Det blir alltmer känt att en nyckelkomponent i framgångsrika infektionskontrollinsatser är att förstå den komplexa, dubbelriktade interaktionen mellan sjukdomsdynamik och mänskligt beteende och social dynamik. Mänskligt beteende såsom kontakt försiktighetsåtgärder och social distansering tydligt påverka sjukdom prevalens, men sjukdom prevalens kan i sin tur förändra mänskligt beteende, bildar ett kopplat, icke-linjärt system. Dessutom kan man i många fall inte bortse från befolkningens rumsliga struktur, så att sociala och beteendemässiga processer och/eller överföring av infektioner måste representeras med komplexa nätverk. Forskningen om att studera kopplad sjukdomsbeteende dynamik i komplexa nätverk i synnerhet växer snabbt, och ofta använder sig av analysmetoder och begrepp från statistisk fysik. Här går vi igenom en del av den växande litteraturen inom detta område. Vi jämför nätverksbaserade tillvägagångssätt med homogena blandningsmetoder, påpekar hur deras förutsägelser skiljer sig åt, och beskriver det rika och ofta överraskande beteendet hos sjukdomsbeteendedynamiken i komplexa nätverk, och jämför dem med processer i statistisk fysik. Vi diskuterar hur dessa modeller kan fånga upp den dynamik som kännetecknar många verkliga scenarier och föreslår därmed sätt att beslutsfattare bättre kan utforma effektiva förebyggande strategier. Vi beskriver också de växande källorna till digitala data som underlättar forskningen inom detta område. Slutligen föreslår vi fallgropar som forskare inom området kan ställas inför, och vi föreslår flera sätt på vilka fältet kan utvecklas under de kommande åren.
I den biologiska epidemiologiforskningen blir det allt mer erkänt att en viktig komponent i framgångsrik infektionskontroll är att förstå den komplexa, dubbelriktade interaktionen mellan sjukdomsdynamik och mänskligt beteende och social dynamik REF.
Coupled disease–behavior dynamics on complex networks: A review
{'venue': 'Physics of Life Reviews', 'journal': 'Physics of Life Reviews', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}