Agent-Based simulation reveals localized isolation key to saving lives and resources
本研究通过基于智能体的模拟探索疫情控制策略，发现局部隔离（键稀释）比全面封锁或大规模疫苗接种更具资源效率，且高疫苗接种率能显著延缓并削减感染高峰的影响。
2024-09-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Prudent behaviour accelerates disease transmission
传染病在接近高峰期时的传播速度往往比根据早期传播数据预测的要快。尽管这种现象具有共性，但没有已知的一般机制能够导致指数传播的疾病开始更快地传播。事实上，现实世界社交网络的大多数特征，如群集1、2和社区结构3，以及人类行为的大多数特征，如社交距离4和增加的风险5，都将减缓疾病的传播。在这里，我们考虑一个模型，其中具有基本社会角色的个人-例如教师，第一反应者，卫生保健工作者等-生病的人被健康的人取代。我们把这个过程称为关系交换。关系交换也是一种行为过程，但对疾病传播的影响不那么明显。通过将这种行为纳入一个动态网络模型，我们证明，更换个人可以加速疾病传播。此外，我们发现，这个过程的影响是微不足道的，当考虑一个标准的质量作用模型，但戏剧性的网络结构时。这一结果凸显了大规模行动模型的另一个关键缺陷，即它们无法解释行为过程。最后，使用经验数据，我们发现，这种机制可以很好地解释超过17年的流感和登革热病毒数据中观察到的模式。我们预计，我们的研究结果将推动新兴的疾病预测领域，并将更好地为疫情期间的公共卫生决策提供信息。
2015-09-02 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Synchronized disease and behavioural dynamics in weakly coupled populations
Florida State University（佛罗里达州立大学）；University of Florida（佛罗里达大学）
研究弱耦合群体中疾病和行为动态的同步现象，探讨社会影响对疫苗接种和疾病传播的反馈作用。
2026-04-15 q-bio.PE
A model for COVID-19 with isolation, quarantine and testing as control measures
在这篇文章中，我们提出了一个用于2019年冠状病毒病（COVID-19）动力学的房室模型。我们考虑到了无症状感染者的存在，以及迄今为遏制疫情而采取的主要政策：对一部分人口进行隔离（或社交距离），对确诊病例进行隔离和检测。我们通过将人群分为两组来模拟隔离：一组由在大流行期间继续工作并具有通常接触率的关键工作人员组成，另一组由被迫/建议留在家中的人组成。我们所说的隔离是指严格的隔离，它适用于确诊的感染病例。在所提出的模型中，隔离人群的比例、减少接触的程度和检测率是可以随时间变化的控制参数，代表了在不同阶段演变的政策。我们得到一个明确的表达式的基本再生数$\mathcal{R}_0$的参数的疾病和控制政策。这样，我们就可以量化隔离和检测在流行病演变中的作用。我们提出了一系列的模拟来说明不同的现实情况。从$\mathcal{R}_0$的表达式和模拟中，我们得出结论，对无症状病例进行隔离（社交距离）和检测是控制流行病的基本措施，{这些措施越严格，越早实施，}可以挽救更多的生命。此外，我们表明，保持隔离的人大大降低了他们的传染概率，因此应建议风险群体在流行期间保持低接触率。
2020-05-15 q-bio.PE q-bio.QM
Gamilaraay kinship revisited: incidence of recessive disease is dynamically traded-off against benefits of cooperative behaviours
