公共科学图书馆 毗邻美国，2010年人口普查
每500名居民一个点
红色是白色，蓝色是黑色，绿色是亚洲人，橙色是西班牙人，黄色是其他
信用:埃里克·费舍尔，2011，Flickr 研究人员开发了一种新的统计模型，可以预测哪些城市更有可能成为传染病热点，该模型基于城市之间的相互联系以及一些城市比其他城市更适合感染的想法
缅因州大学的布兰登·利伯塔尔和艾莉森·加德纳将这些发现发表在公开发表的《PLOS计算生物学》杂志上
在一场流行病中，不同的城市有不同的风险触发超级传播者事件，从而将异常大量的感染者传播到其他城市
先前的研究探索了如何根据每个城市与其他城市的联系程度或每个城市作为感染环境的特殊适宜性来识别潜在的“超级传播城市”
然而，很少有研究同时纳入这两个因素
现在，李伯塔尔和加德纳开发了一个数学模型，通过结合城市之间的连通性和它们对感染的不同适应性来识别潜在的超级传播者
一个城市的感染适宜性取决于所考虑的具体疾病，但可能包括气候、人口密度和卫生等特征
研究人员通过模拟流行病在随机生成的网络中的传播来验证他们的模型
他们发现，一个城市成为超级传播者的风险只在一定程度上随着感染适宜性的增加而增加，但随着与其他城市联系的增加，风险会无限增加
“最重要的是，我们的研究产生了一个公式，在这个公式中，疾病管理专家可以输入传染病的属性和人类流动网络，并输出最有可能成为超级传播者的城市列表，”李伯塔尔说
“这将有助于防止或减轻疾病传播
" 这种新模式既可以应用于新冠肺炎等直接传播疾病，也可以应用于蚊子传播的寨卡病毒等媒介传播疾病
它可以提供比传统风险度量更深入的指导，但计算量也比高级模拟少得多
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