Under det senaste årtiondet har man kommit fram till allt mer realistiska epidemimodeller som bidrar till tillgången till mycket detaljerade folkräkningar och uppgifter om människors rörlighet. Datadrivna modeller syftar till att minska hushållens eller enskilda individers storlek. Däremot har relativt lite systematiskt arbete gjorts för att tillhandahålla kopplade beteende-sjukdomsmodeller som kan stänga återkopplingsloopen mellan beteendeförändringar som utlösts i befolkningen av en individs uppfattning om sjukdomen sprids och den faktiska sjukdomen sprids själv. Även om modeller som saknar denna koppling kan vara extremt framgångsrika i milda epidemier, kommer de uppenbarligen att vara av begränsad användning i situationer där sociala störningar eller beteendeförändringar framkallas i befolkningen av kunskap om sjukdomen. Här föreslår vi en karakterisering av en uppsättning prototypiska mekanismer för självinitierade sociala avstånd som orsakas av lokal och icke-lokal prevalensbaserad information som är tillgänglig för individer i befolkningen. Vi karakteriserar effekterna av dessa mekanismer inom ramen för ett delsystem som utvidgar den grundläggande SIR-modellen genom att överväga separata beteendeklasser inom befolkningen. Övergången av individer i / utanför beteendeklasser är kopplad till spridningen av sjukdomen och ger en rik fas utrymme med flera epidemiska toppar och tipping punkter. Den modellklass som presenteras här kan användas vid datadrivna beräkningsmetoder för att analysera scenarier för social anpassning och beteendeförändringar.
Men de flesta flera populationsmodeller parar inte de beteendeförändringar som inträffar gör individens uppfattningar om sjukdomen sprids REF.
Towards a characterization of behavior-disease models
{'venue': 'PLoS ONE 6(8): e23084 (2011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Physics', 'Medicine']}