自19世纪中期以来，传统的土著婚姻规则得到了广泛的研究。尽管如此，它们在历史上一直被抛弃，因为它们几乎没有用处。这在很大程度上是由于人们专注于试图理解广泛的婚姻限制或它们可能如何演变。在这里，以Gamilaraay系统作为一个案例研究，我们而是问如何在这样一个系统下的相关性可能会分布。我们发现，值得注意的是，这个系统动态地权衡亲属回避，以尽量减少隐性疾病的发病率对预期的合作水平，正式理解通过汉密尔顿的规则。
2021-04-30 q-bio.PE
Incentives for self-isolation based on incidence rather than prevalence could help to flatten the curve: a modelling study
提出基于SIS的仓室模型结合模仿动力学研究自我隔离，发现基于发病率而非患病率的激励能在暂态阶段平缓曲线，且解析预测与经验网络模拟一致。
2025-10-31 physics.soc-ph q-bio.PE
The effectiveness of backward contact tracing in networks
发现和隔离感染者是控制流行病的基石。由于许多传染病通过密切接触者传播，接触者追踪是病例发现和控制的关键工具。然而，尽管接触者追踪已被广泛开展，但对接触者追踪的数学理解尚未完全建立，也尚未清楚地了解是什么决定了接触者追踪的有效性。在这里，我们揭示了，与“向前”追踪--追踪疾病传播到谁，“向后”追踪--追踪疾病传播从谁--更有效。反向追踪的有效性是由于接触的异质性引起的简单但被忽视的偏差。使用模拟合成和高分辨率的经验接触数据集，我们表明，即使在一个小的概率检测到受感染的个人，战略执行的接触跟踪可以防止进一步传播的显着部分。我们还表明，-在每个隔离防止传输的数量-情况下隔离结合少量的接触跟踪比单独的情况下隔离更有效。通过证明反向接触追踪在发现超级传播事件方面非常有效，我们认为接触追踪的潜在有效性被低估了。因此，迫切需要重新审视目前的接触者追踪战略，以便利用各种形式的偏见。我们的研究结果对数字联系人追踪也有重要影响，因为在遵守这些新平台的隐私保护要求的同时，整合向后和深度追踪的能力至关重要。
2020-09-14 physics.app-ph physics.soc-ph q-bio.PE
A behavioural modelling approach to assess the impact of COVID-19 vaccine hesitancy
在本文中，我们引入了一个描述非强制性疫苗接种情况下COVID-19疾病传播的房室流行病模型。该模型考虑了疫苗接种的犹豫和拒绝。为了这个目的，我们采用信息指数，它模仿的想法，个人采取他们的决定接种疫苗的基础上，不仅是现在，而且在过去的信息有关的疾病的传播。理论分析和模拟结果表明，自愿接种疫苗固然可以降低疾病的影响，但不能完全消除疾病的影响，同时也说明了信息相关参数对疾病动态的影响。特别是在信息覆盖面大、记忆特征时间小的情况下，更好地遏制了疫苗接种的犹豫和拒绝。最后，季节性的可能影响也进行了研究。
2021-06-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Self-isolation or borders closing: what prevents epidemic spreading better?
COVID-19在世界范围内的流行分布促使我们讨论网络聚类和自适应性对传染病传播的综合影响。我们解决的问题，最有效地禁止疾病传播的连接网络的最佳机制的选择：自适应聚类，模仿自我隔离（SI）在当地社区，或尖锐的即时聚类，这看起来像城市和国家之间的边界关闭（FC）。SI-网络是在整个网络中小集团最大化的条件下“自适应生长”的，而FC-网络是“即时创建”的。在聚类SI-和FC-网络上运行标准SIR模型，我们证明了自适应网络聚类比具有相似参数的网络中的即时聚类更好地抑制传染病传播。我们发现SI模型对于临界指数$-2<η<-1$较小的度分布$P(k)\sim k^η$具有无标度特性，并认为无标度特性的出现是由于初始度分布的随机性，而对于随机正则图则不存在.
