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Cet article décrit la relation entre le nombre et la propagation de la maladie signalée dans les médias.
nous récemment les plus préoccupés par, en plus de la Fête du Printemps, est la « pneumonie Wuhan » était.
Pour ces maladies, Université de Washington professeur Louis Kim et Shannon M. rapide, Natasha Markuzon plusieurs scientifiques ont fait une étude intéressante, la relation entre le nombre de reportages dans les médias de la propagation de la maladie a été observée.
Ceci est l'un des principes que la propagation de la maladie a eu lieu dans des activités sociales dynamiques, de sorte que les actions individuelles ont un impact important sur la propagation. Les rapports des médias et plus, la prise de conscience de tout le monde a augmenté, il va ralentir la vitesse de propagation de la maladie.
Louis Professeur de modèle Kim a montré que lorsque le montant de la couverture médiatique a augmenté dix fois, afin de réduire le nombre d'infections telles maladies 33,5%. Par conséquent, les médias peuvent être un moyen efficace de prévenir la propagation de la maladie.
établir modèle
Louis Professeur Kim a construit un modèle de la propagation de la maladie, et a rejoint la quantification de la couverture médiatique dans ce modèle, montrant la relation entre le montant de la couverture médiatique et le nombre de cas de maladies infectieuses.
Le modèle est constitué de deux parties, la première probabilité de quantification de la propagation de la maladie, de quantifier l'influence de la seconde partie du support.
probabilité de propagation (1) quantifier les maladies
Le professeur Louis Kim utilise Susceptible - modèle de réhabilitation (SIR) pour montrer la probabilité de transmission de la maladie - infectée.
personnes dévouées du modèle SIR infectées directement entre elles, plutôt que par des situations telles que les vecteurs de maladies tels que les moustiques infectés les uns des autres.
mouvement SIR des personnes entre les trois états modélisés: Susceptible (S), infecté (I) et de récupération (R). Ces variables représentent le nombre de personnes dans chaque groupe.
Tout le monde a exprimé par X au moment de l'état de t. A l'instant t, l'individu infecté par une infection probabilité p (t) chez les personnes sensibles i et j autour de lui. Par conséquent, si
,
puis:
Après l'infection, la période de récupération individuelle (R) T. Par conséquent, si
et
, Alors:
Si vous prenez en compte l'effet du vaccin, et le vaccin d après l'injection d'attendre l'entrée en vigueur. Set activité du vaccin . Ensuite, si une personne sensible i à l'instant t vaccinée, alors:
(2) quantifier l'influence de la couverture médiatique
L'étude suppose que l'attention des médias sur l'épidémie augmentera l'auto-protection contre la population, tels que le lavage des mains, l'utilisation de masques et de se conformer à l'isolement social, ce qui réduit la propagation de la maladie.
Plus précisément, la probabilité de temps de propagation t est défini comme indiqué ci-dessus en contact avec chaque transmission des maladies probabilité p (0) et la fonction g du produit de médias:
Mt qui est libéré au moment où le nombre de nouvelles histoires t, est influencée par la probabilité d'une infection causée par les médias, fait référence au droit à l'information sur le poids récent des médias.
fonction des médias g, augmentera le nombre d'articles de presse est réduite, ce qui signifie que quand il y a beaucoup d'articles récents publiés sur la maladie, la propagation de la maladie va ralentir la vitesse.
Ceci est l'un des nombre d'indice pondéré des articles de presse moyenne mobile, en supposant un article publié continuera à influer sur le comportement actuel, mais l'effet sera réduit au fil du temps.
Donc mobile pondérée t paramètres (moyenne 0,1> est le nombre d'index des articles de presse, et le nombre de rapports récents au nom du poids avant:
Mexico et Washington, DC Case
Le professeur Louis modèle Kim utilise deux cas réel, où le réel et la couverture médiatique des données incluses dans la propagation de la maladie.
Le professeur Louis Kim trouve dans le modèle de transmission de la maladie, l'ajout d'une quantité variable de la couverture médiatique, le modèle montre les résultats et très proche de la réalité.
Ces deux cas sont l'épidémie du virus de la grippe H1N12009 au Mexique, ainsi que 2014-- 2015, Washington, DC 2014-- saison 2015 de la grippe.
(1) cas à Mexico
En 2009, l'épidémie de Mexico de la grippe H1N1 à deux reprises.
La première était à la mi-Avril a commencé. épidémie à petite échelle, et par l'isolement social et des campagnes publiques rapidement sous contrôle.
La deuxième épidémie a commencé en Août, la diffusion de la gamme plus large que la première épidémie.
