加州尔湾，2020年10月1日——根据加州大学尔湾分校最近的一项研究，人口分布的不平衡会显著影响一个城市或县内COVID-19感染的严重程度和时间，导致单个社区对该大流行有着截然不同的体验。发表在《美国国家科学院院刊》上的研究结果表明，人际关系的异质性空间特征可能会在与患者接触时产生巨大的局部差异。
“社交网络并不流畅整洁。它们粗糙且不规则，因此像COVID-19这样通过密集接触传播的疾病可能会非常不均匀地传播，”UCI社会学教授卡特•布茨(Carter Butts)说。“这导致一些社区比其他社区更早、更严重地受到冲击，即使是在同一地区。这些不同的经历会影响个人对感染风险的理解，影响他们采取保护性行动的意愿，并可能给医疗保健系统带来压力，而标准的流行病学预测无法很好地捕捉到这些压力。”
该研究团队将人口普查信息与接触概率如何随着距离的增加而下降的数据相结合，为19个美国城市建立了地理上详细的网络模型，然后在每个城市进行了10次COVID-19扩散过程的复制。他们发现，由于社会连接的不规则性，各个人口普查区之间的感染曲线存在显著差异，疾病通过一个地点迅速传播，但在其边界处停滞不前。
“考虑到空间异质性，COVID-19的传播比标准模型的传播更具‘burstier’，发生时间短、突然，”Butts说。“即使防护行为没有差异，你也可能发现一些社区很早就受到了流感大流行的影响，而附近的其他社区几个月后才会受到严重影响。这种滞后可能为公共卫生干预创造潜在的机会，但也可能造成一种错误的安全感，认为威胁已经越过了某个特定地区。病毒还没有感染你们的社区并不意味着明天就不会爆发。”
传染性差异可能影响医疗服务的提供，造成分配不均，使一些提供者负担过重，而另一些提供者则拥有过多的资源。一些医院在大流行的最初几个月里需求相对较少，然后在整个城市的感染率下降时出现了大幅上升。
屁股补充道:“尽管传统扩散模型已经相当大的价值评价两大流行计划和场景,我们的研究结果表明,将地理异质性将增加价值捕获结果在市、县一级,这是决定基础设施管理、医疗物流和其他政策。”
来自UCI的研究团队还包括社会学博士生Loring J. Thomas和研究生Peng Huang;统计学博士研究生范茵;犯罪学、法律和社会学系研究生罗小双;以及犯罪学、法学教授约翰·希普。的社会。华盛顿大学社会学助理教授和高级数据科学研究员Zack W. Almquist也是其中一员。
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