融合非马尔可夫感染过程与免疫力衰退的广义传染病模型
种群与进化
2023-08-02 v3 应用统计
摘要
假设感染间隔时间为指数分布的马尔可夫方法在传染病建模中占主导地位。然而，这一假设并不现实，因为个体的传染性取决于其病毒载量并随时间变化。本文提出一种融合非马尔可夫感染过程的易感-感染-康复-接种-易感（SIRVS）传染病模型。该模型可轻松调整以准确刻画新发传染病的代际时间分布，而这正是精准预测疫情的关键。我们观察到在相同基本再生数 R0 下，不同传染性曲线对应的瞬态行为存在显著差异。理论分析表明，仅 R0 与接种个体的平均免疫期会影响实现群体免疫所需的临界接种率。无论传染性曲线如何，处于临界接种率的接种水平都能在未来疫情中确保人群发病率极低。
引用
@article{arxiv.2303.15326,
title = {Generalized epidemic model incorporating non-Markovian infection processes and waning immunity},
author = {Qihui Yang and Joan Saldaña and Caterina Scoglio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15326},
year = {2023}
}