Nuvarande metoder för att upptäcka smittsamma utbrott ger samtidigt information om epidemins förlopp i bästa fall. Individer i centrum av ett socialt nätverk kommer sannolikt att smittas tidigare, i genomsnitt, än de i periferin. Kartläggning av ett helt nätverk för att identifiera centrala individer som ska övervaka är dock vanligtvis mycket svårt. Vi föreslår en alternativ strategi som inte kräver att man fastställer den globala nätverksstrukturen, nämligen att man övervakar vännerna till slumpmässigt utvalda individer. Sådana personer är kända för att vara mer centrala. För att bedöma om en sådan vängrupp verkligen kunde ge tidig upptäckt studerade vi ett influensautbrott vid Harvard College i slutet av 2009. Vi följde 744 elever uppdelade mellan en slumpmässig grupp och en vängrupp. Baserat på kliniska diagnoser, progression av epidemin i vängruppen inträffade 14,7 dagar (95% CI. 11.7-17.6) före den slumpmässigt utvalda gruppen (dvs. befolkningen som helhet). Vängruppen visade också en signifikant ledtid (p < 0, 05) på dag 16 av epidemin, en hel 46 dagar före den maximala dagliga incidensen i populationen som helhet. Denna sensormetod skulle kunna ge betydande ytterligare tid att reagera på epidemier hos små eller stora populationer under övervakning. Dessutom kunde metoden i princip generaliseras till andra biologiska, psykologiska, informativa eller beteenderelaterade smittämnen som spreds i nätverk. 2 Nuvarande metoder för att upptäcka smittsamma utbrott ger helst samtidig information om epidemins förlopp, men mer typiskt är att de släpar efter epidemin.(1-3) Situationen skulle dock kunna förbättras, möjligen avsevärt, om detektionsmetoder utnyttjade en potentiellt informativ egenskap hos sociala nätverk: under ett smittsamt utbrott, individer i centrum av ett nätverk är sannolikt att smittas tidigare än slumpmässiga medlemmar av befolkningen. Därför skulle en noggrann insamling av information från mänskliga sociala nätverk kunna användas för att upptäcka smittsamma utbrott innan de inträffar i den allmänna befolkningen. En smitta som stokastiskt infekterar vissa individer och sedan sprider sig från person till person i nätverket tenderar i genomsnitt att nå centralt lokaliserade individer snabbare än perifera individer eftersom centrala individer är ett mindre antal steg (grader av separation) bort från den genomsnittliga individen i nätverket (se figur 1 ).(4.5) Även om vissa smittämnen kan spridas via tillfällig kontakt, är exponeringstiden mellan människor med sociala band vanligtvis mycket högre än mellan främlingar, vilket tyder på att det sociala nätverket kommer att vara en viktig kanal för ett utbrott.(5,6) Som ett resultat av detta förväntar vi oss att den formade epidemikurvan (7, 8) flyttas till vänster (framåt i tiden) för personer som befinner sig centralt i förhållande till befolkningen som helhet (se figur 2). Detta skifte skulle, om det kunde observeras, möjliggöra tidig upptäckt av ett utbrott. Tidigare modellering forskning tyder på att vaccinering centrala individer i nätverk skulle kunna öka befolkningsnivå effektivitet av en profylaktisk intervention (9-12) och att optimal placering av sensorer i fysiska nätverk (såsom vattenpumpstationer) skulle kunna upptäcka utbrott tidigare.(13) Det är emellertid kostsamt, tidskrävande och ofta omöjligt att kartlägga ett helt nätverk för att identifiera enskilda personer som ska samla in information, särskilt för stora nät. Vi utforskar därför en ny, alternativ strategi som inte kräver att man fastställer den globala nätverksstrukturen, nämligen att kartlägga vännerna till slumpmässigt utvalda 3 personer. Denna strategi utnyttjar en intressant egenskap hos mänskliga sociala nätverk: i genomsnitt, vänner slumpmässigt utvalda människor har fler länkar (har högre grad) och är också mer centrala i nätverket än de ursprungliga, slumpmässigt utvalda personer som namngav dem.