Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-40457
Titel: Heterogeneity matters: Contact structure and individual variation shape epidemic dynamics
VerfasserIn: Großmann, Gerrit
Backenköhler, Michael
Wolf, Verena
Sprache: Englisch
Titel: PloS One
Bandnummer: 16
Heft: 7
Verlag/Plattform: Plos
Erscheinungsjahr: 2021
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: In the recent COVID-19 pandemic, mathematical modeling constitutes an important tool to evaluate the prospective effectiveness of non-pharmaceutical interventions (NPIs) and to guide policy-making. Most research is, however, centered around characterizing the epidemic based on point estimates like the average infectiousness or the average number of contacts. In this work, we use stochastic simulations to investigate the consequences of a population’s heterogeneity regarding connectivity and individual viral load levels. Therefore, we translate a COVID-19 ODE model to a stochastic multi-agent system. We use contact networks to model complex interaction structures and a probabilistic infection rate to model individual viral load variation. We observe a large dependency of the dispersion and dynamical evolution on the population’s heterogeneity that is not adequately captured by point estimates, for instance, used in ODE models. In particular, models that assume the same clinical and transmission parameters may lead to different conclusions, depending on different types of heterogeneity in the population. For instance, the existence of hubs in the contact network leads to an initial increase of dispersion and the effective reproduction number, but to a lower herd immunity threshold (HIT) compared to homogeneous populations or a population where the heterogeneity stems solely from individual infectivity variations.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1371/journal.pone.0250050
URL der Erstveröffentlichung: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0250050
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-404579
hdl:20.500.11880/36352
http://dx.doi.org/10.22028/D291-40457
ISSN: 1932-6203
Datum des Eintrags: 1-Sep-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Verena Wolf
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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