结构因果影响力（SCI）捕捉疾病动力学模型中的社会不平等力量

数学建模在理解传染病传播如何在人群中显现方面发挥了核心作用。这些模型证明了关键的社区层面因素在构建流行病风险中的重要性，并且现在常规用于公共卫生决策支持。其更广泛应用的一个障碍是，现有经典模型通常不将社会不平等视为传播动力学变异的独特形式驱动因素。鉴于数十年来证据支持不平等在更普遍地构建社会，以及更具体地构建传染病风险方面的组织效应，解决这一建模差距至关重要。在本研究中，我们基于先前将社会力量整合到计算流行病学中的努力，引入了一个度量指标——结构因果影响力（SCI）。SCI利用因果分析，提供了一个衡量易感人群中子社区相对脆弱性的度量，该脆弱性由获取治疗的机会、疾病暴露程度以及其他由社会力量驱动的决定因素等特征差异所塑造。我们在一个简单案例中开发了我们的度量指标，并将其应用于一个具有公共卫生重要性的情境：注射吸毒者人群中的丙型肝炎病毒。此外，我们使用一个基于智能体的传染病模型展示了SCI的灵活性。我们对SCI的应用揭示，在多社区模型的特定参数下，“较不脆弱”的社区可能实现低于1的基本再生数，从而确保疾病消亡。然而，即使社区间存在极小的传播，也可能增加这个数字，导致两个社区内均出现持续流行。