(14-18) Därför förväntar vi oss att en uppsättning nominerade vänner smittas tidigare än slumpmässigt utvalda individer (som representerar befolkningen som helhet). Vi vet att en metod som använder utsedda vänner som sensorer för tidig upptäckt av ett utbrott inte tidigare har föreslagits eller testats på något slags verkligt utbrott. För att utvärdera effektiviteten av nominerade vänner som sociala nätverkssensorer övervakade vi därför Vi rekryterade totalt 744 grundstuderande från Harvard College, upptäckte deras vänskapsband och spårade om de hade influensan från och med den 1 september 2009 (från början av det nya läsåret) till den 31 december 2009. Detta prov sattes ihop genom att empanellera två grupper av studenter av väsentligt analytiskt intresse här: ett "random" prov som valts slumpmässigt från de 6,650 Harvard grundexamen (N=319) och ett "vänner" prov (N=425) som består av individer som namngavs som en vän minst en gång av en medlem av den slumpmässiga gruppen. Dessutom, som en biprodukt av empanelling den föregående gruppen av 744 studenter, fick vi information om totalt 1.789 unikt identifierade studenter (som antingen deltog i studien eller som nominerades som vänner eller som vänner till vänner) som att dra det sociala nätverket av en del av Harvard College student organ. Vårt urval av 744 var således inbäddat i detta större nätverk av 1 789 personer (se SI för mer information). Efter att ha gett informerat samtycke fyllde alla försökspersoner i ett kort bakgrundsformulär med begäran om demografisk information, influensa och vaccinationsstatus sedan den 1 september 2009 och vissa självrapporterade mått på popularitet. Vi fick också grundläggande administrativa data från Harvard College registrar, såsom sex, klass av inskrivning, och sport deltagande. Vi spårade fall av formellt diagnostiserad influensa bland studenterna i vårt urval som registrerats av University Health Services (UHS) med början den 1 september 2009 till 31 december 2009. Att presentera för hälso-och sjukvården tyder naturligtvis på en allvarligare nivå av symptomatologi, och därför förväntar vi oss inte samma totala prevalens med hjälp av denna diagnostiska standard som med självrapporterad influensa diskuteras nedan. UHS-data ger dock fördelen att vi kan få information om influensasymtom som bedömts av sjukvårdspersonal. Från och med den 23 oktober 2009 samlade vi också in information om självrapporterade influensasymtom från deltagarna via e-post två gånger per vecka (på måndagar och torsdagar), som pågick till och med den 31 december 2009. Studenterna tillfrågades om de hade haft feber eller influensasymtom sedan den senaste e-postkontakten, och det saknades mycket lite data (47 % av försökspersonerna avslutade alla enkäter varannan vecka, och 90 % missade inte mer än två av enkäterna). Självrapportering av symtom snarare än serologisk testning är den nuvarande standarden för influensadiagnos. Likt tidigare studier, (22) studenter ansågs ha ett fall av influensa (oavsett säsong eller H1N1 sorten) om de rapporterade har en feber på mer än 100 ̊ F (37,8 ̊ C) och minst två av följande symtom: ont i halsen; hosta; täppt eller rinnande näsa; kroppsvärk; huvudvärk; frossa; eller trötthet. Vi kontrollerade känsligheten hos våra fynd med hjälp av definitioner av influensa som krävde fler symptom, och våra resultat förändrades inte (se SI). Som en del av de fem tidigare två veckor långa självrapporterna, för att komplettera UHS vaccinationsjournalerna, fastställde vi också om studenterna rapporterade att de hade vaccinerats (med säsongsinfluensavaccin eller H1N1-vaccin eller både och) på andra platser än (och inklusive) UHS. Den 31 december 2009 var den kumulativa förekomsten av influensa i vårt prov 8% baserat på diagnoser av medicinsk personal, och det var 32% baserat på självrapporter, som speglade andra studier av skolbaserade utbrott och även nyligen nationella uppskattningar för college-studenter befolkningen.