Last Updated on 18.01.2021 by admin
Прогнозирование распространения COVID-19 с использованием стандартных статистических моделей сопряжено с проблемами, поэтому два исследователя из Университета штата Айова разработали сетевой подход, чтобы изучить влияние конкретных мер политики и стратегий вакцинации на многих этапах пандемии.
Клаус Каделка, доцент кафедры математики; и Одри МакКомбс, аспирант по статистике, впервые начала работать над этим вопросом в марте. Каделка говорит, что они обнаружили, что во многих моделях используется «несовершенная информация, чтобы делать неточные прогнозы», поэтому он и Маккомбс выбрали другой подход.
«Вместо того, чтобы пытаться предсказать то, что действительно невозможно предсказать из-за неопределенности данных, мы разработали абстрактную модель для качественного сравнения различных сценариев, чтобы увидеть, какой из них дает нам наилучший результат, независимо от лежащей в основе неопределенности все ключевые параметры вирусов и болезней », – сказал Каделка.
В статье, опубликованной на medRxiv перед рецензированием, исследователи использовали свою модель сети социального взаимодействия, чтобы понять, как гомофилия – тенденция общаться с людьми, которые разделяют те же мнения и убеждения, в данном случае о COVID-19 – влияет на вероятность вспышки и количество смертей. Модель сравнивает вероятность вспышки для разных уровней гомофилии и корреляцию между убеждениями о вакцинации и социальным дистанцированием. Каделка говорит, что они сохранили одинаковую долю людей с положительными убеждениями во всех сценариях, чтобы провести сравнение яблок с яблоками.
Модель показала, что наличие гомофилии может иметь сильное влияние на вероятность вспышки. Гомофилия в отношении вакцинации подразумевает, что существуют группы вакцинированных, а также группы невакцинированных лиц. Исследователи обнаружили, что такая гомофилия в сетях социального взаимодействия может приводить к значительно более частым вспышкам, особенно при наличии эффективной вакцины .
Загрузка...
