基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H1N1的影响.pdf
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1、第 卷第期陕西师范大学学报(自然科学版)V o l N o 年月J o u r n a l o fS h a a n x iN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c eE d i t i o n)S e p,生物医学大数据专题引用格式:闫琴玲,肖燕妮基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H N 的影响J陕西师范大学学报(自然科学版),():YANQL,X I AOY N T h e i m p a c to f i n d i v i d u a lb e h a v i o rc h a n g eo nA/H N b
2、a s e do nt h e i n d i v i d u a li n f e c t i o u sd i s e a s em o d e lJ J o u r n a lo fS h a a n x iN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c eE d i t i o n),():D O I:/j c n k i j s n u 收稿日期:基金项目:国家自然科学基金();陕西省自然科学基础研究计划(J Q );陕西省高校科协青年人才托举计划()通信作者:闫琴玲,女,讲师,博士研究生,主要从事生物统计、生物数学方面
3、的研究.E m a i l:y a n q i n l i n g c h d e d u c n基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H N 的影响闫琴玲,肖燕妮(长安大学 理学院,陕西 西安 ;西安交通大学 数学与统计学院,陕西 西安 )摘要:个体行为在突发性传染病传播过程中起着重要作用,通过行为改变来减缓和控制突发性传染病传播的能力是应对策略的一个重要方面,因此了解个体行为改变如何影响突发性传染病的传播至关重要.基于 年甲型H N 流感(A/H N)数据,建立基于社交网络的个体决策心理模型(LH BM),将个体行为改变率嵌入个体水平的传播动力学模型(I BM s),并研究个体行为改变如
4、何影响A/H N 的动态变化.然后,基于I BM s,应用基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法(A B CS MC)估计未知参数.结果表明:I BM s能更准确地描述A/H N 的传播过程,揭示个体行为改变对A/H N 暴发的影响.此外,媒体宣传的重点应集中在如何引导个体的行为改变,而且个体的积极响应对于缓解和控制突发性传染病至关重要.关键词:个体行为改变;甲型H N 流感;个体行为模型;LH BM模型;基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法中图分类号:O 文献标志码:A文章编号:()T h e i m p a c t o f i n d i v i d u a l b e h a v i o
5、r c h a n g eo nA/H N b a s e do nt h e i n d i v i d u a l i n f e c t i o u sd i s e a s em o d e lYANQ i n l i n g,X I AOY a n n i(S c h o o l o fS c i e n c e,C h a n g a nU n i v e r s i t y,X i a n ,S h a a n x i,C h i n a;S c h o o l o fM a t h e m a t i c s a n dS t a t i s t i c s,X i a nJ
6、i a o t o n gU n i v e r s i t y,X i a n ,S h a a n x i,C h i n a)A b s t r a c t:I n d i v i d u a lb e h a v i o rp l a y sa ni m p o r t a n t r o l e i nt h es p r e a do fe m e r g i n g i n f e c t i o u sd i s e a s e s,a n dt h e a b i l i t y t om i t i g a t e a n dc o n t r o l ad i s e a
7、 s e t h r o u g hb e h a v i o r c h a n g e s i s av i t a l a s p e c t o f r e s p o n s es t r a t e g i e s I t i se s s e n t i a la n di m p o r t a n tt ou n d e r s t a n dh o wi n d i v i d u a l s b e h a v i o rc h a n g e sa f f e c tt h es p r e a do f e m e r g i n g i n f e c t i o
8、u sd i s e a s e s T oa d d r e s s t h i s,ap s y c h o l o g i c a lm o d e l o f i n d i v i d u a l d e c i s i o n m a k i n go ns o c i a l n e t w o r k sw i t h i n f e c t i o u sd i s e a s em o d e l(L H BM)i sd e v e l o p e d,a n d i t s a p p l i c a b i l i t yt ot h ec o u r s eo f t
