The Big Bang of an epidemic: a metapopulation approach to identify the spatiotemporal origin of contagious diseases and their universal spreading pattern
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a mathematical framework that governs the evolution of epidemic dynamics, encompassing both intra-population dynamics and inter-population mobility within a meta-population network. By linearizing this dynamical system, we can identify the spatial starting point(s), namely the source(s) and the initiation time of the epidemic, which we refer to as the "Big Bang" of the epidemic. Furthermore, we introduce a novel concept of effective distance to track disease spread within the network. Our analysis reveals that the contagion geometry can be represented as a line with a universal slope, for any disease type (R0) or mobility network configuration. The mathematical derivations presented in this framework are corroborated by empirical data, including observations from the COVID-19 pandemic in Iran and the US and the H1N1 outbreak worldwide. Within this framework, to detect the Big Bang of an epidemic we require two types of data: (1) A snapshot of the active infected cases in each subpopulation during the linear phase. (2) A coarse-grained representation of inter-population mobility. Also even with access to only the first type of data, we can still demonstrate the universal contagion geometric pattern. Additionally, we can estimate errors and assess the precision of the estimations. This comprehensive approach enhances our understanding of when and where epidemics began and how they spread. It equips us with valuable insights for developing effective public health policies and mitigating the impact of infectious diseases on populations worldwide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».