm – nhiễm – hồi phục (SIR) trong một lớp mạng ngẫu nhiên động đơn giản. Như trong hầu hết các mô hình dịch tễ học,R0 phụ thuộc vào hai tham số dịch tễ cơ bản, đó là tỷ lệ truyền và tỷ lệ hồi phục. Chúng tôi nhận thấy rằngR0 cũng phụ thuộc vào các tham số xã hội, cụ thể là phân phối bậc mô tả sự không đồng nhất trong số lượng tiếp xúc đồng thời và tham số trộn lẫn chỉ ra tốc độ mà các tiếp xúc được bắt đầu và kết thúc. Chúng tôi chỉ ra rằng sự trộn lẫn xã hội làm thay đổi cơ bản cảnh quan dịch tễ học và do đó, các xấp xỉ mạng tĩnh của các mạng động có thể không đủ.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1007/BF00298647

10.1016/S0025-5564(98)00012-1

Anderson R.M& May R.M Infectious diseases of humans: dynamics and control. 1991 Oxford UK:Oxford University Press.

10.1016/S0025-5564(96)00129-0

10.1214/aoap/1028903384

Andersson H, 1999, Epidemic models and social networks, Math. Sci, 24, 128

10.1006/jtbi.2000.2129

10.1098/rsif.2007.1100

10.1007/s002850200153

10.1103/PhysRevLett.85.5468

10.1103/PhysRevE.64.041902

10.1103/PhysRevE.71.027103

10.1073/pnas.252631999

Diekmann O& Heesterbeek J.A.P Mathematical epidemiology of infectious diseases. Model building analysis and interpretation. 2000 Chichester UK:Wiley.

Durrett R Random graph dynamics. 2006 Cambridge UK:Cambridge University Press.

10.1073/pnas.202244299

10.1016/j.mbs.2004.02.003

10.1103/PhysRevE.75.056101

10.1097/00007435-200011000-00008

10.1103/PhysRevLett.96.208701

10.1097/00002030-198912000-00005

10.1103/PhysRevE.75.046111

Jones S. J. 2005 Analysis of a syphilis outbreak through the lens of percolation theory. Master's thesis University of Texas-Austin.

10.1103/PhysRevE.76.036113

10.1038/35082140

10.1126/science.1065103

10.3201/eid0902.020188

10.1016/j.jtbi.2004.07.026

10.1016/j.jtbi.2005.10.004

10.1002/rsa.3240060204

10.1017/S0963548398003526

10.1103/PhysRevE.66.016128

10.1137/S003614450342480

10.1103/PhysRevE.64.026118

10.1073/pnas.012582999

10.1103/PhysRevLett.97.088701

10.1038/35065725

10.1016/j.tpb.2006.11.002

Volz E. 2008 a SIR dynamics in random networks with heterogeneous connectivity. J. Math. Biol. 56 293–310. (doi:10.1007/s00285-007-0116-4).

Volz E. 2008 b Susceptible–infected–removed epidemics in populations with heterogeneous contact rates. Eur. Phys. J. B . 63 381–386. (doi:10.1140/epjb/e2008-00131-0).

10.1098/rspb.2007.1159

10.1038/30918

Wilf H.S Generating functionology. 2nd edn. 1994 Boston MA:Academic Press.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Journal of the Royal Society Interface

Tập 6 Số 32

233-241

Thông tin tác giả