| Сетевая наука | ||||
|---|---|---|---|---|
| Теория | ||||
| Типы сетей | ||||
| Графики | ||||
| ||||
| МетрикиАлгоритмы | ||||
| ||||
| Модели | ||||
| ||||
| СпискиКатегории | ||||
| ||||
Стратегии адресной иммунизации - это подходы, разработанные для повышения уровня иммунизации населения и снижения вероятности вспышек эпидемий . [1] [2] Хотя часто в отношении использования в практике здравоохранения и введения вакцин для предотвращения вспышек биологических эпидемий [3] эти стратегии в целом относятся к схемам иммунизации в сложных сетях , биологических, социальных или искусственных по своей природе. [1] Выявление групп риска и лиц с более высокими шансами на распространение болезни часто играет важную роль в этих стратегиях. [1] [2] [4]
Фон [ править ]
Успех вакцин и антивирусного программного обеспечения в предотвращении крупных эпидемий зависит от механизма коллективного иммунитета , также известного как иммунитет сообщества, когда иммунизация отдельных лиц обеспечивает защиту не только отдельных лиц, но и сообщества в целом. [5] В случае биологических инфекций, таких как грипп , корь и ветряная оспа , иммунизация критического размера сообщества может обеспечить защиту от болезни для членов, которые не могут быть вакцинированы сами (младенцы, беременные женщины и люди с ослабленным иммунитетомлиц). Однако часто эти программы вакцинации требуют иммунизации подавляющего большинства населения для обеспечения коллективного иммунитета. [6] несколько успешных программ вакцины привели к ликвидации инфекционных заболеваний , как оспа [7] и чумы крупного рогатого скота , а также вблизи ликвидации полиомиелита , [8] , которые терзают мир до второй половины 20 - го века. [9] [10]
Сетевые стратегии [ править ]
Совсем недавно исследователи рассмотрели возможность использования свойств сетевого подключения, чтобы лучше понять и разработать стратегии иммунизации для предотвращения крупных эпидемических вспышек. [11] [12] Многие реальные сети, такие как Интернет , всемирная паутина и даже сети сексуальных контактов [13] , оказались безмасштабными сетями и, как таковые, демонстрируют степенное распределение для распределения степеней . В больших сетях это приводит к тому, что подавляющее большинство узлов (людей в социальных сетях ) имеют мало подключений или имеют низкую степень k , в то время как несколько «концентраторов» имеют гораздо больше подключений, чем в среднем <k >. [14] Эта широкая вариативность ( неоднородность ) по степени предлагает стратегии иммунизации, основанные на нацеливании на членов сети в соответствии с их связностью, а не на случайной иммунизации сети. При моделировании эпидемий в безмасштабных сетях схемы целевой иммунизации могут значительно снизить уязвимость сети к вспышкам эпидемий по сравнению со схемами случайной иммунизации. Обычно эти стратегии приводят к необходимости иммунизации гораздо меньшего числа узлов, чтобы обеспечить такой же уровень защиты для всей сети, как и при случайной иммунизации. [1] [2] [15] В условиях дефицита вакцин для предотвращения инфекционных вспышек необходимы эффективные стратегии иммунизации.[16] [17] [18]
Примеры
Общий подход к целевым исследованиям иммунизации в безмасштабных сетях фокусируется на нацеливании на узлы наивысшей степени иммунизации. Эти узлы являются наиболее связанными в сети, что увеличивает вероятность распространения инфекции в случае заражения. Иммунизация этого сегмента сети может значительно снизить влияние болезни на сеть и требует иммунизации гораздо меньшего числа узлов по сравнению со случайным выбором узлов. [1] Однако эта стратегия основана на знании глобальной структуры сети, что не всегда может быть практичным. [2]