2020-04-07 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph q-bio.PE
The effects of imitation dynamics on vaccination behaviours in SIR-network model
我们提出了一系列的SIR网络模型，扩展与博弈论的处理模仿动态，导致定期的人口流动，在住宅和工作区和随后的相互作用。每一个被认为是SIR网络模型捕捉一类疫苗接种行为的流行特征，相互作用的拓扑结构和模仿动力学的影响。我们的重点是根据自愿疫苗接种计划产生的最终疫苗接种覆盖率，以应对这些不同的因素。使用下一代矩阵方法，我们解析推导和比较表达式的基本再生数$R_0$的建议SIR网络模型。此外，我们模拟了所考虑的模型随着时间的推移的流行动态，并表明，如果个人对疾病流行率的变化有足够的反应，那么更广泛的旅行模式鼓励收敛到地方病，混合平衡。相反，如果个体对疾病流行率的变化不敏感，我们发现在所有研究的模型中，他们倾向于保持未接种疫苗。我们的研究结果与早期的研究一致，表明来自高度联系的居民区的居民更有可能接种疫苗。我们还表明，承诺接受疫苗接种的个体的存在减少了$R_0$并延迟了疾病的流行，因此对遏制流行病至关重要。
2019-05-13 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling and Analysis of the Epidemic-Behavior Co-evolution Dynamics with User Irrationality
本文提出融合前景理论的流行病-行为协同演化模型，通过理论分析与仿真揭示疫情期间个体非理性行为与疾病传播的相互影响机制。
2023-10-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Testing and Isolation Efficacy: Insights from a Simple Epidemic Model
对个人进行病原体检测可能会影响流行病的传播。了解采样和报告测试结果的个人层面的过程如何影响社区或人口层面的传播是一个动态建模问题。检测过程对流行病动态的影响取决于实施的基本因素，特别是检测强度和检测的重点对象。在这里，我们使用一个简单的模型来探讨测试的个人水平的影响如何直接影响人口水平的传播。我们的模型开发是由COVID-19疫情推动的，但具有通用的流行病学和测试结构。在经典的SIR框架中，我们增加了人均检测强度和特定区域的检测权重，这些权重可以进行调整以反映不同的检测重点--监测、诊断或控制。我们推导出一个分析表达式的相对减少，由于测试，测试报告和相关的隔离行为的基本生殖数。预计密集检测和快速检测报告在社区一级将是有益的，因为它们可以提供对情况的快速评估，确定热点，并可能实现快速接触者追踪。快速测试对个人的直接影响不太清楚，可能取决于个人的行为如何受到测试信息的影响。我们的简单模型表明，在某些情况下，增加测试强度和更快的测试报告可以降低控制的有效性，并允许我们探索这种情况下发生的条件。相反，我们发现，将检测重点放在受感染者身上总是能提高控制的有效性。
2021-07-17 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
A model for mosquito-borne epidemic outbreaks with information-dependent protective behaviour
University of Trento（特伦托大学）
本文研究了考虑人类根据过去和当前疾病流行情况调整防护行为的蚊媒流行病模型，通过几何奇异摄动理论将两组模型简化为同质宿主群体模型，分析信息诱导行为变化对流行病瞬态动力学的影响。
2026-05-07 math.DS q-bio.PE
Determinants of successful disease control through voluntary quarantine dynamics on social networks
本研究将自愿隔离纳入SIS模型，通过基于智能体的模拟分析结构化人群中行为与疾病的相互作用，明确了诱惑水平、社会共情等因素对防控效果的影响，揭示了非药物干预下疾病防控的社会困境机制。
2024-03-13 physics.soc-ph q-bio.PE
Modelling the Effect of Vaccination and Human Behaviour on the Spread of Epidemic Diseases on Temporal Networks
