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J-GLOBAL ID:201902252901945769   整理番号:19A2240099

社会的ネットワークにおける流行重症度の認識による自発的予防接種【JST・京大機械翻訳】

Voluntary Vaccination through Perceiving Epidemic Severity in Social Networks
著者 (6件):
資料名:
巻: 2019  ページ: Null  発行年: 2019年 
JST資料番号: W2044A  ISSN: 1076-2787  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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流行の重症度は,自発的ワクチン接種の下で個々のワクチン接種決定に有意な影響を及ぼす。ワクチン予防可能な疾患の流行の間,社会的ネットワークにおける個人は,公衆衛生機関によって発表されたグローバル情報に基づく感染リスク,またはそれらの社会的近隣から得られた局所的情報を知覚することができる。その後,予防接種と感染の相対コスト(すなわち,相対的ワクチンコスト)を計量することにより,ワクチンを摂取するか否かを合理的に決定することができる。この場合,ソーシャルネットワーク構造と個人のリスク認識戦略の両方が最終ワクチン被覆に影響する。本論文において,著者らは,社会ネットワークにおける流動様季節性疾患の顔において,流行重症度に関する個人の認識がそれらのワクチン化行動にどのように影響するかという問題に焦点を合わせた。具体的には,最初に,異なる局所/グローバル情報に基づいて人間のワクチン化行動をシミュレートする3種類の静的意思決定メカニズムを提示した。これに基づいて,著者らはさらに強化学習に基づくメカニズムを提示する。そこでは,個人は,それらの歴史的な予防接種経験を使用することができて,情報が流行の重症度を推定するためにより適切であるかどうかを決定することができる。最後に,ネットワーク構造,情報源,相対的ワクチンコスト,および個々の社会的接続が最終的なワクチン被覆率と流行サイズに及ぼす影響を調査するために,3つのタイプのソーシャルネットワークに関するシミュレーションを実施した。これらの結果と知見は,インフルエンザ様季節性疾患に対するインセンティブに基づくワクチン接種政策と介入戦略を設計するための新しい洞察を提供することができる。Copyright 2019 Benyun Shi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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感染症・寄生虫症一般  ,  公衆衛生 
引用文献 (64件):
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