Другая стратегия, называемая иммунизацией знакомых , [2] [19] пытается нацелить узлы с высокой связью для иммунизации, выбирая узлы случайным образом, но иммунизируя их соседей, не зная полной топологии сети . В этом подходе выбирается случайная группа узлов, а затем случайный набор их соседей выбирается для иммунизации. Узлы с наиболее сильным подключением гораздо чаще находятся в этой группе соседей, поэтому иммунизация этой группы приводит к нацеливанию на наиболее подключенные узлы, но требует гораздо меньше информации о сети. [2] [20] [21]Другой вариант этой стратегии снова требует случайного выбора узлов, но вместо этого запрашивает одного из их соседей с более высокой степенью или, по крайней мере, более заданной пороговой степени и иммунизирует их. [12] Эти стратегии, основанные на степени, постоянно требуют иммунизации меньшего числа узлов и, как таковые, повышают шансы сети против эпидемических атак. [2] [19] Метод обнаружения суперраспространителей в сложных сетях был предложен Китсаком и др. [22]
Недавняя мера центральности, перколяционная центральность, введенная Пиравинаном и др. [23] особенно полезен при идентификации узлов для вакцинации на основе топологии сети. Однако, в отличие от степени узла, которая зависит только от топологии, центральность перколяции учитывает топологическую важность узла, а также его расстояние от зараженных узлов при определении его общей важности. Piraveenan et al. [23] показали, что вакцинация на основе перколяционной централизации особенно эффективна, когда доля уже инфицированных людей имеет тот же порядок величины, что и количество людей, которые могут быть вакцинированы до того, как болезнь распространится намного дальше. Если распространение инфекции находится в зачаточном состоянии, то кольцевая вакцинацияОкружение источника инфекции является наиболее эффективным, тогда как если доля уже инфицированных людей намного выше, чем количество людей, которых можно было бы быстро вакцинировать, то вакцинация поможет только тем, кто вакцинирован, и коллективный иммунитет не может быть достигнут. [6]Вакцинация на основе перколяционной центральности наиболее эффективна в критическом сценарии, когда инфекция уже распространилась слишком далеко, чтобы ее можно было полностью окружить кольцевой вакцинацией, но еще не распространилась достаточно широко, чтобы ее невозможно сдержать стратегической вакцинацией. Тем не менее, Percolation Centrality также требует вычисления полной топологии сети, поэтому она более полезна на более высоких уровнях абстракции (например, сети поселков, а не социальные сети отдельных лиц), где соответствующую топологию сети получить легче. [ необходима цитата ]
Увеличение охвата иммунизацией [ править ]
Миллионы детей во всем мире не получают всех плановых прививок в соответствии с их национальным графиком. Поскольку иммунизация является мощной стратегией общественного здравоохранения для улучшения выживаемости детей, важно определить, какие стратегии лучше всего работают для увеличения охвата. В Кокрановском обзоре оценивалась эффективность стратегий вмешательства для увеличения и поддержания высокого охвата детской иммунизацией в странах с низким и средним уровнем доходов. [24]В обзор вошли четырнадцать испытаний, но большинство доказательств было низкого качества. Предоставление родителям и другим членам сообщества информации об иммунизации, санитарном просвещении в учреждениях в сочетании с переработанными карточками с напоминаниями о вакцинации, регулярных кампаниях по иммунизации с домашними стимулами и без них, посещениях на дому и интеграции иммунизации с другими услугами может улучшить охват детской иммунизацией в странах с низким уровнем доходов. и страны со средним уровнем дохода.
См. Также [ править ]
- Вакцина против гриппа
- Иммунизация
- Болезни, предупреждаемые с помощью вакцин
- искоренение оспы
- Ликвидация полиомиелита
- Инфекционные заболевания
- ILOVEYOU (эпидемия компьютерных червей в 2000 г.)