(22,23) Som förväntat var prevalensen högre enligt den senare standarden. Vi studerade sambandet mellan flera demografiska och andra variabler med kumulativ influensaincidens på dag 122 (den sista dagen för uppföljning) för att se om de förutspådde en ökning av den totala risken. Ingen av dessa variabler var signifikant förknippad med influensadiagnoser av medicinsk personal (se SI), så vi fokuserade på effekten av dessa variabler på förändringar i tidpunkten för distributionen. Som hypotes, den kumulativa incidensen kurvor för vängruppen och den slumpmässiga gruppen avvika och sedan konvergera (Figur 3 ). NLS uppskattningar tyder på att vänner kurvan för influensa diagnostiseras av medicinsk personal förskjuts 14,7 dagar framåt i tiden (95% CI. 11.7-17.6), vilket ger tidig upptäckt. Detta motsvarar cirka 65 % av en standardavvikelse i tiden för händelsen i hela provet. Resultaten tyder också på en signifikant men mindre förändring av självrapporterade influensasymtom (3,2 dagar, 95 % CI). (se avsnitt 2.2–4.3). I både kliniska och självrapporterade diagnostiska standarder är uppskattningarna robusta till ett antal kontrollvariabler inklusive H1N1-vaccination, säsongsinfluensavaccination, sex, collegeklass och varsity-idrottsdeltagande (se SI). Ovanstående uppskattningar bygger på fullständig information i efterhand, men vi undrade när det också skulle vara möjligt att upptäcka en skillnad i vängruppen och den slumpmässiga gruppen i realtid, med tanke på mindre fullständiga data. Vi uppskattade därför modellerna varje dag med hjälp av all tillgänglig information fram till den dagen. För influensadiagnoser av medicinsk personal visade vängruppen en signifikant ledtid (p < 0, 05) på dag 16, en hel 46 dagar före den uppskattade maximala dagliga 6 incidensen vid besök på hälso- och sjukvården. För självrapporterade influensasymtom visade vängruppen en signifikant ledtid dag 39, vilket är 83 dagar före den uppskattade maximala dagliga incidensen av självrapporterade symtom. En jämförelse av resultaten hos vänner och slumpmässigt utvalda individer kan därför vara en ytterligare effektiv teknik för att upptäcka utbrott i ett tidigt skede av en epidemi. Ett möjligt alternativ till vänskapsnomineringsförfarandet skulle vara att förlita sig på självrapporterad popularitet eller självrapporterade antal vänner för att identifiera en högriskgrupp. Vi mätte våra försökspersoners självuppfattningar av popularitet med en åttapunktsskala, men detta gav inte en betydande förskjutning framåt i tiden för influensadiagnoser (se SI). Kontroll för självrapporterad popularitet ändrade inte heller betydelsen av den ledtid som tillhandahålls av vängruppen för antingen influensadiagnoser av medicinsk personal eller självrapporterade influensasymtom. Dessa resultat tyder på att bli nominerad som vän fångar mer nätverksinformation (inklusive tendensen att vara central i nätverket) än självrapporterade nätverksattribut. Även om den metod som beskrivs här inte kräver information om hela nätverket, vår undersökning ägde rum på ett college campus där många nominatorer själva nominerades, och samma person ofta nominerades flera gånger. Som ett resultat, en ansluten komponent av 714 personer dök upp ur 1.789 unika individer som antingen tillfrågades eller identifierades som vänner av dem som deltog i studien. Vi illustrerar spridningen av influensa i denna komponent i Figur 4, som visar tendensen av influensa till "bloom" i mer centrala noder i nätverket, och även i en 122-ram film av daglig influensa prevalens som finns på nätet (se SI). Provtagning av en tätt sammankopplad befolkning gjorde det också möjligt för oss att mäta egocentriska nätverksegenskaper som in-grad (antal gånger ett ämne nominerades som en vän), mellanhet centralitet (antalet kortaste vägar i nätverket som passerar genom en individ) och transitivitet (sannolikheten att två av ens vänner är vänner med varandra). Resultaten visade att vängruppen, som förväntat, skilde sig avsevärt från den 7 slumpmässiga gruppen för alla dessa åtgärder, uppvisade högre grad (Mann Whitney U test p < 0,001), högre centralitet (p <0.001) och lägre transitivitet (p=0,039). Vi antog att var och en av dessa åtgärder skulle kunna bidra till att identifiera grupper som skulle kunna användas som sociala nätverkssensorer när fullständig nätverksinformation faktiskt finns tillgänglig (se figur 5). Till exempel förväntar vi oss in-grad att förknippas med tidig smitta eftersom fler vänner betyder fler vägar till andra i nätverket som kan vara smittade. NLS uppskattningar tyder på att varje ytterligare nominering ändrar influensakurvan kvar med 5,6 dagar (95% CI. 3,6-8.1) för influensadiagnoser hos sjukvårdspersonal och 8,0 dagar (95% CI. 7.3-8.5) för självrapporterade symtom. Å andra sidan, samma gäller inte för ut-grad (antalet vänner en person namn); relevant är att detta är den enda mängd som skulle vara enkelt att fastställa genom att fråga respondenter om sig själva. Det finns dock små skillnader i denna åtgärd i den nuvarande situationen eftersom de flesta människor namngav tre vänner. Vi förväntar oss också att mellanhetens centralitet förknippas med tidig smitta. NLS uppskattningar tyder på att individer med maximal observerad centralitet skiftar influensakurvan kvar med 16,5 dagar (95% CI. 1,9-28,3) för influensadiagnoser av sjukvårdspersonal och 22,9 dagar (95% CI. 20,0-27,2) för självrapporterade symtom, i förhållande till dem med minimal centralitet. Dessutom är centraliteten fortfarande betydande även när man kontrollerar för både in-grad och ut-grad, vilket antyder att det inte bara är antalet vänner som är viktigt, utan också antalet vänner, vänner till vänner, och så vidare. Slutligen förväntar vi oss att transitiviteten är negativt förknippad med tidig smitta. Människor med hög transitivitet kan vara dåligt anslutna till resten av nätverket eftersom deras vänner tenderar att känna varandra och finns i en tätt sammansvetsad grupp. Däremot tenderar de med låg transitivitet att vara kopplade till många olika, oberoende grupper, och varje ytterligare grupp ökar möjligheten att någon i den gruppen har influensa och att den sprider sig till ämnet. NLS uppskattningar tyder på att individer med minsta observerade transitivitet skiftar influensakurvan kvar med 31,9 dagar (95% CI. 23, 5- 43, 5) för influensadiagnoser hos sjukvårdspersonal och 15, 0 dagar 8 (95% CI. 12,7-18,5) för självrapporterade symtom jämfört med de med maximal transitivitet. Transitiviteten är dessutom fortfarande betydande även vid kontroll av både in-grad och utgrad. För många smittsamma sjukdomar är tidig kunskap om när - eller om - en epidemi utvecklas avgörande för beslutsfattare och folkhälsotjänstemän som ansvarar för definierade populationer, oavsett om de är små eller stora. Faktum är att när det gäller influensa, modeller som bedömer effekterna av profylaktisk vaccinering i en metropol som New York City tyder på att vaccinering ens en tredjedel av befolkningen skulle rädda liv och förkorta epidemins förlopp, men bara om den genomförs en månad tidigare än vanligt.(24,25) En sådan metod som den som beskrivs här skulle kunna bidra till en sådan tidig varning. I själva verket skulle denna metod kunna användas för att övervaka målpopulationer av alla storlekar i realtid. Till exempel kan en hälso- och sjukvårdstjänst vid ett universitet (eller annan institution) emanera ett urval av ämnen som utses till vänner och som samtycker till att passivt övervakas för sin hälso- och sjukvård; en spik i fall i denna grupp kan läsas som en varning för ett förestående utbrott. Folkhälsotjänstemän med ansvar för en stad kunde empanel ett urval slumpmässigt utvalda individer och ett urval av nominerade vänner (kanske tusen personer i alla) som har gått med på att rapportera sina symtom med hjälp av korta, periodiska textmeddelanden eller ett online undersökningssystem (som den anställd här). Regionala eller nationella populationer kan också övervakas på detta sätt, med ett urval av nominerade vänner som regelbundet undersöks i stället för, eller som tillägg till, ett slumpmässigt urval av människor (som vanligtvis är