Waiting time to infectious disease emergence.
Waiting time to infectious disease emergence.
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DOI：
10.1098/rsif.2016.0540
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发表时间：
2016-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Drake JM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dibble CJ;O'Dea EB;Park AW;Drake JM
新出现的疾病必须从断断续续的传播链过渡到持续的传播链，但这一关键的过渡不一定与系统成为超临界状态同时发生。也就是说，将感染引入超临界系统导致大部分群体仅以一定概率被感染。因此，了解一种新出现的疾病第一次大爆发的等待时间比确定系统何时变得超临界更复杂。我们将涌现视为一个动态分岔，并使用分岔延迟的概念来理解系统成为超临界后的涌现时间。具体来说，我们考虑了SIR模型与时变的传输项和随机感染起源于人口之外。我们推导出延迟时间的解析密度函数，并发现它总体上与随机模拟一致。我们发现关键参数是引入感染的速率和基本生殖比率的变化速率。这些发现有助于我们了解真实的突发事件，并可纳入旨在预测疾病风险的早期预警系统。
Emerging diseases must make a transition from stuttering chains of transmission to sustained chains of transmission, but this critical transition need not coincide with the system becoming supercritical. That is, the introduction of infection to a supercritical system results in a significant fraction of the population becoming infected only with a certain probability. Understanding the waiting time to the first major outbreak of an emerging disease is then more complicated than determining when the system becomes supercritical. We treat emergence as a dynamic bifurcation, and use the concept of bifurcation delay to understand the time to emergence after a system becomes supercritical. Specifically, we consider an SIR model with a time-varying transmission term and random infections originating from outside the population. We derive an analytic density function for the delay times and find it to be, in general, in agreement with stochastic simulations. We find the key parameters to be the rate of introduction of infection and the rate of change of the basic reproductive ratio. These findings aid our understanding of real emergence events, and can be incorporated into early-warning systems aimed at forecasting disease risk.
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