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A microscopic approach to study the onset of a highly infectious disease spreading.
Mathematical Biosciences ( IF 4.3 ) Pub Date : 2020-09-12 , DOI: 10.1016/j.mbs.2020.108475
Krithika Rathinakumar 1 , Annalisa Quaini 1
Affiliation  

We combine a pedestrian dynamics model with a contact tracking method to simulate the initial spreading of a highly infectious airborne disease in a confined environment. We focus on a medium size population (up to 1000 people) with a small number of infectious people (1 or 2) and the rest of the people are divided between immune and susceptible. We adopt a space-continuous model that represents pedestrian dynamics by the forces acting on them, i.e. a microscopic force-based model. Once discretized, the model results in a high-dimensional system of second order ordinary differential equations. Before adding the contact tracking to the pedestrian dynamics model, we calibrate the model parameters, compare the model results against empirical data, and show that pedestrian self-organization into lanes can be captured. We consider an explicit approach for contact tracking by introducing a sickness domain around a sick person. A healthy but susceptible person who remains in the sickness domain for a certain amount of time may get infected (with a prescribed probability) and become a so-called secondary contact. As a concrete setting to simulate the onset of disease spreading, we consider terminals in two US airports: Hobby Airport in Houston and the Atlanta International Airport. We consider different scenarios and we quantify the increase in average number of secondary contacts as a given terminal becomes more densely populated, the percentage of immune people decreases, the number of primary contacts increases, and areas of high density (such as the boarding buses) are present.



中文翻译:

研究高传染性疾病传播的微观方法。

我们将行人动力学模型与接触跟踪方法结合起来,以模拟密闭环境中高传染性空气传播疾病的初始传播。我们关注的是中等规模的人口(最多1000人),感染人数很少(1或2),其余的人分为免疫和易感人群。我们采用空间连续模型,该模型通过作用于行人的力来表示行人动力学,即基于微观力的模型。一旦离散化,该模型将产生一个高阶二阶常微分方程组。在将接触跟踪添加到行人动力学模型之前,我们校准模型参数,将模型结果与经验数据进行比较,并表明可以捕获行人的自组织到车道中。我们考虑通过在患病者周围引入疾病域的方式来进行联系人跟踪的显式方法。一个健康但易感的人在疾病域中停留了一定时间可能会被感染(具有规定的可能性)并成为所谓的第二接触。作为模拟疾病传播开始的具体环境,我们考虑两个美国机场的候机楼:休斯敦的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况,并且随着给定终端的人口密度增加,免疫人员的百分比减少,主要联系人的数量增加以及高密度区域(例如登机巴士),量化了次级联系人的平均数量的增加存在。一个健康但易感的人在疾病域中停留了一定时间可能会被感染(具有规定的概率)并成为所谓的第二接触。作为模拟疾病传播开始的具体环境,我们考虑两个美国机场的候机楼:休斯敦的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况,并且随着给定终端的人口密度增加,免疫人员的百分比减少,主要联系人的数量增加以及高密度区域(例如登机巴士),量化了次级联系人的平均数量的增加存在。一个健康但易感的人在疾病域中停留了一定时间可能会被感染(具有规定的概率)并成为所谓的第二接触。作为模拟疾病传播开始的具体环境,我们考虑两个美国机场的候机楼:休斯敦的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况,并且随着给定终端的人口密度增加,免疫人员的百分比减少,主要联系人的数量增加以及高密度区域(例如登机巴士),量化了次级联系人的平均数量的增加存在。作为模拟疾病传播开始的具体环境,我们考虑两个美国机场的候机楼:休斯敦的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况,并且随着给定终端的人口密度增加,免疫人员的百分比减少,主要联系人的数量增加以及高密度区域(例如登机巴士),量化了次级联系人的平均数量的增加存在。作为模拟疾病传播开始的具体环境,我们考虑两个美国机场的候机楼:休斯敦的霍比机场和亚特兰大国际机场。我们考虑了不同的情况,并且随着给定终端的人口密度增加,免疫人员的百分比减少,主要联系人的数量增加以及高密度区域(例如登机巴士),量化了次级联系人的平均数量的增加存在。

更新日期:2020-09-18
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