normen). Eftersom folkhälsotjänstemän ofta övervakar befolkningsgrupper i vilket fall som helst, skulle den förändring i praktiken som krävs för att övervaka ett urval av dessa mer centrala individer inte vara alltför betungande. Även om tjänstemän som är ansvariga för en enda, relativt liten institution möjligen aktivt skulle kunna söka efter centrala individer för att vaccinera dem (därför att de potentiellt förvirrar 9 sådana individers nytta som sensorer), är det osannolikt att en sådan vaccinationsinsats skulle inledas med ett regionalt eller nationellt prov, med tanke på den sannolika orelevansen av att vaccinera de faktiska sensorprovsmedlemmarna som ett sätt att kontrollera en omfattande epidemi. Skillnaden i tidpunkten för epidemins förlopp hos vänner och slumpmässiga grupper skulle kunna utnyttjas på minst två olika sätt. För det första, om endast vänner gruppen övervakas, en analytiker spårning ett utbrott kan leta efter de första bevisen för att förekomsten av patogenen bland vänner gruppen steg över en förutbestämd hastighet (t.ex. en märkbar ökning över en noll bakgrundsfrekvens); detta i sig kan tyda på en förestående epidemi. För det andra, i en strategi som skulle ge mer information, analytikern kunde spåra både ett urval av vänner och ett urval av slumpmässiga försökspersoner, och förebud om en epidemi kan antas vara när de två kurvorna sågs först avvika från varandra. Särskilt när det gäller spridning av andra smittämnen än biologiska patogener ger skillnaden mellan dessa två kurvor ytterligare information: adoptionskurvan bland det slumpmässiga urvalet ger belägg för sekulära trender i befolkningen, medan skillnaden mellan de två kurvorna ger belägg för en nätverkseffekt, utöver epidemins baslinjekraft. Även om vårt mål här var att utvärdera hur metoden att undersöka vänner kunde ge tidig upptäckt av smittsamma utbrott i allmänhet, är det värt att notera att i det specifika fallet med influensa, den metod vi utvärderade verkar ge längre ledtider än andra extanta metoder för att övervaka influensaepidemier. Nuvarande övervakningsmetoder för influensa, t.ex. de som genomförs av CDC som kräver insamling av data från patienter som söker öppenvård eller genomgår laborationer, släpar vanligtvis efter i fråga om tidpunkten för epidemin (informationen ligger vanligtvis en till två veckor efter själva kursen).(1) Ett förslag om att använda Google Trender för att övervaka sökningar efter information om influensa tyder på att detta tillvägagångssätt skulle kunna erbjuda en bättre indikator, vilket ger belägg för ett utbrott minst en vecka innan publicerade CDC-rapporter.(2,3) Men även om potentiellt ögonblicklig, Google Trends metoden skulle bara, i bästa fall, ge samtidig information om frekvensen av infektion (plus, sök algoritmen skulle behöva 10 anpassas för varje patogen av intresse). Däremot visar vi att den här beskrivna sensormetoden kan upptäcka ett utbrott av influensa två veckor i förväg. Det vill säga, sensornätverksmetoden ger tidig upptäckt snarare än bara snabb varning. Dessutom kan sensormetoden användas i samband med onlinesökning. Genom att följa en vängrupps beteende online, eller en grupp som är känd för att vara central i ett nätverk (till exempel baserat på e-postposter som kan användas för att rekonstruera sociala nätverk), Google eller andra sökmotorer kan få högkvalitativ information i realtid om epidemin med ännu större ledtid, vilket ger folkhälsotjänstemän ännu mer tid att planera ett svar. Hur långt framskriden detektion skulle uppnås för andra patogener eller i populationer av större storlek eller annan sammansättning är fortfarande okänt. Förmågan hos den föreslagna metoden att upptäcka utbrott tidigt, och hur tidigt den kan göra det, kommer att bero på inneboende egenskaper hos det som sprids (t.ex. patogenens biologi); hur det mäts; arten av befolkningen, inklusive den totala prevalensen av mottagliga eller drabbade individer; antalet personer som empanelleras in i sensorgruppen; nätets topologi (t.ex. gradens fördelning och dess varians, eller andra strukturella attribut;(26) och andra faktorer, t.ex. om utbrottet ändrar nätverkets struktur när det sprids (t.ex. genom att döda människor i nätverket, eller, när det gäller att sprida information, kanske genom att påverka tendensen hos två individer att förbli anslutna efter att informationen överförs). Medan den sociala nätverkssensorstrategin har illustrerats med ett särskilt utbrott (flu) i en viss population (kollegestudenter), kan den potentiellt generaliseras till andra fenomen som sprider sig i nätverk, vare sig biologiska (antibiotikaresistenta bakterier), psykologiska (depression), normativa (altruism),(27) informationella (rummor), eller beteendemässiga (rökning).(28) Utbrott av en mängd olika skadliga eller önskvärda förhållanden skulle kunna upptäckas innan de har nått en kritisk tröskel i befolkningsgrupper av intresse. 11 För att mäta självupplevd popularitet anpassade vi en uppsättning av 8 frågor som tidigare använts för att bedöma medarbetarnas popularitet. (29) Vi använde vänskapsnomineringar för att mäta in-grad (antalet gånger en individ namnges som en vän av andra individer) och ut-grad (antalet individer varje person namn som en vän) för varje ämne. In-graden är praktiskt taget obegränsad (det teoretiska maximum är N -1, det totala antalet andra personer i nätverket) men utgraden är begränsad till högst 3, med tanke på hur vi framkallade vänskapsinformation. Vi mätte mellanhet centralitet, som identifierar i vilken utsträckning en individ ligger på potentiella vägar för smitta som går från en individ till en annan genom nätverket; denna kvantitet sammanfattar hur central en individ är i nätverket (se figur 1). (30) Vi mätte transitiviteten som den empiriska sannolikheten att två av ett försökspersonens vänner också är vänner med varandra och bildar en triangel (se figur 1 ). Denna åtgärd är bara det totala antalet trianglar av band mellan en individ och hans eller hennes sociala kontakter dividerat med det totala möjliga antalet trianglar. Vi använde Pajek (31) för att rita tvådimensionella bilder av nätverket, och vi implementerade Kamada-Kawai algoritmen, som genererar en matris av kortaste nätverksväg avstånd från varje nod till alla andra noder i nätverket och ändrar position noder i en bild för att minska summan av skillnaden mellan de plottade avstånden och nätverksavstånden.(32) En film om spridningen av influensa med en ram för var och en av de 122 dagarna av studien finns tillgänglig online (se SI). Vi beräknade den kumulativa influensaincidensen för både vängruppen och den slumpmässiga gruppen med hjälp av en icke-parametrisk uppskattning av maximal sannolikhet (NPMLE). (33) Vi beräknade också den förväntade dagliga incidensen med hjälp av ett skattningsförfarande som är utformat för att mäta tidsförskjutningen för ett smittsamt utbrott i samband med en given oberoende variabel (se SI). I detta förfarande passar vi den observerade sannolikheten för influensa till en kumulativ logistisk funktion via icke-linjär minsta kvadrat (NLS) uppskattning.(34) För att härleda standardfel och 95% konfidensintervall, använde vi 12 en bootstrappning förfarande där vi upprepade gånger samplade subjekt observationer med ersättning och omvärderade passformen. (35) Detta förfarande gav en något bredare konfidensintervall än de som bygger på asymptotiska approximationer, så vi rapporterar bara de mer konservativa uppskattningarna av kängor. Slutligen beräknade vi hur många dagar av tidig upptäckt som var möjligt för grupper med olika nätverksattribut genom att multiplicera koefficienten och konfidensintervallen i ovanstående modeller med den genomsnittliga skillnaden mellan gruppen över genomsnittet och gruppen under genomsnittet (se SI).
Tidig upptäckt av smittsamma utbrott genom övervakning av grannskapet (vänner) av en slumpmässigt vald nod (individuell) studerades av Christakis och Fowler REF.
Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics', 'Biology']}