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Structural network characteristics affect epidemic severity and prediction in social contact networks

Infectious Disease Modelling 2024年第1期9卷 204-213页

作者： Jae McKee Tad Dallas Bioinnovation Program Tulane UniversityNew OrleansLA70118USA Department of Medicine Tulane University School of MedicineNew OrleansLA70112USA Department of Biological Sciences University of South CarolinaColumbiaSC29208USA

Understanding and mitigating epidemic spread in complex networks requires the measurement of structural network properties associated with epidemic *** measures of epidemic thresholds like the basic reproduction number(R0)have been adapted to account for the structure of social contact networks but still may be unable to capture epidemic potential relative to more recent measures based on spectral graph ***,we explore the ability of R0 and the spectral radius of the social contact network to estimate epidemic *** do so,we simulate epidemics on a series of constructed(small world,scale-free,and random networks)and a collection of over 700 empirical biological social contact ***,we explore how other network properties are related to these two epidemic estimators(R0 and spectral radius)and mean infection prevalence in simulated ***,we find that network properties strongly influence epidemic dynamics and the subsequent utility of R0 and spectral radius as indicators of epidemic risk.

关键词： social contact network Spectral radius Epidemic severity Basic reproduction number

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