1. Modelli compartimentali:
- I modelli compartimentali dividono la popolazione in compartimenti in base al loro stato di infezione, come individui suscettibili (S), infetti (I) e guariti (R).
- Questi modelli tracciano il flusso di individui tra i compartimenti nel tempo, considerando fattori come velocità di trasmissione, tassi di recupero e immunità.
- Analizzando modelli compartimentali, possiamo stimare il numero di riproduzione di base (R0), che rappresenta il numero medio di infezioni secondarie causate da un singolo individuo infetto in una popolazione completamente suscettibile.
2. Modelli basati su agenti:
- I modelli basati su agenti simulano il comportamento dei singoli agenti all'interno di una popolazione, come le persone che si muovono, interagiscono e trasmettono infezioni.
- Ogni agente segue regole specifiche e risponde ai segnali ambientali, consentendo una rappresentazione dettagliata del comportamento umano e delle dinamiche sociali.
- I modelli basati su agenti possono catturare fenomeni complessi, come il raggruppamento di infezioni, l'eterogeneità spaziale e gli effetti di rete.
3. Modelli di rete:
- I modelli di rete rappresentano gli individui e le loro interazioni rispettivamente come nodi e collegamenti che formano una rete sociale.
- La trasmissione delle malattie avviene lungo i margini della rete, riflettendo il modo in cui i contatti delle persone influenzano la diffusione delle infezioni.
- I modelli di rete aiutano a identificare i super-diffusori (individui con un numero insolitamente elevato di contatti) e le popolazioni vulnerabili e facilitano interventi mirati.
4. Modelli di metapopolazione:
- I modelli di metapopolazione considerano la diffusione delle malattie all'interno e tra sottopopolazioni geograficamente distinte.
- Questi modelli tengono conto dei modelli di mobilità umana, come i viaggi e la migrazione, che possono influenzare la diffusione delle malattie tra le regioni.
- I modelli di metapopolazione sono utili per studiare la dinamica delle malattie in contesti su larga scala.
5. Modelli statistici:
- I modelli statistici analizzano i dati osservativi per identificare le associazioni tra comportamento umano e trasmissione delle malattie.
- L'analisi di regressione, la regressione logistica e l'inferenza bayesiana sono tecniche statistiche comuni utilizzate per indagare fattori come la densità di popolazione, la mobilità, le pratiche igieniche e le misure di distanziamento sociale.
- I modelli statistici aiutano a quantificare l'impatto di comportamenti specifici sulla diffusione delle malattie e a valutare l'efficacia degli interventi di sanità pubblica.
6. Modelli evolutivi:
- I modelli evolutivi esplorano il modo in cui i tratti dei patogeni e il comportamento umano coevolvono nel tempo.
- Questi modelli considerano l'adattamento genetico dei patogeni, i cambiamenti nella suscettibilità dell'ospite e l'impatto del comportamento umano sulle pressioni selettive.
- I modelli evolutivi forniscono informazioni sull'emergere della resistenza ai farmaci, sull'evoluzione della virulenza e sulle dinamiche a lungo termine delle malattie infettive.
Combinando modelli matematici con dati del mondo reale, i ricercatori possono ottenere preziose informazioni su come il comportamento umano influenza la trasmissione delle malattie. Questa conoscenza supporta lo sviluppo di politiche e interventi di sanità pubblica basati sull’evidenza per mitigare l’impatto delle malattie infettive sulla società.