9、 h e A/H N i n f l u e n z ao u t b r e a ki sd e m o n s t r a t e d I n d i v i d u a lb e h a v i o rm o d e l s陕西师范大学学报(自然科学版)第 卷(I BM s)a r e f o r m a l i z e d t o i n c o r p o r a t e t h e r a t eo f c h a n g eo f i n d i v i d u a l s b e h a v i o r a n d i n v e s t i g a t e dh o wi n
10、 d i v i d u a l s b e h a v i o r c h a n g e s a f f e c t t h e d y n a m i c a l d e v e l o p m e n t o f A/H N I n a d d i t i o n,a p p r o x i m a t eB a y e s i a nc o m p u t a t i o ns e q u e n t i a lM o n t eC a r l o(A B CS MC)m e t h o d s a r eu s e d t o e v a l u a t eu n k n o w
11、np a r a m e t e r s T h e m a i n r e s u l t si n d i c a t e dt h a tt h e n o v e l m o d e lc a n d e p i c tt h er e a lt r a n s m i s s i o np r o c e s s a n d r e v e a l t h e e f f e c t s o f i n d i v i d u a l b e h a v i o r c h a n g e s o nA/H N o u t b r e a km o r ea c c u r a t
12、e l y M o r e o v e r,a sf a r a s m i t i g a t i n g a n d c o n t r o l l i n g e m e r g i n gi n f e c t i o u s d i s e a s e s a r ec o n c e r n e d,i t i se s s e n t i a l f o rm e d i ap u b l i c i t yt of o c u so nh o wt og u i d e i n d i v i d u a l s b e h a v i o rc h a n g e sa n
13、dg e t i n d i v i d u a l s t or e s p o n s ep o s i t i v e l y K e y w o r d s:i n d i v i d u a lb e h a v i o rc h a n g e;A/H N;i n d i v i d u a lb e h a v i o r m o d e l s(I B M s);L H B M;a p p r o x i m a t eB a y e s i a nc o m p u t a t i o ns e q u e n t i a lM o n t eC a r l o(A B CS
14、 M C)当突发性传染病传播到社区时,个体可以通过改善个人卫生、保持社交距离、服用抗病毒药物、自愿接种疫苗等措施改变自己的行为,从而保护自己免受感染.数学模型可以提供一套强有力的工具来刻画个体行为改变的过程,并已被广泛用于证实非药物干预措施的有效性.为了解人类行为改变如何有助于减缓传染病的传播,研究者对仓室模型进行了研究 .仓室模型可以反映与传播有关的健康状况(如S I R模型中的易感者、感染者和恢复者)、年龄或其他相关个体特征,并通过单个参数来衡量.但这种建模方法忽略了同一仓室内个体在感染性、敏感性、免疫水平和行为方面的差异.然而,由于计算能力和计算模型的限制,以往的数学模型仅限于研究 种
15、群 水 平 上 具 有 行 为 改 变 机 制 的 仓 室模型,.个体水平的 传染病模型(i n d i v i d u a lb e h a v i o rm o d e l s,I BM s)通过个体与其环境之间的相互作用可以揭示个体行为改变对突发性传染病的影响.更具体地说,I BM s可以根据构建的网络结构追踪到每个个体的行为和感染状态.此外,每个个体的特有属性或状态变量,如空间位置、生理特征或社交行为,会随时间而改变 .因此,I BM s可以用来刻画个体之间的异质性以及相互作用,从而有助于评估实施传染病定向干预措施的有效性.然而,大多数研究者主要考虑I BM s模拟 ,或从网络角度量化
16、真实人群中的异质性,很少综合考虑这两种方法.L i u等 提出用I BM s刻画公共卫生部门的响应和个体行为改变的模型.此外,文献 的研究建立了一个基于I BM s斑块网络的动态系统,并将A B C舍选法应用于生态系统模型I BM s的参数估计.结果表明,A B C方法可以用来对复杂系统进行参数化以及对以稳健方式存在的群体进行动态评估.然而,目前尚无研究者基于I BM s和网络结构,通过结合基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法(A B CS MC)和观测数据,研究突发性传染病暴发期间个体行为改变对整个疫情趋势的影响.个体行为改变是突发性传染病传播过程中的重要组成部分,并且对个体和决策者采取相应
17、的干预措施非常重要,.因此,将与疾病信息相关的行为改变嵌入传染病传播模型至关重要.那么,在个体水平上,个体行为改变如何影响突发性传染病暴发期间整个疫情的动态发展成为关键问题.因此,本文首先搜集到西安市第八医院(陕西省传染病院)报告的甲型H N 流感(A/H N)的新增病例数和累计病例数(如图所示).然后,利用个体决策心理模型(LH BM)、社交网络、I BM s以及A B CS MC方法,研究个体行为改变如何影响突发性传染病的动态变化.为刻画个体行为改变对突发性传染病传播的关键作用,将个体的社交网络嵌入H BM模型(记作LH BM).此外,因为每个个体都有其自身的特点并根据其自身特点做出相应的
