模拟全国性结合疾病和恐惧在基于代理的模型中传播
Joy Kitson1,2, Prescott C Alexander3,4, Joseph Tuccillo5
1Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, 20742, USA. jkitson@umd.edu.
在疫情爆发期间,恐惧和疾病一起传播. 我们的模型显示恐惧,被媒体放大,驱动保护性行为,导致多个流行病浪潮. 了解这种联系对于有效的公共卫生反应至关重要.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 计算建模计算建模
- 行为科学是一种行为科学.
背景情况:
- 疾病爆发涉及病原体传播,人类行为和恐惧等心理反应之间的复杂相互作用.
- 传统的流行病学模型经常简化或省略这些关键的反循环.
研究的目的:
- 开发和分析一个动态的基于代理的模型 (EpiCast),将疾病传播与恐惧的传播结合起来.
- 调查恐惧如何影响保护行为和影响流行病轨迹.
- 将基于代理的建模与隔间模型进行比较,并探索各种行为场景.
主要方法:
- 实施EpiCast模拟框架,这是一个动态的基于代理的模型,捕捉个人相互作用和疾病传播.
- 结合疾病传播与恐惧传播,通过人与人接触和广播媒体传播.
- 基于代理物的结果与包含不同疾病状态 (无症状,暴露,前症状) 的隔间模型进行比较.
- 模拟各种行为场景,通过不同的恐惧水平和反应强度来模拟.
主要成果:
- 分区模型表明,包括各种疾病状态 (例如无症状,暴露) 影响了疫情的进展和整体轨迹.
- 在EpiCast模型中,通过广播媒体传播的恐惧与强烈的行为反应相结合通常会导致多个流行病浪潮.
- 在EpiCast中,多个波在一个狭窄的参数范围内发生,当恐惧只通过局部接触传播时.
结论:
- 疾病和恐惧动态的共同进化显著影响了疫情的发生模式.
- 基于代理的建模,如EpiCast,对于捕捉恐惧,行为和疾病传播之间的复杂反是必不可少的.
- 将恐惧动态纳入流行病学模型对于设计有效的公共卫生干预和应对策略至关重要.
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