Pagbabago ng Mga Network ng Komunidad Mga Epekto ng Malaganap na Sakit

ang COVID-19 Nilinaw ng pandemya ang kahalagahan ng pag-unawa nang eksakto kung paano kumalat ang mga sakit sa buong network ng transportasyon. Gayunpaman, mahigpit na pagtukoy ng koneksyon sa pagitan ng panganib sa sakit at pagbabago ng network – na maaaring maging tao o kapaligiran – ay hinahamon dahil sa pagiging kumplikado ng mga sistemang ito. Sa isang publication ng papel ngayon (Huwebes, Hunyo 10, 2021) sa SIAM Journal sa Applied Matematika, Stephen Kirkland (University of Manitoba), Zhisheng Shuai (University of Central Florida), P. van den Driessche (University of Victoria), at Xueying Wang (Washington State University) ay pinag-aralan ang pamamaraan kung saan binago ang mga network ng maraming mga komunidad na magkakaugnay na epekto sa kasunod na pagkalat ng sakit. Ang apat na mananaliksik ay na-host bilang isang Structured Quartet Research ensemble sa American Institute of Matematika.

Ang isang tipikal na modelo ng matematika ay gumagamit ng maraming magkadikit na mga patch upang kumatawan sa iba’t ibang mga pangheograpiyang rehiyon na konektado ng mga network ng transportasyon. Ang mga karamdaman ay madalas na dinadala sa mga klase sa network ng mga insekto tulad ng mga lamok at ticks, na maaaring makahawa sa mga tao o mga produkto. Ang mga pathogenic microorganism, tulad ng bakterya at protozoa, ay maaari ring kumalat ng mga sakit sa pamamagitan ng mga stream network. “Ang paghahatid ng sakit na ito ay maaaring tumaas dahil sa pagbaha, na maaaring lumikha ng isang bagong kakulangan,” sinabi ni Shuai. “Paano tumugon ang pagbabago ng pagganyak ng sakit sa pagbabago ng network?”

Star Network

Maraming mga posibleng pagsasaayos sa isang star network, na may 1 bilang isang gitnang hub. Ang ganitong uri ng network ay maaaring kumatawan sa paglalakbay sa pagitan ng isang bayan at mga suburb. Kredito: Sa kagandahang-loob ni Stephen Kirkland, Zhisheng Shuai, P. van den Driessche, at Xueying Wang

Upang sagutin ang katanungang ito, hinanap ng mga mananaliksik na sukatin ang baseline na bilang ng pagpaparami. R0 sa network bilang isang buo. R0 tumutukoy sa isang sakit sama ng loob – kung ito ay higit sa 1, ang bilang ng mga impeksyon ay malamang na tumaas; kung ito ay mas mababa sa 1, ang sakit ay mamamatay mamaya. “Kung ang pamamahagi sa mga patch ay mas mabilis kaysa sa dinamika ng sakit o populasyon, magiging numero ng pag-aanak ng network R0 maaaring matantya bilang isang timbang na average ng mga indibidwal na mga numero ng pag-aanak ng patch, “sinabi ni Wang.

Halimbawa, kung ang mga pathogens sa isang ilog ay nakahahawa sa mga taong may cholera at ang tubig ay mas mabilis na gumalaw kaysa sa nabubulok na mga pathogens, maaari itong tantyahin. R0 para sa buong network ng ilog bilang isang kombinasyon ng mga pangunahing numero ng pag-aanak para sa bawat magkakahiwalay na pamayanan ng ilog. Ito ay mahalaga sapagkat ang gastos ng R0 gabayan ang mga diskarte sa pag-iwas sa sakit – kahit na ang impormasyong ibinigay nito ay limitado, at hindi nito hinuhulaan ang tunay na lakas ng isang pagsiklab.

Patch Network

Path network na kumakatawan sa pagkalat ng mga pathogens sa tabi ng isang ilog. 1 ang mas mataas na lokasyon at 5 ang hilaw na ruta. Mayroong bypass mula 2 hanggang 4 na maaaring maging sanhi ng pagbaha. Kredito: Sa kagandahang-loob ni Stephen Kirkland, Zhisheng Shuai, P. van den Driessche, at Xueying Wang

Ang mga may-akda ay nakabuo ng mga bagong pamamaraan batay sa maraming aspeto ng inilapat na matematika upang malaman kung paano R0 nagbabago kapag nagbago ang istraktura ng isang network. Ang kanilang diskarte sa matematika ay pinagana ang pagtatasa ng dalawang magkaibang mga modelo ng mga network: isang star network, na may maraming mga sangay na nagmula sa isang solong sentro, at isang path network, na binubuo ng maraming mga pamayanan na matatagpuan sunud-sunod sa isang track.

“Ang isang network ng bituin ay maaaring kumatawan sa paglalakbay ng tao sa pagitan ng isang hub – tulad ng isang multi -town – at maraming mga dahon, na kumakatawan sa maliliit na bayan o mga suburb,” sabi ni Wang. “Ang isang network ng kalsada ay maaaring kumatawan sa mga pamayanan na nasa tabi ng isang sapa o stream.” Ang mga scheme na ito ay lumipat din – halimbawa, ang network ng bituin ay kapaki-pakinabang para sa pagmomodelo ng maraming posibleng mga sitwasyon. “Sa network ng bituin, maaari nating isipin ang isang gitnang mapagkukunan ng tubig – ang gitna ng bituin – na may maraming mga komunidad na nakatalaga sa mapagkukunan na iyon,” sabi ni van den Driessche.

