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Accès ouvert déclaré 2025 article

Development of a behavioural modulation strategy for disease control based on network interventions

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Rattachement africain : cn, kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The impact of human behaviour evolution poses a major challenge in the control of COVID-19. The key to overcoming this problem is incorporating behavioural factors into disease interventions. This paper proposes a novel behavioural modulation means based on network intervention strategies, aiming to achieve disease prevention at the population level through behavioural modulation of seed nodes. Taking individual decision-making behaviour as a representative example, we explore the efficacy of the proposed behavioural modulation method within a coupled behaviour-disease model. Using epidemic threshold and infection density as indicators, the results demonstrate that behavioural modulation under various network intervention strategies can effectively control disease transmission within populations. On this basis, the intervention costs incurred by implementing behavioural modulation are also noteworthy. Further analysis reveals an optimal interval of intervention proportions capable of simultaneously achieving epidemic control and cost savings, which can guide the practical implementation of such control measures. The above conclusions are validated through simulation with representative real-world contact network data. Our work has led to new advances in realizing disease control from a behavioural perspective, which is of great value as a guide for the public health sector in the development of epidemic prevention policies.

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
Development of a behavioural modulation strategy for disease control based on network interventions
Date Crossref
01/11/2025
Éditeur
The Royal Society
Type
journal-article

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.

Les institutions déclarées

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

Les sujets associés

COVID-19 epidemiological studiesMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology ModelsComplex Network Analysis Techniques

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