在接种疫苗和放松非药物干预措施后，许多国家观察到COVID-19病例数量不断增加，受此启发，我们提出了一个关于部分接种疫苗人群中复发性流行病传播的时变网络数学模型。该模型包含了几个现实的特点，如疫苗对传播和严重症状的发展的不同有效性，测试方法，可能实施的非药物干预措施，以减少传播，隔离检测到的个人，以及人类行为。使用平均场的方法，我们解析地推导出模型的流行阈值，如果系统高于这样的阈值，我们计算流行病流行的地方病平衡。这些理论结果表明，人类的病态行为和有效的检测实践是避免流行病爆发的关键。有趣的是，我们发现，在许多现实情况下，疫苗接种通过降低重症患者的患病率，成功地缓解了疫情，但它可能是一把双刃剑，在某些情况下，它可能有利于疫情的重新爆发，需要更高的检测率，更谨慎和更负责任的人群，或者重新引入非药物干预措施以实现完全根除。
2021-11-10 math.DS q-bio.PE
Population-scale testing can suppress the spread of infectious disease
公共卫生方面的重大进步源于疾病预防。然而，由于疫苗和药物开发的缓慢过程，通过疫苗接种或药物预防新的传染病变得困难。我们提出了一种额外的干预措施，可以快速控制新出现的传染病，也可以用来根除几乎完全依赖于人与人之间传播的疾病。干预的基础是（1）对每个人进行疾病检测，（2）重复检测，（3）隔离感染者。我们在这里表明，在足够的测试率，繁殖数减少到1.0以下，流行病将迅速崩溃。该方法不依赖于对检测准确性、隔离依从性、人群结构或流行病学参数的强有力或不切实际的假设，其成功与否可以通过跟踪检测阳性率进行实时监测。除了合规率和假阴性外，所需的检测率还取决于检测制度的设计，同时检测的效果优于随机抽样。只要能迅速获得结果，抑制流行病所需的测试频率相对于R0、感染期和易感个体的比例是单调和接近线性的。检测制度对早期和已确定的流行病都有效，并可作为其他干预措施（如接触者追踪和社交距离）的补充。它也是强大的失败：任何检测率减少感染的数量，改善公共卫生和经济条件。这些结论是基于严格的分析和适当的流行病学模型的模拟。一个大规模生产的，一次性的测试，可以在家里使用将是理想的，由于并发测试的最佳性能，立即返回结果。
2021-04-14 math.PR q-bio.PE
Centralized and decentralized isolation strategies and their impact on the COVID-19 pandemic dynamics
由于各种社交网络促成的人类互动，传染病正在蔓延。因此，当一种新的病原体如SARS-CoV-2引起爆发时，非药物隔离策略（例如，社会距离）是唯一可能的反应，以破坏其传播。为此，我们引入了新的流行病模型（SICARS），并比较了集中式（C），分散式（D）和组合式（C+D）社交距离策略，并分析了它们在异构复杂网络上控制COVID-19动态的效率。我们的分析显示，集中的社交距离是必要的，以尽量减少流行病的传播。分散战略单独使用时是不够的，但与集中战略相结合时会产生最佳效果。事实上，（C+D）是最有效的隔离策略，可以缓解网络超级传播器，并将最高节点度降低到初始值的10%以下。我们的研究结果还表明，更强的社会距离，例如，切断75%的社会联系，可以将C隔离的爆发减少75%，D隔离减少33%，（C+D）隔离策略减少87%。最后，我们研究了主动与被动隔离策略的影响，以及它们的延迟执行。我们发现，对疫情的被动反应效率较低，延迟采取隔离措施超过一个月（自一个地区爆发疫情起）可能会产生令人担忧的影响;因此，我们的研究有助于从空间和时间上了解COVID-19疫情。我们相信，我们的调查具有高度的社会相关性，因为它们提供了了解不同程度的社交距离如何大幅降低感染高峰率的见解;这可以使COVID-19大流行在较长一段时间内更容易理解和控制。
2020-04-10 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Mathematical model for the impact of awareness on the dynamics of infectious diseases
本文分析了一个SIRS型传染病模型，考虑了与人口中意识的同时传播相关的行为变化。两种类型的认识包括在模型中：私人意识与不知情和知情的人口之间的直接接触，和公共宣传运动。模型中不同稳态的稳定性分析提供了关于疾病在人群中潜在传播的信息，以及疾病动态如何受到两种意识的影响。进行数值模拟，以说明在不同的动力学制度的系统的行为。
2017-02-16 nlin.CD q-bio.PE q-bio.QM
Public Goods Games in Disease Evolution and Spread
