文摘
计算模拟目前用于识别流行动态,测试潜在的预防和干预策略,在艾滋病毒传播研究社会行为的影响。作者描述了一个基于主体的仿真模型流行网络的个体参与高危性行为,利用合作伙伴的数量,使用避孕套,和关系长度区分高和低风险人群。两个新的concepts-free链接和固定链接是用来表示倾向个体之间有大量的短期合作伙伴或长期呆在一夫一妻制的关系。是尝试复制流行曲线报告了艾滋病例男性同性恋者在台湾之前,使用基于代理模型来确定各种政策流行病动力学的影响。结果表明,适当的调整时根据可用的社会调查统计数据,模型准确地大规模模拟现实世界的行为。
1。介绍
据世界卫生组织(世卫组织)[1),超过470万人在亚洲国家艾滋病毒阳性的2008年底,有350000新感染者,330000艾滋病相关死亡仅在那一年。虽然2008年东南亚和南亚艾滋病死亡率比2004年的峰值低约12%,2008年的死亡人数仍超过三倍2000年记录。在2000年至2009年之间,每年新发现的hiv阳性的台湾人民从536增加到1694(图1)。自从2005年峰值数量,每年的发病率在2006年和2010年之间下降了5%和34%之间(平均14.9%)。同性恋活动(“与男性发生性关系的男性”或男男同性恋被认为是当今台湾艾滋病毒传播的主要方式,- 57%的所有情况下仅记录在2008年(2]。开发一个艾滋病了解艾滋病毒流行动态仿真模型在男性同性恋社区在台湾因此被认为是重要的评估药效的艾滋病毒预防和干预策略与MSM活动相关(3,4]。
一些研究人员指出,性网络的拓扑(连接)特性对艾滋病毒流行动力学[施加相当大的影响5- - - - - -9]。这些功能支持分析HIV流行病动力学的微妙细节,不以人群为基础的模拟方法。Brailsford et al。10)、et al。11],彼得森et al。12)应用特定的复杂网络模型研究艾滋病毒流行动态。其他研究人员已经解决性网络的拓扑特性和统计分布不集中在个人社会行为影响(见,例如,[艾滋病毒流行动态13- - - - - -19])。他们也显示出倾向于忽视社会仿真方法基于代理提供的灵活性。
艾滋病毒流行仿真与幂律度分布和小世界现象的特点为繁殖性网络是为这个项目开发评估特定的艾滋病毒预防和干预策略的功效在台湾与社会行为有关。特定强调本文将MSM活动在桑拿和酒吧在台湾北部,与代理模型中可以修改他们的行为的程度影响所有同性恋者居住在台湾的一部分。领先后以前的性网络研究(20.- - - - - -24),该模型侧重于无标度特性描述小世界现象。我们发现,在一个三个月期间,高度活跃的同性恋男性的性伴侣的数量在台北和台中log-log-axis跟着无标度分布。本研究结论之一是,通过解决特定的个人行为和实施规则来源于社会调查统计,可以准确地确定全球观测模拟不引入不合理地大量的社会规则,从而反映出小世界属性固有的无标度网络。我们还发现,聚类结果可以用来支持分析的因素,如药物和避孕套的使用。
2。以前的性网络研究
就方法而言,流行模拟可以分为自顶向下或自底向上(25]。自上而下的模拟开始通过指定组或分组人口特征和行为和建模与其他群体的关系(26]。自上而下的流行中一个问题是,数学方程模拟很快就变得这么复杂,分析多元和复杂的随机过程变得非常难以管理的计算和稳定性。相比之下,自底向上的流行模拟是基于基于个体模型和一个潜在的社交网络,与节点代理和代表边代表它们之间的联系。自底向上蔓延模拟已经广泛用于探索社会宏观的现象通过指定微级特征和行为的个人和他们的联系人定义良好的社交网络在特定的时间段(27- - - - - -30.]。本文中描述的艾滋病毒流行的模拟在第二类。
社交网络的历史社会学家的研究产生了许多见解关于特定社会联系(31日]。典型的自上而下的流行模拟如Kermack提出的区划的模型和麦肯德里克(32]假设随机个体之间的联系,尤其是在场景涉及的空气传播感染。数值模拟的性传播感染(性病),随机性时最后解决性接触网络和混合模式在人口,都被认为是重要的概念在建模性接触良好定义的子组(33,34]。选型性混合意味着性伴侣之间的一致性的因素,如年龄、居住地点、种族、社会经济地位、和性伴侣采集率(35]。相比之下,非选型混合,这意味着在性伴侣不整合特征,允许来自群体的性传播感染的传播性病发病率高(例如,商业性性工作者),其他组的成员(36]。