Posibleng magdagdag ng isang arko sa network network na dadaan sa maraming lokasyon sa tabi ng ilog, na maaaring kumatawan sa isang pangunahing pagbaha. Kung ang isang bagong arko ay nakikita na kumukonekta sa isang remote patch sa isang upstream patch, halimbawa, ipinapakita ng modelo ng koponan na ang panganib ng paghahatid ng sakit ay nabawasan sa mga hilaw na lugar at nadagdagan na mga lugar sa ilog. Kasama rin sa modelo ang isang tukoy na “hot spot” sa kahabaan ng sapa kung saan mas mataas ang rate ng paghahatid ng sakit; maiiwasan ng bypass ang lokasyon na ito. Sa isang halimbawa ng senaryo sa isang path network na may limang mga patch na may bilang na 1 (lalo na sa lagnat) hanggang 5 (lalo na sa hilaw na paksa) kung saan mayroong isang bypass mula sa patch 2 hanggang 4, ang mga maiinit na lugar sa iba’t ibang mga lugar ay gumagawa ng iba’t ibang mga epekto. Kung ang patch 3 ang mainit na lugar, walang pagbabago sa R0 para sa buong network ng stream; ang isang mainit na lugar sa patch 1 o 2 ay hahantong sa isang pagbawas sa R0, habang ang isang mainit na lugar sa patch 4 o 5 ay hahantong sa isang pagtaas sa R0.

Ginamit ng mga may-akda ang kanilang mga resulta upang suriin ang mga posibleng diskarte para mapigilan ang paglaganap ng sakit sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga bagong koneksyon sa isang network o pagbabago ng lakas ng mga umiiral na koneksyon. “Ang aming mga natuklasan mula sa parehong mga network ng bituin at trail ay binibigyang diin na ang paglalagay ng hot spot at ang mga koneksyon sa pagitan ng mga patch ay mahalaga sa pagtukoy ng pinakamahusay na diskarte para sa pagbawas ng panganib ng isang impeksyon.,” Sabi ni Wang. Kinakalkula ng mga pamamaraan ng mga mananaliksik ang pagiging epektibo ng iba’t ibang pamamaraan ng pag-iwas sa pagiging mabisa at natagpuan ang mga kundisyon ng matematika kung saan mabuting ibahin ang dami ng paggalaw sa pagitan ng ilang mga lokasyon.

Ang mga pananaw mula sa pag-aaral na ito ay maaaring makatulong na bumuo ng mga diskarte sa interbensyon ng sakit sa hinaharap. “Sa ilang mga praktikal na setting, maaaring wala kaming kontrol sa antas ng invasibility ng mga indibidwal na patch, ngunit maaari kaming magkaroon ng mas mahusay na kontrol sa istraktura ng network na nag-uugnay sa mga patch – halimbawa, sa isang network ng paliparan,” sabi ni Kirkland. “Ang mga pananaw na nakuha mula sa aming pagsasaliksik ay maaaring ipaalam sa mga diskarte na batay sa network upang makontrol ang kalubhaan ng sakit.”

Sanggunian: “Epekto ng iba’t ibang mga network ng komunidad sa paglala ng sakit” ni Kirkland, S., Shuai, Z., van den Driessche, P., & Wang, X., 10 Hunyo 2021, SIAM Journal sa Applied Matematika.

Pagpopondo: Natural Science and Engineering Research Council, National Science Foundation, Simons Foundation

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Ang Koponan sa Underwater Archeology ay Nakahanap ng 9,000-Taong-Taong Mga Bato ng Artifact

Kredito: Unibersidad ng Texas sa Arlington Ang pangkat ng arkeolohiya sa ilalim ng dagat ay natagpuan ang mga sinaunang obsidian na natuklap na 2,000 milya...

Nabawasan ang Panganib sa Kanser Kabilang sa Mga Pasyente sa Pagkabigo ng Puso na Gumagamit ng Statins

Ang paggamit ng Statin ay na-link sa isang pinababang panganib ng cancer sa mga pasyente na may kabiguan sa puso. Kredito: European Heart...

Tagumpay sa Teknolohiya ng Ultrathin para sa Revolution ng Night Vision – “Ginawa Namin ang Hindi Makikita”

Sinabi ni Dr. Rosso Camacho Morales na ang mga mananaliksik ay "hindi nakikita, nakikita." May-akda: Jamie Kidston, Australian National University Hayaan may ilaw! ...

Kapag Kakulangan sa Trabaho ng mga empleyado, Nakakuha sila ng Paranoid – At Aggressive

Kung ang mga empleyado ay walang kapangyarihan sa lugar ng trabaho, maaari silang makaramdam ng mahina at paranoid. Sa halip, ang paranoia na...

Ang kabuuang solar eclipses ay nag-iilaw sa solar wind

Pinapayagan ng mga espesyal na filter na masukat ang mga siyentipiko ng iba't ibang mga temperatura sa corona sa panahon ng pangkalahatang mga eclipse...

Newsletter

Subscribe to stay updated.