論文の概要: Impact of Indoor Mobility Behavior on the Respiratory Infectious
Diseases Transmission Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17318v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 02:16:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 22:53:18.745097
- Title: Impact of Indoor Mobility Behavior on the Respiratory Infectious
Diseases Transmission Trends
- Title（参考訳）: 室内移動行動が呼吸器感染症の感染動向に及ぼす影響
- Authors: Ziwei Cui, Ming Cai, Zheng Zhu, Gongbo Chen, and Yao Xiao
- Abstract要約: 呼吸器感染症の伝染動態における室内人体移動の重要性が認識されている。
本研究は, 一般シナリオにおける人々の移動行動について考察し, 群集行動, 空間的側面, 停止行動, 時間的側面の2つのカテゴリにまとめる。
本研究では,これらの移動行動が伝染病伝播に与える影響について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.806334364100074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The importance of indoor human mobility in the transmission dynamics of
respiratory infectious diseases has been acknowledged. Previous studies have
predominantly addressed a single type of mobility behavior such as queueing and
a series of behaviors under specific scenarios. However, these studies ignore
the abstraction of mobility behavior in various scenes and the critical
examination of how these abstracted behaviors impact disease propagation. To
address these problems, this study considers people's mobility behaviors in a
general scenario, abstracting them into two main categories: crowding behavior,
related to the spatial aspect, and stopping behavior, related to the temporal
aspect. Accordingly, this study investigates their impacts on disease spreading
and the impact of individual spatio-temporal distribution resulting from these
mobility behaviors on epidemic transmission. First, a point of interest (POI)
method is introduced to quantify the crowding-related spatial POI factors
(i.e., the number of crowdings and the distance between crowdings) and
stopping-related temporal POI factors (i.e., the number of stoppings and the
duration of each stopping). Besides, a personal space determined with Voronoi
diagrams is used to construct the individual spatio-temporal distribution
factor. Second, two indicators (i.e., the daily number of new cases and the
average exposure risk of people) are applied to quantify epidemic transmission.
These indicators are derived from a fundamental model which accurately predicts
disease transmission between moving individuals. Third, a set of 200 indoor
scenarios is constructed and simulated to help determine variable values.
Concurrently, the influences and underlying mechanisms of these behavioral
factors on disease transmission are examined using structural equation modeling
and causal inference modeling......
- Abstract（参考訳）: 呼吸器感染症の伝達動態における室内移動の重要性が認識されている。
これまでの研究は、キューや一連の振る舞いといった単一のタイプのモビリティ行動に、特定のシナリオ下で主に対処してきた。
しかし、これらの研究は様々な場面における移動行動の抽象化を無視し、これらの抽象行動が病気の伝播に与える影響を批判的に評価する。
これらの問題に対処するため,本研究では,人々の移動行動を一般的なシナリオで考慮し,空間的側面に関連する群集行動と,時間的側面に関連する停止行動の2つの主カテゴリにまとめる。
そこで本研究では,これらの移動行動が伝染病の伝播に及ぼす影響と,各時空間分布に与える影響について検討した。
まず,ポイント・オブ・興味(poi)法を導入して,群集関連空間poi因子(群集数と群集間距離)と停止関連時間的poi因子(停止数と停止時間)を定量化する。
さらに、ボロノイ図式で決定される個人空間を用いて、個々の時空間分布係数を構成する。
第2に、2つの指標(すなわち、新規感染者の日数と人の平均被曝リスク)を適用して、流行の伝播を定量化する。
これらの指標は、動く個体間の疾患の伝達を正確に予測する基礎モデルから導かれる。
第三に、変数値を決定するために200の屋内シナリオが構築され、シミュレートされる。
同時に、これらの行動要因が疾患伝達に及ぼす影響と基礎メカニズムを構造方程式モデリングと因果推論モデルを用いて検討する。
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