Social distansering metoder är förändringar i beteende som förhindrar sjukdom överföring genom att minska kontaktfrekvensen mellan mottagliga individer och infekterade individer som kan överföra sjukdomen. Socialt avståndstagande kan minska epidemins svårighetsgrad, men fördelarna med socialt avstånd beror på i vilken utsträckning det används av enskilda individer. Individer är ibland ovilliga att betala de kostnader som är förenade med socialt avstånd, och detta kan begränsa dess effektivitet som en kontrollåtgärd. Detta dokument formulerar ett differentialspel för att identifiera hur individer bäst skulle använda social distansering och relaterade självbeskyddande beteenden under en epidemi. Epidemin beskrivs med en enkel, väl blandad vanlig differentialekvationsmodell. Vi använder differentialspelet för att studera potentiella värdet av social distansering som en begränsningsåtgärd genom att beräkna jämviktsbeteenden under en mängd olika kostnadsfunktioner. Numeriska metoder används för att beräkna de totala kostnaderna för en epidemi under jämviktsbeteenden som en funktion av tiden till massvaccinering, efter epidemiidentifiering. De viktigaste parametrarna i analysen är det grundläggande reproduktionstalet och den grundläggande effektiviteten i social distansering. Resultaten visar att socialt avstånd är mest fördelaktigt för individer för grundläggande reproduktion nummer runt 2. I avsaknad av vaccination eller andra interventionsåtgärder återhämtar sig den optimala sociala avvikelsen aldrig mer än 30 % av infektionskostnaden. Vi visar också hur möjligheterna till vaccinutveckling förlängs i takt med att effektiviteten i social distansering och detektion förbättras.
Ref studerar en SIR-epidemimodell med stark blandning och använder ett differentialspel för att studera det potentiella värdet av social distansering som en begränsningsåtgärd.
Game Theory of Social Distancing in Response to an Epidemic
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}