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Title: Dinâmica de epidemias com vacinação e opiniões pró versus anti-vacina: aproximação de campo médio e simulações de Monte Carlo
Authors: Pires, Marcelo Amanajás
metadata.dc.contributor.advisor: Peregrino, Nuno Miguel Melo Crokidakis
metadata.dc.contributor.members: Martins, Jorge Simões de Sá
Brigatti, Edgardo
Peregrino, Nuno Miguel Melo Crokidakis
Issue Date: 29-Jun-2017
Abstract: Empregando ferramentas da Física Estatística investigamos os possíveis cenários macroscópicos que emergem quando acopla-se uma dinâmica de epidemias sob campanha de vacinação com uma dinâmica de opiniões competitivas pró versus anti -vacina. Consideramos a abordagem de campo médio que é topologicamente equivalente a uma rede totalmente conectada. As mudanças de opinião seguem o modelo da Regra da Maioria. Os agentes anti-vacina seguem o modelo suscetível-infectado-suscetível(SIS) com taxas de transmissão λ e recuperação α, enquanto que os agentes a favor da vacinação vão vacinar-se com uma taxa γ, grau de engajamento, caso contrário seguem um modelo SIS com taxas (1 − γ)λ e α. Consideramos que a imunidade conferida pela vacina pode ser perdida com uma taxa de ressuscetibilidade φ. Os resultados analíticos em campo médio e simulações de Monte Carlo revelam um rico diagrama de cenários epidêmicos no curto prazo incluindo uma região onde os agentes pró-vacina mesmo em minoria inicial podem suprimir o surto epidêmico e outra região onde mesmo que toda a população inicial seja pró-vacina ainda há ocorrência de surto epidêmico se o grau de engajamento não for suficientemente alto. No longo prazo também observou-se uma diversidade de cenários interessantes: (i) tanto para φ = 0 quanto φ = 0 6 a pressão social tem um efeito duplo pois ela facilita a presença da fase endêmica quando a maioria inicial é anti-vacina, porém ela dificulta a persistência coletiva do contágio se a maioria inicial é pró-vacina; (ii) a transição de fase ativa-absorvente exibida pelo modelo epidêmico pode ser destruida se o grau de engajamento γ dos agentes pró-vacina é suficientemente alto e a vacina fornece imunidade temporária (φ 6= 0) (iii) para φ = 0 a densidade estacionária de infectados I∞ depende da densidade inicial de agentes pró-vacina de modo não-trivial.
metadata.dc.description.abstractother: By employing tools from Statistical Physics we investigated the macroscopic scenarios that can emerge from an epidemic spreading with vaccination under the impact of opinion dynamics with agents pro or anti-vaccine. We consider the mean-field approach which is topologically equivalent to a fully-connected network. The opinion changes are ruled by the majority-rule dynamics. Individuals against the vaccination follow a standard susceptible-infected-susceptible (SIS) model with spreading rate λ and recovery rate α, whereas the pro-vaccine individuals are vaccinated with rate γ otherwise they follow a SIS model with rates (1 − γ)λ and α. We consider that vaccine immunity can be lost with rate φ, the resusceptibility rate. Mean-Field calculations and Monte Carlo simulations reveal several interesting results. In the short-time limit we found evidences that: (i) even an initial minority in favor of the vaccination campaign can stop the disease spreading, if its engagement is sufficiently high; (ii) even if the entire population is pro-vaccine, an epidemic outbreaks can still occur if the engagement γ is not high enough. In the long term we also found many interesting macroscopic scenarios: (i) for φ = 0 and φ = 0 6 the social pressure acts as double edged sword since it hinders the disease prevalence when the initial majority is pro-vaccination, but it facilitates the disease persistence when the initial majority is against vaccination; (ii) the active-absorbing phase transition exhibited by the epidemic model can be suppressed if the engagement degree is high enough and the vaccination gives temporary immunity (φ = 0 6 ); (iii) for permanent immunity (φ = 0 ) the stationary density of Infected individuals has a non-trivial dependence on the initial density of pro-vaccine individuals.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/3930
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