Einfaches Modell erfasst fast 100 Jahren Masern dynamics in London: Disease dynamics sind gut vorhergesagt, trotz erheblicher Störungen durch historische Ereignisse

Eine einfache epidemiologische Modell genau erfasst langfristigen Masern transmission dynamics in London, einschließlich wichtiger Störungen, ausgelöst durch historische Ereignisse. Alexander Becker von der Universität Princeton in New Jersey, USA, und Kollegen präsentieren diese Ergebnisse in PLOS Computational Biology.

Frühere Studien haben ausführlich untersucht, wie Ausbrüche von Krankheiten betroffen sind von Veränderungen in der Demographie, wie die Geburtenrate, und die Variationen in person-zu-person Kontakt, wie diejenigen, die sich von der Schule Kalender. Jedoch Schlüssel historische Ereignisse, wie die 1918 Grippe-Pandemie in London und das World war II Evakuierung von über 1 million Kindern aus London aufs Land, wurde nicht untersucht im Rahmen von langfristigen Plänen der übertragung von Krankheiten.

Für die neue Studie, Becker und Kollegen hat genau mathematisch zu entwirren die übertragung von Krankheiten Auswirkungen der regelmäßigen demographische Veränderungen, wie die Variablen Geburtenrate, von größeren Verschiebungen durch historische Ereignisse. Sie nutzten die jüngsten Fortschritte in der statistischen algorithmen mathematisch zu analysieren wöchentlich Masern-Inzidenz und Mortalität Daten gemeldet, die in London von 1897 bis 1991.

Die Forscher fanden, dass ein einfaches mathematisches Modell erfolgreich eingefangen Masern übertragung Dynamik während der gesamten Studiendauer, einschließlich der Auswirkungen von schweren Störungen, verursacht durch historische Ereignisse. „Der aufregendste Aspekt dieser Forschung ist, zeigt, dass sich das Londoner system ist in der Lage zu bleiben, mathematisch stabil-das heißt, im wesentlichen, gut vorhergesagt — trotz mehrfacher riesige Störungen wie der 1918-Pandemie und die Kriegszeit-Evakuierung,“ sagt Becker.

Die Ergebnisse unterstreichen, dass die langfristige Dynamik der epidemiologischen Systeme können Folgen einfachen Regeln, die trotz der großen Störungen. Die Ergebnisse haben praktische Bedeutung für das Verständnis der long-term disease dynamics in anderen Kontexten, wie z.B. das Wiederaufleben der Masern in den letzten Jahren gesehen. Sie könnte auch helfen, zu informieren, Verständnis für andere ökologische Dynamiken, wie Räuber-Beute-Interaktionen.