épidémies de printemps ont causé une attention médiatique intense, et l'épidémie d'automne des rapports est relativement faible.
Parce qu'entre le printemps et l'épidémie de chute, l'infectiosité du virus H1N1 et les structures sociales de Mexico, ne changera pas beaucoup, il est nécessaire d'expliquer la différence entre l'infection par des différences dans la taille de la couverture médiatique.
Dans ce modèle, le modèle le professeur Louis Kim en utilisant l'épidémie susmentionnée du printemps et de l'automne sont simulés.
Les données hebdomadaires du nombre de cas de grippe H1N1 fournis par l'Institut mexicain de la sécurité sociale. Parce que le vaccin contre la grippe H1N1 pour aller à la fin de Novembre 2009 a été publié, ne peut pas avoir un impact significatif sur la propagation de la maladie au Mexique, si la vaccination ne soit pas pris en compte dans cette analyse.
Internet surveillance entreprise HealthMap biologique en ligne publié collectées, spécifiquement visées à l'épidémie de l'article de la grippe H1N1 à Mexico.
Professeur Louis Kim trouve à Mexico dans l'épidémie de printemps épidémie H1N1 a suscité un vif intérêt des médias.
Avant le 1er Juin, HealthMap recueilli 815 articles de presse rupture d'Avril au 1er Juin 22, environ 20 articles par jour.
Alors que le nombre d'articles dans l'épidémie d'automne est beaucoup moins. Entre Septembre au 6 Décembre le 17, collection HealthMap de 66 articles publiés, des articles de moins d'une journée.
Comme on peut voir, en raison de la forte augmentation de la couverture médiatique de l'épidémie au cours du printemps, de sorte que les mesures de protection prises par le peuple, ce qui ralentit la vitesse de propagation de la maladie. En revanche, la chute de l'épidémie à peine retenue, ne cause fréquente l'attention des médias.
Professeur Louis Kim a rejoint modèle en utilisant les rapports des médias variables, simulation de Mexico au printemps, l'incidence de l'épidémie à l'automne, a révélé que le modèle de simulation de la situation réelle est très proche de l'erreur absolue moyenne pondérée des 1243 cas.
La ligne rouge dans la figure est le nombre de cas hebdomadaires en modèle, la ligne noire est le vrai nombre de cas. Les deux ont un bon recouvrement.
(2) Washington, DC Case
Washington, DC 2014--2015 épidémie de grippe Nian grave a éclaté, les États-Unis avaient 51,4 par 100000 personnes hospitalisées en raison de la grippe.
Professeur Louis Kim a utilisé la méthode d'étude de cas et Mexico De même,
2014--2015 saison de la grippe hebdomadaire de nouveaux cas de l'hôpital de la grippe A peuvent être obtenus auprès du ministère de la Santé à Washington, DC.
médias épidémie couverture limitée. Le nombre d'articles de presse par semaine au sommet de la saison grippale a atteint un sommet, à compter du 1er Janvier, 2015, lorsque la collecte hebdomadaire de 25 articles.
2014 Professeur Louis modèle Kim simulera le nombre de cas et de Washington, DC - Le nombre de cas réels de saison grippale 2015 ont été comparés et a constaté que l'erreur absolue moyenne pondérée des 2818 cas.
Cas à Washington, DC montre qu'en raison du nombre de rapports de presse publiés si peu de médias en 2014-- saison de la grippe à Washington, DC impact limité sur le comportement de 2015.
Mais si, dans la simulation, l'augmentation de dix fois le nombre de nouvelles par semaine, les médias joueront un rôle de plus, le nombre de cas de maladies infectieuses sera réduit de 33,5%.
ligne rouge gauche est le nombre de cas hebdomadaires en modèle, la ligne noire est le vrai nombre de cas. Le degré de chevauchement entre les deux, en général, parce que la quantité de la couverture médiatique est relativement faible.
Le droit de la ligne rouge est le nombre réel de rapports des médias, la ligne verte n'est pas le rôle des médias, la ligne bleue est l'augmentation de dix fois le nombre de reportages dans les médias. Modèle de droite montre que lorsque le nombre de médias fait état d'une augmentation de dix fois le nombre de cas de maladies infectieuses sera réduite de 33,5%.
Le professeur Kim spectacles de recherche Louis, d'une part, le nombre de rapports des médias peuvent être utilisés pour simuler de prédire le nombre de cas de maladies infectieuses, la précision du modèle augmente avec le montant des augmentations de couverture médiatique. D'autre part, la couverture médiatique de l'augmentation épidémique de la couverture va ralentir la propagation de la maladie.
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