威利和快活的37)通过临床使用自愿给的联系信息和跟踪联系在马尼托巴省,加拿大,是一种罕见的重建真实的性接触网络的例子。总共有4544 STI-positive个人被要求识别性partners-information,在大多数情况下很难获得。根据他们的数据,由许多小的集群性接触网络。任何研究的一个重要任务是确定集群重叠和分析他们如何支持艾滋病病毒的传播。注意,因为告密者如在马尼托巴省的研究已经被感染,他们提供的数据往往被视为嫌疑人,受主观偏见的影响,和缺乏深刻的细节38]。
性网络是动态的。自连接发展以不同的速率随着时间的推移,必须考虑并发关系网络(17]。研究人员曾多次试图开发模型,反映不同层次之间的忠诚合作伙伴,以及传播途径nonconcurrent关系中的个体在特定的时间框架。更积极的个体施加更大的影响力而言,性病的传播在网络。这强调了模型精度的重要性代表更多的性活跃的亚种。
当代社会网络研究方法是基于拓扑属性中发现真实的人类社会,包括高程度的本地集群和节点之间的平均距离小。在这些模型中,性传播感染通过链接节点之间在数量上很少,但是高方差。此体系结构与小世界网络密切相关(14,15,20.- - - - - -23)的节点具有很强的连接和他们最亲密的邻居(从而影响本地网络)和很少的随机链接连接遥远的地点。这些网络的一个有趣的属性是随机节点之间的平均距离急剧减少由于小数量的远程链接。
复杂网络的小世界特征可分为根据节点度的统计分布(39]。三个网络类,到目前为止已确定single-scale大规模,和无尺度;性属于无尺度网络类别(14,15,20.- - - - - -23]。大多数无尺度网络节点几乎没有与他们的相邻节点连接,只有少数的节点有大量的连接。性网络表现出幂律度分布特性作为流行如何迅速蔓延的一个例子,以范围和速度取决于链接分配规则。大量的节点与多个链接显著提高大规模流行病传播的速度,从而解释了为什么程度分布性网络模型建设的核心。因此,艾滋病仿真设计与分析的一个重大挑战是获得可靠的数据。
3所示。艾滋病毒在台湾同性恋
据统计从台湾疾病控制中心(国家间的技术合作)2]的6850种已知HIV-1-positive个人住在台湾2004年,外国人488人次,1874年开发了艾滋病,和男:男女比例略低于14:1。这是每年15%的增长在2004年和2008年之间,远高于联合国标准的“严重增加。”风险因素分析结果显示,35.6%的增长可以归因于异性性行为,45% MSM活动涉及同性恋者或双性恋者,6.2%,注射毒品行为(主要是syringe-sharing),和12%”。“换句话说,性行为占绝大多数HIV传播途径在台湾在这个时期。
台湾男同性恋者经常在桑拿找到合作伙伴,酒吧,和隐蔽的公园。调查MSM-related hiv - 1感染,在2003年和2004年,国立阳明大学的艾滋病预防研究中心使用匿名问卷调查来收集数据桑拿同性恋者之间的性接触的客户(40]。作为这个项目的一部分,该中心分布式信息对性传播疾病(性病)桑拿业务。关心这一事实不足数量的顾客会觉得动机加入这项研究中,研究人员还使用了一个混合的立意和滚雪球抽样增加参与者的数量。为期两年的研究的主要目标是提供匿名hiv - 1抗体和梅毒测试和咨询和调查同志桑拿客户之间特定的性传播疾病的危险因素。研究人员还用流行病学方法来确定hiv - 1亚型和分析亚型和风险因素之间的相关性。收集的数据也在人口、性行为自我认知,知识与hiv - 1相关的风险因素和梅毒男性参与男男行为在桑拿。1101人参加,1000年在可用的调查问卷。对40%的人来说,这是他们第一次为hiv - 1进行测试。陈等人的主要结论如下。(一)MSM活动是一项高风险类别对hiv - 1和梅毒感染在台湾,和正在进行的研究是需要监控seroprevalence利率和调查相关的风险因素; (b) the rate of condom usage within Taiwan’s male homosexual community is unacceptably low, thus calling for intensive education efforts; and (c) a positive correlation exists between nonmedical drug use and HIV-1 infections, especially when drugs are used prior to visits to gay saunas (see also [2,41,42])。
