SARS-CoV-2 传播与隔离疲劳：一个理论模型

在 COVID-19 大流行期间，世界不同地区实施了社区管控措施。然而，尽管有政府建议与强制命令，多个地点观察到流动性逐步上升。该现象常被称为“隔离疲劳”。一个多世纪以来，数学模型一直被用于研究疾病传播动态。自 COVID-19 大流行开始以来，已开发大量模型以探究大流行的不同方面。本工作的目的是设计并探索一个含隔离疲劳的 SARS-CoV-2 传播数学模型。我们建立了一个基于易感-感染-恢复(SIR)动态的、由微分方程组表示的确定性模型。借助计算模拟对该模型进行了探索。所得结果表明，在某些情景下，在首次流行高峰之后，疲劳可引发第二次高峰。因此，模型的动态行为提示，疲劳可能促成了 2020 年至 2021 年初世界各地观察到的感染者第二次高峰。所开展的探索还显示，模型对感染率及与传播动态相关的其他参数敏感。所建模型相对简单，在真实世界精确预测方面存在重要局限。然而，我们的研究凸显了在当前 COVID-19 大流行以及未来其他病原体所致可能大流行的管控中考虑隔离疲劳的重要性。