Модель важна для изучения, как переменные условия района затрагивают распространение лихорадки денге и как содержать его. Например, у некоторых районов есть постоянная вода, разрешающая многочисленным популяциям москитов развиваться. Так как муха москитов, в среднем, только в нескольких сотнях метров от их места рождения, человек заразил болезнью, кто добирается, большие расстояния могли распространить болезнь. Эта новая модель SIR-Network позволит исследователям понимать, как эти условия затрагивают эпидемическую динамику по всему городу и вне.
«Модель SIR-Network может использоваться, чтобы предсказать, могли ли местные вмешательства – как чистка постоянной воды в контейнерах – в одном или двух районах затронуть распространение Лихорадки по городу», говорит соавтор Дэниел Кумбс. «Мы даем формулы, которые описывают, возможна ли эпидемия, с точки зрения человеческих образцов путешествия среди районов, популяций москитов и резких ставок в каждом районе».Модель использует Восприимчивое – Зараженный – Восстановленный (СЭР), подход к распространению болезни и сети состоит из районов города, где местные поселения, как предполагается, хорошо смешаны. Часть людей, путешествующих от жилых районов до активных, представлена направленными краями в сети. Статья также представляет фундаментальные свойства основного числа воспроизводства (Ro) для их определенной модели.
Ro – ожидаемое количество вторичных случаев из-за единственной инфекции. Группа сосредотачивается о том, как Ro зависит от геометрии и разнородности – различной зараженности в каждой вершине – сложной сети.Во второй части статьи авторы применили модель SIR-Network к данным о лихорадке денге, которые несколько раз обновлялись, включая столь же недавний как 2014, от эпидемической вспышки 2007-2008 в различных районах Рио-де-Жанейро, Бразилия, и скоро обнаружили несколько интересных особенностей эпидемии.
Во-первых, они должны были включать скорость передачи, которая изменилась за месяцы сезона Лихорадки, чтобы соответствовать доступным данным. Авторы предсказывают, что скорость передачи достигает максимума за 6-8 недель до пиковой заболеваемости Лихорадкой.Во-вторых, они предсказывают, что центр города, куда значительная часть населения от различных районов идет, чтобы работать каждый день, является самым важным районом к распространению лихорадки. В конечном счете исследователи нашли, что результаты были улучшены больше всего, когда параметр инфекции времени был введен, чтобы смоделировать сезонные изменения климата.
«Мы чувствуем, что наши результаты подчеркивают потребность в контрмерах перед пиком эпидемии, и также указывают на важность центральных районов как центры передачи Лихорадки», говорит соавтор Стефэнелла Боутто.Соавторы допускают устанавливать всестороннюю картину Лихорадки, было бы очень сложно, потому что есть столько переменных частей к загадке.
Например, некоторые факторы, которые рассмотрят, включают воздействие экологических переменных на популяциях москитов, изменениях в погоде, поведении человека как предотвращение москита или контроль и едут на сети.«В случае Рио-де-Жанейро, например, есть главный приток туристов каждый год для Карнавала, но дата Карнавала, метеорологические карты в предыдущих месяцах и число туристов, которые обнаруживаются, варьируется из года в год», говорит соавтор Лукас М. Столермен. «Выгода простых моделей – то, что мы можем составить в среднем часть этой сложности и попытаться понять большую картину…, наша модель будет полезна как концептуальный инструмент для моделирования воздействия вмешательств, стремящихся управлять Лихорадкой в городских районах».
Сетевая СЭРОМ Модель предлагает исследователям упрощенное и более ясное изображение большей картины лихорадки денге и имеет потенциал, чтобы помочь подавить болезнь (а также быть примененной к другим проблемам распространения болезни), спасая жизни, время и деньги.