Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Epistorm-Mix: Mapping Social Contact Patterns for Respiratory Pathogen Spread in the Post-Pandemic United States

2Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
6Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Human contact patterns are a fundamental determinant of respiratory pathogen transmission, yet nationally representative post-pandemic data for the United States are limited. We present Epistorm-Mix, a 2024 probability-based online survey designed to be nationally representative by age, sex, race/ethnicity, household income, census region, and language. Respondents reported all person-to-person contacts from the preceding day, including the contact’s age and the setting (household, school, workplace, or community). We quantified contact numbers across demographic and social characteristics and used generalized additive models to test adjusted differences. We constructed age-stratified contact matrices and their setting-specific counterparts, benchmarking them against widely used synthetic matrices to simulate the spread of an epidemic of a respiratory pathogen. We found an average of 7.4 contacts per day, with significant heterogeneity across the population. Contact rates were highest among teenagers (15-19 years) and lowest among older adults (60+ years). In-person attendance at school or work was a major driver, resulting in 2-3 times more contacts than remote participation. We also identified key socioeconomic and demographic group heterogeneities: the number of contacts generally increased with household income, and Non-Hispanic (NH) Black and NH Asian individuals reported statistically significant fewer total contacts than NH White individuals. We found strong assortative mixing by age and demographic group with markedly distinct contact patterns across different social settings (households, schools, workplaces, and the community). While the study’s age-mixing patterns are broadly comparable to international findings, the identified demographic heterogeneities reflect social structures unique to the US, underscoring the need for country-specific data. Epistorm-Mix provides a nationally representative portrait of post-pandemic US contact patterns and serves as an open-access resource for modeling and public health planning.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Epistorm-Mix: Mapping Social Contact Patterns for Respiratory Pathogen Spread in the Post-Pandemic United States
Date Crossref
21/11/2025
Éditeur
openRxiv
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Indiana University Bloomington pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Boston University Department of Global Health pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Infectious Disease Research Institute pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • University of Washington Department of Biostatistics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Fred Hutch Cancer Center pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Northeastern University Laboratory for the Modeling of Biological and Socio-technical Systems pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Indiana University School of Public Health Department of Epidemiology and Biostatistics pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Vaccine and Infectious Disease Division pays non établi dans la notice
    Institution

Indiana University Bloomington, Department of Global Health — Boston University et Infectious Disease Research Institute, avec 5 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

COVID-19 epidemiological studiesData-Driven Disease SurveillanceZoonotic diseases and public health

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.