inally, little is known about the l

inally, little is known about the level of detail that should be incorporated in the modeling effort to perform in practice realistic simulations of epidemics spreading in a population. Very coarse descriptions of human behavior, such as the homogeneous mixing hypothesis, leave out crucial elements. Conversely, extremely detailed information may yield a lack of transparency in the models, making it difficult to discriminate the effect of any particular modeling assumption or component.

The aim of this study was to assess the role of the temporal aspects, heterogeneities and constraints of dynamic contact patterns in shaping the dynamics of an infectious disease in a population using data collected during a 2-day medical conference. In this study, we capitalized on the recent development of a data-collection infrastructure that allows the tracking of face-to-face proximity of individuals at a high temporal resolution [28, 30]. We used the data collected during a scientific conference to provide temporal information on individual contact events. Such data can be mapped onto a dynamic network of contacts, in which all information on interactions between pairs of individuals, time of occurrence and duration are explicit in the network representation. Along with the explicit dynamic network of contacts, we considered two different projections of the data, defining two types of daily networks that aggregate the empirical data in different ways, which reflect different amounts of available knowledge about the contacts between individuals. We then simulated the spread of an infectious disease over these networks, and highlighted the role that different features of contact patterns and their dynamic aspects played during the course of the simulated outbreak. The results have important implications for identification of the level of detail needed for contact data to adequately and realistically inform modeling approaches applied to public health problems.

Kết quả (Việt) 1:

inally, ít được biết về mức độ chi tiết nên được kết hợp trong các nỗ lực làm mẫu để thực hiện các thực hành mô phỏng thực tế của dịch bệnh lan rộng trong dân. Các mô tả rất thô của hành vi con người, chẳng hạn như các giả thuyết trộn đồng nhất, bỏ qua yếu tố rất quan trọng. Ngược lại, thông tin cực kỳ chi tiết có thể mang lại một sự thiếu minh bạch trong các mô hình, làm cho nó khó khăn để phân biệt hiệu quả của bất kỳ đặc biệt mô hình giả định hoặc các thành phần.Mục đích của nghiên cứu này là để đánh giá vai trò của các khía cạnh thời gian, heterogeneities và khó khăn của động liên hệ mẫu trong việc hình thành các động thái của bệnh truyền nhiễm trong một dân số bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập trong một hội nghị y học 2 ngày. Trong nghiên cứu này, chúng tôi viết hoa phát triển tại một cơ sở hạ tầng thu thập dữ liệu cho phép theo dõi mặt đối mặt gần nhau của các cá nhân ở một độ phân giải cao thời gian [28, 30]. Chúng tôi sử dụng các dữ liệu được thu thập trong một hội nghị khoa học để cung cấp thông tin thời gian về sự kiện liên lạc cá nhân. Dữ liệu như vậy có thể được ánh xạ lên một mạng lưới danh bạ, mà trong đó mọi thông tin về tương tác giữa các cặp của các cá nhân, thời gian xảy ra và thời gian là rõ ràng trong các đại diện mạng lưới năng động. Cùng với các mạng động rõ ràng địa chỉ liên lạc, chúng tôi xem xét hai dự khác nhau của dữ liệu, xác định hai loại mạng hàng ngày tổng hợp các dữ liệu thực nghiệm theo nhiều cách khác nhau, phản ánh số tiền khác nhau của các kiến thức sẵn có về các số liên lạc giữa các cá nhân. Sau đó chúng tôi mô phỏng sự lây lan của bệnh truyền nhiễm qua các mạng, và nêu bật vai trò mà các tính năng khác nhau của mô hình liên lạc và các khía cạnh động phát trong quá trình bùng nổ mô phỏng. Kết quả có ý nghĩa quan trọng để xác định mức độ chi tiết cần thiết cho các dữ liệu liên hệ đầy đủ và thực tế thông báo cho phương pháp tiếp cận mô hình áp dụng cho các vấn đề y tế công cộng.

Kết quả (Việt) 2:

inally, ít được biết về mức độ chi tiết sẽ được đưa vào các nỗ lực xây dựng mô hình thực hiện trong thực tế mô phỏng thực tế của dịch bệnh lây lan trong dân số. Mô tả rất thô của hành vi con người, chẳng hạn như các giả thuyết trộn đồng nhất, bỏ qua yếu tố quan trọng. Ngược lại, thông tin rất chi tiết có thể mang lại một sự thiếu minh bạch trong các mô hình, làm cho nó khó khăn để phân biệt được những ảnh hưởng của bất kỳ giả định mô hình cụ thể hoặc thành phần.

Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá vai trò của các khía cạnh thời gian, sự không đồng nhất và hạn chế của năng động mô hình liên lạc trong việc định hình sự năng động của một bệnh truyền nhiễm trong một dân số sử dụng dữ liệu thu thập được trong một hội nghị y tế 2 ngày. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã lợi dụng sự phát triển gần đây của một cơ sở hạ tầng thu thập dữ liệu, cho phép theo dõi các mặt đối mặt gần nhau của các cá nhân ở độ phân giải thời gian cao [28, 30]. Chúng tôi sử dụng các dữ liệu thu thập được trong một hội nghị khoa học để cung cấp thông tin thời gian trên các sự kiện liên lạc cá nhân. Những dữ liệu này có thể được ánh xạ vào một mạng lưới năng động liên lạc, trong đó tất cả các thông tin về tương tác giữa các cặp của các cá nhân, thời điểm xảy ra và thời gian là rõ ràng trong các đại diện mạng. Cùng với mạng lưới năng động rõ ràng liên lạc, chúng tôi xem xét hai dự khác nhau của dữ liệu, xác định hai loại mạng hàng ngày mà tổng hợp dữ liệu thực nghiệm theo những cách khác nhau, trong đó phản ánh số tiền khác nhau của kiến thức sẵn có về các địa chỉ liên lạc giữa các cá nhân. Sau đó chúng tôi mô phỏng sự lan truyền của một bệnh truyền nhiễm trên các mạng này, và nhấn mạnh vai trò của các tính năng khác nhau của mô hình liên lạc và các khía cạnh năng động của họ chơi trong quá trình bùng nổ mô phỏng. Các kết quả có ý nghĩa quan trọng để xác định mức độ chi tiết cần thiết cho dữ liệu liên lạc để thông báo đầy đủ và thực tế mô hình phương pháp tiếp cận áp dụng cho các vấn đề y tế công cộng.