复杂网络中无症状感染对耦合疾病 - 行为动力学的影响
物理与社会
2016-08-24 v1 种群与进化
摘要
关于如何模拟疾病与行为反应之间相互作用（即所谓的耦合疾病 - 行为相互作用）的研究引起了越来越多的关注。由于缺乏明显的疾病临床证据或与疾病相关的信息不完整，感染风险可能无法被感知，从而导致不恰当的行为反应。因此，如何定量分析无症状感染对疾病与行为反应之间相互作用的影响尤为重要。在这封信中，在复杂网络框架下，通过将感染个体分为两种状态来研究耦合疾病 - 行为相互作用模型：U 态（无明显临床症状，标记为 U）和 I 态（有明显临床症状，标记为 I）。易感个体可被 U 节点或 I 节点感染，然而，由于 U 节点不易被观察到，易感个体仅在接触 I 节点时才采取行为反应。该机制分别被考虑在改进的易感 - 感染 - 易感（SIS）模型和改进的易感 - 感染 - 康复（SIR）模型中。随后，通过两种方法给出了传播动力学中最受关注的问题之一：两种模型的流行病阈值。解析结果定量描述了不同因素（如无症状感染、意识率、网络结构等）对流行病阈值的影响。此外，由于 SIR 模型的不可逆过程，改进的 SIR 模型的抑制效应弱于改进的 SIS 模型。
引用
@article{arxiv.1608.04049,
title = {Impact of asymptomatic infection on coupled disease-behavior dynamics in complex networks},
author = {Hai-Feng Zhang and Jia-Rong Xie and Han-Shuang Chen and Can Liu and Michael Small},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.04049},
year = {2016}
}
备注
6 pages, 3 figures