传染病在世界各地爆发的频率越来越高。在刚果民主共和国，世界第二大埃博拉疫情已经持续了10个月，目前还看不到结束的迹象。
Ceyhun Eksin博士，第一作者和助理教授bob app官网下载 德克萨斯农工大学的研究人员和他的同事加州大学圣巴巴拉分校和佐治亚理工学院有发表一篇文章在杂志中流行重点是将行为改变标准纳入疾病爆发模型。增加这些标准将使专业人员和社区能够在疫情爆发期间调动足够的资源，并减少因资源过度分配造成的公众不信任。
研究小组假设，在疫情爆发期间，人们会采取行动，通过避开受感染的人来减少接触。这一行为将改变疫情期间感染的人数。研究人员使用模型来估计有感染风险的人数，可能被感染的人数，以及在被感染的人中，有多少人会在疫情爆发期间康复。这些估计有助于社区在疫情爆发期间调动资源。
用于预测疫情影响的简单易感感染-恢复(SIR)模型没有考虑个人行为的变化，并可能过度预测疫情期间受感染者的数量。这会导致资源的过度使用。将这些知识添加到预测模型中可以帮助研究人员更准确地预测疫情爆发期间所需的资源。
研究小组创建了一个改进的SIR模型，其中包括捕捉个人行为变化的能力。通过将修改后的模型与简单的SIR模型进行测试，Eksin和他的同事们能够证明，修改后的模型更准确地预测了爆发次数。通过将过去的疫情数据输入修改后的模型，他们能够更准确地预测受感染的人数。
“我们的目标是调整这些发现来预测疾病轨迹，即使模型接收到的初始信息不准确。研究结果表明，将行为因素纳入预测模型是有价值的。”
预测在疫情期间将被感染的人数对于确定如何使用有限的资源很有价值，跨学科研究可以帮助了解公共卫生应对与行为改变之间的联系。如果一个社区能够更好地规划疫情，而无需过度准备，他们就可以节省资源，并减少在未来疫情爆发期间失去公众支持的可能性。