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首页> 美国卫生研究院文献>BMC Medicine >The importance of including dynamic social networks when modeling epidemics of airborne infections: does increasing complexity increase accuracy?
【2h】

The importance of including dynamic social networks when modeling epidemics of airborne infections: does increasing complexity increase accuracy?

机译：在对空气传播的传染病进行建模时纳入动态社交网络的重要性：增加复杂性是否会提高准确性？

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摘要

Mathematical models are useful tools for understanding and predicting epidemics. A recent innovative modeling study by Stehle and colleagues addressed the issue of how complex models need to be to ensure accuracy. The authors collected data on face-to-face contacts during a two-day conference. They then constructed a series of dynamic social contact networks, each of which was used to model an epidemic generated by a fast-spreading airborne pathogen. Intriguingly, Stehle and colleagues found that increasing model complexity did not always increase accuracy. Specifically, the most detailed contact network and a simplified version of this network generated very similar results. These results are extremely interesting and require further exploration to determine their generalizability.Please see related article BMC Medicine, 2011, 9:87
机译：数学模型是了解和预测流行病的有用工具。 Stehle及其同事最近进行了一项创新的建模研究，研究了如何确保复杂模型的准确性。作者在为期两天的会议中收集了面对面联系的数据。然后，他们构建了一系列动态的社会联系网络，每个网络都用于模拟由快速传播的空气传播病原体产生的流行病。有趣的是，Stehle及其同事发现，增加模型的复杂性并不总是会提高准确性。具体而言，最详细的联系网络和此网络的简化版本产生了非常相似的结果。这些结果非常有趣，需要进一步探索以确定其一般性。请参见相关文章BMC Medicine，2011，9：87

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