- Эпидемиология
- Модель эпидемии
- Сетевые науки
- Критический размер сообщества
- Безмасштабная сеть
- Комплексная сеть
- Теория перколяции
- Пандемия
Ссылки [ править ]
- ^ a b c d e Пастор-Саторрас Р., Веспиньяни А. (март 2002 г.). «Иммунизация сложных сетей». Physical Review E . 65 (3 Pt 2A): 036104. arXiv : cond-mat / 0107066 . Bibcode : 2002PhRvE..65c6104P . DOI : 10.1103 / PhysRevE.65.036104 . PMID 11909162 . S2CID 15581869 .
- ^ a b c d e f g Коэн Р., Хэвлин С., Бен-Авраам Д. (декабрь 2003 г.). «Эффективные стратегии иммунизации для компьютерных сетей и населения». Письма с физическим обзором . 91 (24): 247901. arXiv : cond-mat / 0207387 . Bibcode : 2003PhRvL..91x7901C . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.91.247901 . PMID 14683159 . S2CID 919625 .
- ^ «Вакцины и иммунизация» . www.cdc.gov/vaccines/ . Центр по контролю и профилактике заболеваний . Проверено 17 ноября 2014 года .
- ^ Баловаться S (14 октября 2014). «Медсестры ВНА приносят в школу уколы» . Клинтон Геральд . Проверено 15 ноября 2014 года .
- ^ Джон TJ, Samuel R (2000-07-01). «Коллективный иммунитет и стадный эффект: новые взгляды и определения». Европейский журнал эпидемиологии . 16 (7): 601–6. DOI : 10,1023 / A: 1007626510002 . PMID 11078115 . S2CID 23504580 .
- ^ a b "Иммунитет сообщества (" Иммунитет "Стада)" . Национальный институт аллергии и инфекционных заболеваний . Проверено 7 апреля 2014 года .
- Перейти ↑ Bazin H (2000). Ликвидация оспы . Лондон: Academic Press. ISBN 978-0-12-083475-4.
- ^ «Обновленная информация об усилиях CDC по ликвидации полиомиелита» . www.cdc.gov/polio . Центр по контролю и профилактике заболеваний . Проверено 17 ноября 2014 года .
- ↑ Льюис Т (28 октября 2014 г.). «Вакцина против полиомиелита: как была искоренена самая опасная болезнь в США» . LiveScience. Purch . Проверено 15 ноября 2014 года .
- ↑ McNeil Jr DG (5 мая 2014 г.). «Возвращение полиомиелита после почти полного уничтожения вызывает глобальное предупреждение о здоровье» . Нью-Йорк Таймс . Проверено 18 ноября 2014 года .
- ^ Campbell E, Salathe M (28 мая 2013). «Комплексное социальное заражение делает сети более уязвимыми для вспышек болезней» . Научные отчеты . 3 : 1905. arXiv : 1211.0518 . Bibcode : 2013NatSR ... 3E1905C . DOI : 10.1038 / srep01905 . PMC 3664906 . PMID 23712758 .
- ^ a b Галлос Л.К., Лильерос Ф., Аргиракис П., Бунде А., Хавлин С. (апрель 2007 г.). «Улучшение стратегии иммунизации». Physical Review E . 75 (4 Pt 2): 045104. arXiv : 0704.1589 . Bibcode : 2007PhRvE..75d5104G . DOI : 10.1103 / PhysRevE.75.045104 . PMID 17500948 . S2CID 615012 .
- ^ Liljeros F, Edling CR, АМАРАЛ LA, Стэнли HE, Aberg Y (июнь 2001). «Сеть сексуальных контактов человека». Природа . 411 (6840): 907–8. arXiv : cond-mat / 0106507 . Bibcode : 2001Natur.411..907L . DOI : 10.1038 / 35082140 . PMID 11418846 . S2CID 14559344 .
- ^ Barabasi AL, Альберт R (октябрь 1999). «Возникновение масштабирования в случайных сетях». Наука . 286 (5439): 509–12. arXiv : cond-mat / 9910332 . Bibcode : 1999Sci ... 286..509B . DOI : 10.1126 / science.286.5439.509 . PMID 10521342 . S2CID 524106 .
