基于交互驱动模型探究保活性时间膨胀对空气传播 contagion 过程与时序网络动态交互的影响

接触的时间顺序与动态对于理解传染病传播至关重要。我们提出了一种基于接触网络的气载疾病交互驱动模型。我们以 COVID-19 为例，在历史保持的随机时序网络与现实接触数据上展示了该交互驱动 contagion 模型。我们利用它来评估时间、时空与空间社交距离政策。我们发现空间距离政策主要在疾病早期阶段有益。我们随后继续评估时间社交距离，即保持活动潜力的时序膨胀。我们扩展模型以考虑病毒载量暴露，并将其与会议时长相关联。利用真实接触数据，我们展示了时序膨胀对总体感染率的有益效果。我们的结果表明，在相同的传播水平下，时序膨胀条件下疾病的感染率与总体患病率均有所下降。我们进一步表明，在高度活跃的社区中，慢传播病原体（即需要更长时间暴露才能感染）的传播速率与快传播病原体大致相同。这令人惊讶，因为较慢病原体遵循包含较长会议的路径，而较快病原体可能遵循包含较短会议的路径，而后者更为常见。我们的结果表明，社区的时间动态对疾病传播的影响比传播过程本身的特征更为显著。