本文以癌症演化与传染病传播为案例，回顾并比较公共品博弈在疾病建模中的应用，指出流行病学中的合作行为研究可借鉴至癌症决策，并展示其广泛适用性。
2024-02-27 q-bio.PE
Disease Incidence in a Stochastic SVIRS Model with Waning Immunity
针对疫苗保护力与病后免疫力非终身的可疫苗预防接触性传染病，构建基于三维连续时间马尔可夫链的随机SVIRS模型，可纳入不同阶段疫苗接种抵消保护力衰减，用于分析疾病长期行为与发病情况。
2024-12-09 math.PR q-bio.PE
An epidemiological model with voluntary quarantine strategies governed by evolutionary game dynamics
在大流行期间，诸如保持社交距离等策略对于遏制病毒传播至关重要。这些行动可以减少同时感染的数量，减轻疾病传播，这与医疗保健系统崩溃的风险有关。虽然可以提出这些战略，但其实际执行可能取决于人口对疾病风险的看法。例如，当前的COVID-19危机表明，有些人比其他人更容易保持孤立，避免不必要的接触。有了这个动机，我们提出了一个流行病学SIR模型，采用进化博弈论，考虑到动态的个人隔离策略，打算在一个单一的过程中结合社会战略，个人的风险感知，和病毒传播。这种疾病在人群中传播，其代理人可以在自我隔离和对任何流行病风险漠不关心的生活方式之间做出选择。采取的策略是个人的，取决于与检疫成本相比的感知疾病风险。博弈的收益决定了策略的采用，而传染过程决定了代理人的健康状态。同时，感染率取决于代理的策略，而感知的疾病风险取决于被感染的代理的分数。结果显示，反复出现的感染波，这是在以前的流行病情况下看到的隔离。值得注意的是，风险感知被发现是控制感染高峰的幅度的基础，而最终的感染规模主要取决于感染率。低意识导致单一和强烈的感染高峰，而更大的疾病风险导致更短，但更频繁的高峰。所提出的模型自发地捕捉到流行病事件的相关方面，突出了社会战略的基本作用。
2020-11-26 physics.bio-ph physics.soc-ph q-bio.PE
Model for prognostic of symptomatic, asymptomatic and hospitalized COVID-19 cases with correct demography evolution
本研究的目的是提出一个改进的易感-暴露-危险-移除（SEIR）模型，该模型描述了COVID-19流行病的有症状、无症状和住院患者的行为，包括人口统计学差异的影响。它表明，考虑人口增长与总人口成比例导致解决方案的定性行为不同的行为在许多研究中，假设恒定的增长率。进行了详尽的理论研究和基本再生数$R_0$计算模型方程。证明了如果$R_0<1$，则无病流形是全局渐近稳定的，即流行病缓解。研究了平衡点的全局稳定性和局部稳定性。数值模拟表明数值计算结果与理论计算结果吻合较好。该模型适用于与古巴共和国大流行演变相对应的实验数据，显示了感染病例的适当行为，这让我们认为可以提供对无症状病例的正确估计。总之，该模型似乎是研究和控制传染病（特别是COVID-19疾病传播）的适当工具。
2022-06-08 math.DS q-bio.PE
Analysis of symmetries in models of multi-strain infections
在由抗原多样性病原体引起的多菌株疾病动力学的数学研究中，对分析见解有很大的兴趣。使用一个通用模型的多菌株之间的交叉免疫疾病的例子，我们表明，一个显着的理解，稳定的状态和可能的动力学行为时，可以实现考虑到菌株之间的相互作用的对称性。等变分歧理论的技术允许一个确定的类型的可能的破环的Hopf分歧，以及分类不同的周期解在其空间和时间的对称性。这种方法也说明了其他模型的多株疾病，在相同的方法提供了一个系统的理解分叉的情况和周期性的行为。分析的结果是相当通用的，并有更广泛的影响，了解动态的一大类模型的多株疾病。
2013-11-19 nlin.CD q-bio.PE q-bio.QM
An SIR-like kinetic model tracking individuals' viral load
