群体免疫的达成：存活率的数学建模

我们研究了在没有获批疫苗的情况下，群体免疫（HI）达成速率对脆弱人群的影响。我们主要提出这样一个问题：向期望的群体免疫演化的过程对脆弱人群的生命而言可能有多艰难？我们采用数学建模（化学网络理论）和基于元胞自动机的计算机模拟，来研究流行病传播的人类代价以及引入群体免疫的有效策略。实施不同的疾病传播应对策略需要对结果的时间依赖性有一定程度的定量理解。在本文中，我们的主要目标是理解结果对群体免疫进展速率的依赖关系。我们通过将易感人群划分为两类——脆弱人群和坚韧人群——来推广著名的SIR模型（易感者-感染者-移除者），并研究疾病进展的动态演化。我们通过采用脆弱人群相对于坚韧人群的不同恢复率来实现这种分类。我们获得了这两个子类别的相对致死率，作为脆弱人群和坚韧人群百分比的函数，以及其对群体免疫达成速率的复杂依赖关系。我们的结果量化了在达成群体免疫的过程中对脆弱人群恢复率的不利影响。我们发现了一个重要的结果，即较慢地达成群体免疫相对致死率较低。然而，较慢地向群体免疫进展可能会受到许多干预因素的复杂影响。