- ^ Танака G, Urabe C, Aihara K (июль 2014). «Случайные и целевые вмешательства для контроля эпидемии в моделях метапопуляции» . Научные отчеты . 4 (5522): 5522. Bibcode : 2014NatSR ... 4E5522T . DOI : 10.1038 / srep05522 . PMC 4099978 . PMID 25026972 .
- ^ Глассер J, Taneri D, Z Feng, Чжуан JH, Tull P, Томпсон W, Мейсон МакКоли М, Александр J (сентябрь 2010). «Оценка стратегии целевой вакцинации против гриппа с помощью моделирования населения» . PLOS ONE . 5 (9): e12777. Bibcode : 2010PLoSO ... 512777G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0012777 . PMC 2941445 . PMID 20862297 .
- ^ CM Schneider, Т. Mihaljev, С. Хавлин, HJ Herrmann (2011). «Подавление эпидемий ограниченным количеством единиц иммунизации». Phys. Rev. E . 84 (6 Pt 1): 061911. arXiv : 1102.1929 . Bibcode : 2011PhRvE..84f1911S . DOI : 10.1103 / PhysRevE.84.061911 . PMID 22304120 . S2CID 7781773 . CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
- ^ Ю. Чен, Г. Пауль, С. Хавлин, Ф. Liljeros, Стенли (2008). «Поиск лучшей стратегии иммунизации». Phys. Rev. Lett . 101 (5): 058701. Bibcode : 2008PhRvL.101e8701C . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.101.058701 . PMID 18764435 . CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
- ^ a b Мадар Н., Калиски Т., Коэн Р., Бен-Аврахам Д., Хэвлин С. (14 мая 2004 г.). «Иммунизация и динамика эпидемии в сложных сетях». Европейский физический журнал B . 38 (2): 269–276. Bibcode : 2004EPJB ... 38..269M . CiteSeerX 10.1.1.2.8758 . DOI : 10.1140 / epjb / e2004-00119-8 . S2CID 14006990 .
- ^ Христакис Н.А., Fowler JH (сентябрь 2010). «Датчики социальных сетей для раннего обнаружения вспышек инфекции» . PLOS ONE . 5 (9): e12948. arXiv : 1004,4792 . Bibcode : 2010PLoSO ... 512948C . DOI : 10.1371 / journal.pone.0012948 . PMC 2939797 . PMID 20856792 .
- ↑ Krieger K. «Вакцинируйте ближнего своего» (12). Американское физическое общество. Физический обзор . Проверено 18 ноября 2014 года .
- ^ М. Китсак, Л.К. Галлос, С. Хэвлин, Ф. Лильерос, Л. Мучник, Х.Э. Стэнли, Х.А. Максе (2010). «Выявление влиятельных распространителей в сложных сетях». Физика природы . 6 (11): 888–893. arXiv : 1001,5285 . Bibcode : 2010NatPh ... 6..888K . DOI : 10.1038 / nphys1746 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ a b Пиравеенан М, Прокопенко М, Хоссейн Л (2013-01-22). «Центральность перколяции: количественная оценка теоретико-графического воздействия узлов во время перколяции в сетях» . PLOS ONE . 8 (1): e53095. Bibcode : 2013PLoSO ... 853095P . DOI : 10.1371 / journal.pone.0053095 . PMC 3551907 . PMID 23349699 .
- ^ Oyo-ит А, Wiysonge CS, Oringanje С, Нвачуквой CE, Oduwole О, Meremikwu ММ (июль 2016). «Меры по улучшению охвата иммунизацией детей в странах с низким и средним уровнем доходов» . Кокрановская база данных систематических обзоров . 7 : CD008145. DOI : 10.1002 / 14651858.CD008145.pub3 . PMC 4981642 . PMID 27394698 .