数学模型是与现象相关的知识的形式化和简化的表示。在经典的流行病模型中，一个被忽视的方面是与每个感染个体的病毒载量相关的疾病传播和进展的异质性。在这里，我们试图从理论的角度来研究个人的病毒载量的演变和流行动力学之间的相互作用。在多智能体系统的框架下，我们提出了一个粒子随机模型，通过代理之间的相互作用和疾病的个人生理过程中描述的感染传播。代理商有一个双重的微观状态：一个离散的标签，表示他们所属的流行病学区室，并在一个马尔可夫过程的结果切换，和微观特征，代表他们的病毒载量的标准化测量，改变结果的二元相互作用或与背景的相互作用。具体来说，我们认为易感-感染-删除-样的动态感染性个体可能会从一般人群中分离，分离率可能取决于病毒载量的敏感性和频率的测试。我们推导出动力学演化方程的分布函数的病毒载量的个人在每个隔室，那里，通过适当的放大程序，我们得到一个宏观模型的密度和病毒载量的势头。然后，我们进行定性分析，随后的宏观模型，我们提出了数值测试的情况下，恒定和病毒载量依赖的隔离控制。此外，从宏观描述和原始粒子动力学模拟的Monte Carlo方法得到的聚集趋势之间的匹配进行了研究。
2021-06-28 cond-mat.stat-mech math.DS physics.soc-ph
A Synergy of Institutional Incentives and Networked Structures in Evolutionary Game Dynamics of Multi-agent Systems
理解亲社会行为的出现（例如，合作和信任）是许多学科中的重要问题。网络结构和体制激励措施（例如，惩罚反社会代理人）被认为会促进亲社会行为，当单独行动时，一次存在一种机制。在这里，我们研究这两种机制之间的相互作用，看看他们是独立的，干扰或协同。使用进化博弈论，我们表明，惩罚反社会代理和定期的网络结构，不仅促进亲社会行为之间的代理玩信任游戏，但他们也相互作用，导致干扰或协同作用，这取决于游戏参数。协同作用出现在一个更广泛的参数比干扰。在这一领域，激励措施和网络结构的结合提高了激励措施的效率，以比单独激励措施更低的成本产生亲社会行为。这对促进多智能体系统中的亲社会行为具有重要意义。
2022-03-27 cs.GT cs.MA physics.soc-ph
Prevention of infectious diseases by public vaccination and individual protection
面对严重的传染病，政府致力在宏观层面实施控制措施，例如公众接种疫苗。同时，个人倾向于通过避免接触微观层面的感染来保护自己。然而，对这种综合战略如何影响流行动态的全面理解仍然缺乏。我们研究了动态接触网络上的不完全免疫接种的易感传染病模型，其中宏观干预由人口的随机免疫接种表示，微观保护的特征是易感个体重新连接来自感染邻居的接触。特别是，该模型制定的人口没有，然后与人口的影响。使用成对近似和概率生成函数的方法，我们调查的流行病和底层网络的动态。对于没有人口统计学的人群，新兴的度相关性，稳定状态和振荡证明了公共疫苗接种计划和个人保护行为的综合影响。与单独的策略相比，公共疫苗接种和个人保护相结合通过提高入侵阈值和持续阈值来预防和控制传染病的传播更有效。对于具有额外人口统计学因素的人群，疫苗接种干预和个体重组之间的整合可能会由于出生效应而促进传染病传播。此外，两个网络在稳定状态下的度分布与新生网络的度分布密切相关，这导致了不相关的连通性。所有结果都表明了地方保护和全球干预的重要性，以及人口效应。
2016-04-21 cs.SI nlin.AO physics.bio-ph
A computational framework for modelling infectious disease policy based on age and household structure with applications to the COVID-19 pandemic
在COVID-19大流行期间，非药物干预措施（NPI）的广泛使用（在许多国家前所未有）凸显了对数学模型的需求，该模型可以估计这些措施的影响，同时考虑COVID-19高度异质的风险状况。在传染病建模中，通常使用的模型是针对年龄结构或家庭结构的模型，这些模型需要明确地对许多NPI进行建模，但由于模型的高维性，将两种结构水平结合起来的模型存在大量的计算和数学挑战。在这里，我们提出了一个模型框架，包括明确的年龄结构和家庭结构的流行病的传播。我们的模型是用易处理的常微分方程系统来表示的，我们提供了一个开源的Python实现。这种易处理性导致模型校准，可能的参数值的详尽评估，结果的可解释性显着的好处。我们通过四个政策案例研究展示了我们模型的灵活性，在这些案例中，我们量化了英国在当前COVID-19大流行期间考虑或实施的以下措施的可能效益：通过NPI控制家庭内和家庭间的混合;在封锁期间形成支持泡沫;家庭外隔离（OOHI）;以及在假期期间暂时放松NPI。我们的常微分方程公式和相关的分析表明，风险分层和社会结构的多个维度可以被纳入传染病模型，而不会牺牲数学的易处理性。这一模型及其软件实施扩大了传染病政策分析人员可用的工具范围。
2022-09-01 q-bio.PE stat.OT