18、决策,因此通过对I BM s进行随机模拟来研究个体间的异质性以及相互作用对突发性传染病动态传播的影响.基于种社交网络和A/H N 的L H BM模型的建立LH BM模型通过以往经验刻画其与情景信息之间的关系,从而可以用于刻画突发性传染病暴发第期闫琴玲 等:基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H N 的影响期间的行为决策.因此,基于D u r h a m等 提出的主要观点,引入并介绍LH BM模型之间的种关系(包括自觉易感性、自觉严重性、自觉障碍和自觉利益).LH BM模型的详细描述见文献 .图陕西省 年月日至 月 日A/H N 病例数F i g T h eh o s p i t a l n
19、 o t i f i c a t i o n s f o rA/H N d u r i n g r dS e p t e m b e r t o t hO c t o b e r i nS h a a n x iP r o v i n c e基于种经典的社交网络,我们采用非线性最小二乘估计法和基于个体的随机模拟方法(图的LH BM流程图,从月日到 月 日,个个体每天基于LH BM的个结构进行选择并独立作决策),估计LH BM的未知参数(OR、OR、OR、OR、OR、),并拟合行为改变率,所有未知参数估计的均值和标准差的取值范围及其估计值如表所示,拟合结果如图所示(行为改变率的平均值p(t)及其
20、 的置信区间分别用亮曲线和黑色区域表示).表在种经典的社交网络结构下,模型所有未知参数的均值和标准差的取值范围及其估计值T a b T h e r a n g e sa n dt h e r e a s o n a b l e e s t i m a t e dv a l u e so fm e a n sa n ds t a n d a r dd e v i a t i o n s f o ra l l u n k n o w np a r a m e t e r so fm o d e lw i t hd i f f e r e n t s o c i a ln e t w o r k s
21、参数均值()最小值最大值估计值(规则)估计值(WS)估计值(NW)估计值(随机)OR OR OR OR OR 参数标准差()最小值最大值估计值(规则)估计值(WS)估计值(NW)估计值(随机)OR OR OR OR OR 残差绝对值的和 注:WS为W a t t sa n dS t r o g a t s;NW为N e wm a na n dW a t t s.陕西师范大学学报(自然科学版)第 卷图基于种社交网络的L H BM、I BM s与A B CS MC方法相结合的流程图F i g T h e s c h e m eo f t h eL H BMa n dI BM s c o m b i
22、 n i n gw i t hA B CS MCm e t h o d sb a s e do ns o c i a l n e t w o r k s基于A B CS MC方法的I BM s参数估计与模型拟合 基于社交网络的I BM s的建立为了解在社交网络中突发性传染病的传播机制,考虑到个体之间的异质性和相互作用,我们需要发展I BM s.它可以刻画在每个状态给定的条件下,每个个体是易感者、感染者或恢复者的概率.更具体地说,I BM s通过在个体水平上考虑社交网络结构、异质性和个体之间的连接模式建立模型,可以研究疫情的动态变化.因此,本节使用基于网络的I BM s,在受突发性传染病A/H
23、N 大规模影响的社区中,模拟个体之间的相互作用.首先,为刻画传染病传播过程发生的感染事件及恢复事件,我们建立I BM s.然后,由经验及文献 可知,每个易感个体都可能受到周围信息环境的影响(例如有关该种传染病的媒体报道量、医院报告的新增病例数、接触的人数、与他人的亲密关系以及个体之间的距离等),并且可以用个体行为改变pi(t)来刻画.此外,基于文献 中的模型选择结果,我们将行为改变率以指数函数形式嵌入发病率中.因此对于易感个体i,传播率(或感染强度)定义为i(t)e pi(t).()式中:是基线传播率;pi(t)是个体i在第t天的行为改变率;为校准常数.对于感染个体j,我们假设其恢复不受周围环
24、境影响,因此感染个体j的恢复率定义为j.()由于人们生活作息习惯以天为周期,从而本文模型中以天为单位.因此,根据文献 ,事件率和概率P之间的关系可表示为Pet.()第期闫琴玲 等:基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H N 的影响图基于 年陕西省A/H N 的报告病例数及与之相关的媒体报道量,对模型中 个个体的个体行为变化率pi(t)进行估计F i g T h e e s t i m a t i o no f i n d i v i d u a l b e h a v i o rc h a n g er a t epi(t)f o r p e r s o n sb a s e do nt
25、h e r e p o r t e dc a s e sa n dn e w si t e m s r e l a t e dt o t h eA/H N f o rm o d e l d u r i n g i nS h a a n x iP r o v i n c e注:网络版为彩图.每个子图中的亮曲线和黑色区域分别代表 个个体的平均行为改变率(即p(t)及其 的置信区间),小圆圈代表p(t)的真实值.从而得到在I BM s中,到下一个事件发生所需要的时间tl o g(R)iSijj.()式中:R和R是从均匀分布U(,)中产生的随机数;i和j是个体的传播率和恢复率;分母部分表示只有感染和恢
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