错误信息动态对抗菌素耐药性影响的建模
物理与社会
2025-05-29 v1 种群与进化
摘要
抗菌素耐药性（RAM）对全球公共卫生构成重大威胁，导致重要药物疗效降低。尽管RAM背后的医学和生物学原因已得到充分研究，但我们对虚假健康信息如何影响人们行为（从而加速RAM）仍知之甚少。本研究提出了一个新的数学模型，以调查错误信息传播与RAM动态之间的复杂相互作用。我们改编了一个多毒株假新闻模型，其中包含不同的人群仓室，代表对抗生素使用相关各种观念易感、相信或持怀疑态度的个体。该模型考虑了多种错误信息“毒株”，例如错误地认为抗生素对病毒感染有效，或不信任有关谨慎开具抗生素处方的医疗建议。模型中引入了时滞，以反映信息处理、行为改变和耐药性显现的延迟。通过稳定性分析和数值模拟，本研究旨在确定影响有害观念传播的关键因素和参数，及其对促成RAM的行为所产生的后续影响。研究结果可能有助于开展公共卫生运动，以减少错误信息在对抗抗菌素耐药性方面的负面影响。
引用
@article{arxiv.2505.21540,
title = {Modeling the Impact of Misinformation Dynamics on Antimicrobial Resistance},
author = {Laurance Fakih and Andrei Halanay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.21540},
year = {2025}
}