Homeostatic behavioural response to COVID-19 infections returns R to a set-point of 1
2019冠状病毒病大流行中的一个明显行为方面是人们对社区报告或观察到的感染人数的关注和反应。我们描述了一个简单的传染病传播模型，在大流行的情况下，人们的行为受到当前感染风险的影响，这种行为反应的行为稳态返回感染风险到一定的首选水平。该模型预测繁殖率$R$将集中在中值1附近，并且新感染数量的相对变化的相关度量将遵循标准柯西分布。对全球COVID-19数据的分析显示，估计的繁殖率中位数为1，并且从报告的新感染人数计算的相对变化的这一指标在总体和单个国家层面上都严格遵循标准柯西分布。
2022-02-23 q-bio.PE
Influence of network dynamics on the spread of sexually transmitted diseases
网络流行病学通常假设定义人口社会网络的关系是静态的。关系的动态只是间接地考虑到，通过假设研究流行病传播的相关信息被编码在网络中，通过考虑在一段时间内积累的伙伴数量与疾病的传染期大致成比例而获得。另一方面，明确包括社会动态的模型往往过于示意性，无法提供对真实人口的合理表示，或者过于详细，无法从中得出一般性结论。在这里，我们提出了一个模型的社会动力学，是一般性的，它的参数可以通过拟合数据的调查性行为，但仍然可以分析研究，使用平均场技术。这使我们能够得到一些关于流行病传播的一般性结果。我们发现，使用累积的网络数据来估计静态的流行阈值会导致它的显着低估，我们还表明，对于一个动态的网络，相对流行阈值是一个增加的函数的传染期的疾病，这意味着静态值是一个下界的真实阈值。
2010-04-08 q-bio.PE
Discrete epidemic models with two time scales
本研究提出一类具有两个时间尺度的离散流行病模型，通过简化模型分析其渐近行为，并证明在集合种群中可通过适当移动根除局部地方性流行疾病。
2024-02-06 math.DS q-bio.PE
Backward bifurcation underlies rich dynamics in simple disease models
本文应用动力系统理论和分歧理论研究了三个简单疾病模型的丰富动力学行为。我们研究的二维和三维模型已经在以前的流行病学、宿主内疾病和自身免疫研究中出现。这些密切相关的模型显示有趣的动力学行为，包括双稳态，复发，和定期振荡，其中每一个都有可能的临床或公共卫生的影响。在这方面的贡献，我们阐明了关键作用的参数制度，导致感兴趣的行为的向后分歧。我们证明了后向分岔促进了Hopf分岔的出现，而各种动力学行为则由Hopf分岔的性质决定，包括它们的位置和方向.本文用Maple程序计算了从Hopf分岔到极限环分岔的稳定性。给出了数值模拟来说明感兴趣的现象，例如双稳性、复发性和振荡。我们还讨论了模型的物理动机和由此产生的动态的临床意义。
2015-04-20 math.DS q-bio.PE
Mathematical Modelling and Analysis of Transmission Dynamics of Lassa fever
在这项工作中，开发了一个非线性常微分方程的季节性非自治系统，该系统捕获了拉沙热传播的动态和乳鼠属啮齿动物出生的季节性变化，其中时间以天为单位测量以捕获季节性。结果表明，该模型是流行病学意义和数学适定性的使用结果从定性性质的模型的解决方案。已经确定，为了消除拉沙热疾病，必须及早提供利巴韦林治疗以降低死亡率，并且必须应用其他预防措施，如教育运动、社区卫生、隔离受感染的人以及扑杀/消灭啮齿动物，以降低疾病的发病率。最后，所获得的结果提供了一个初级框架，规划和设计具有成本效益的战略，良好的干预措施，在消除拉沙热。
2019-10-13 q-bio.PE stat.AP stat.CO
Dynamics of vaccination in a time-delayed epidemic model with awareness
本文研究了疫苗接种对传染病动态的影响，传染病在人群中传播的同时也有意识。该模型考虑了全球宣传运动、不知情和知情个人之间的直接接触以及报告的感染病例对总体认识的贡献。据推测，在个人意识到和改变他们的行为之间有一些时间延迟。疫苗接种是给新生儿，以及有意识的个人，并进一步假设疫苗诱导的免疫力可能会随着时间的推移而减弱。无病平衡点和地方病平衡点的可行性和稳定性进行了分析研究，并发现地方病平衡点的Hopf分支的条件下，系统参数和时滞。数值延续的Hopf分岔和数值模拟的模型，以说明不同类型的动力学行为的分析结果的支持。
2017-10-12 nlin.CD q-bio.PE q-bio.QM