4所示。仿真模型
除了桑拿和酒吧,Chen等人的(40)问卷的结构和行为方面解决男性同性恋人群在台北和台中,台湾最大的两个城市。主题包括频率访问高风险地区,性伴侣的变化频率,行为导致新的联系,关系持续时间,使用避孕套,关于艾滋病毒检测和态度。人口数据是deemphasized-no努力寻找艾滋病毒感染之间的联系和年龄、婚姻状况、教育水平、或社会行为,因为这项研究的目标是确定风险对整个网络反映了艾滋病毒流行在台湾男性同性恋者。
在模型结构,高,低风险的亚种群是杰出的合作伙伴的数量,使用避孕套,“忠诚因素”表明长期的一夫一妻制。免费链接使用这个词来形容一对代理的情况下有多个合作伙伴和固定链接长期描述两个代理,多年固定关系。拓扑特征纳入网络利用小世界、无标度,和其他复杂网络模型属性。这需要分发代理链接的方式确保幂律度分布特性多年的在一段时间内(14,15,21- - - - - -23]。
样本数据的累积性伴侣的数量在前三个月生产曲线代表一个幂律pattern-specifically,低标度指数为0.7662的合伙人数量分布(图2)。无标度网络显示累积衰减形式的幂律分布,在那里表示数量的合作伙伴和的分布标度指数。
如上所述,调查数据仅覆盖高风险族群的成员;大多数的男性同性恋者在两个目标城市可能会表达类似的模式,但有不同的标度指数和曲线的形状。自的目标是实现一个幂律度分布在所有模拟代理很长一段时间,函数或类的函数表示的准确分布假定代理联系。一块(通常表示为的函数)如图3。
因为人多个性伴侣更容易表达不同的行为比只有一个伴侣,曲线可以分为不同的部分代表亚种群具有独特的配置文件。人口在图3分为三个集群:α,大量的性伙伴与少量的个体之间的高危行为;比α和β,更大的特点是性活跃人群表达比α代理不那么极端的行为;最大的人口和伽马段,代表其余的人口。幂律模式所显示,每个伽马个人只有一个的性伴侣。β类成立,因为α和γ模式被认为是差距太大,以反映真实情况。
5。艾滋病毒仿真模型的设计和实现
该模型由多层组成,每个扮演一个角色在描述和代表一个特定的函数或现象。层定义决定了角色的其他层模拟。层相互沟通交换信息关于他们的计算结果。五层研究:建立了代理,代理行为、链接、联系频率,和流行。层可分为属于基于个体模型组成的代理和代理行为层,组成的一个社会网络模型链接和联系频率层,或流行病模型。正如上面介绍的那样,一个社会网络模型空间,时间和内在属性,随时间而变化。全球和个人行为建立了模拟剂影响整个人口,但在通过行为变化,以反映内在的社会变化中大量的个人代理。全球社会结构中定义的代理层,空间概念是反映在链接层,时间概念出现在接触频率层,和内在变化建模在代理行为层。套房简单的流行病学进展状态被添加到流行层。
5.1。代理层
代理层可以有不同的定义的人口结构,代理池(表1(表),或个人代理特征2)。在这项研究中它代表三个性行为模式。少数极其活跃的代理(谁扮演一个重要的模拟角色由于其高危行为)在层的核心。第二种模式由一系列的性活跃的代理远非多数但超过第一个模式是,高于平均水平的性活动,但降低危险行为在使用避孕套和持续时间的关系。第三种模式,由相对不活跃的个人在一个人口的绝大多数,代表一个池感染的潜力,但在低得多的风险水平。
5.2。代理行为层
这一层被定义为初始代理行为和环境适应(图4)。第一个测试的两个主要的行为变化,可以在一个艾滋病毒流行模拟增加避孕套诚然参数,作为调节因素。然而,根据使用的数据在这项研究中,目前没有迹象表明,全面增加使用避孕套在台湾的同性恋社区,尽管研究显示,使用避孕套通常增加代理时,意识到自己的艾滋病毒阳性状态(40- - - - - -42]。我们假设(a)固定杆夫妻长期一夫一妻制更有可能使用避孕套比免费链接代理和(b)免费链接代理会在性交时更加谨慎,更有可能坚持自己的伴侣使用安全套。
第二个行为变化纳入模拟是愿意了艾滋病毒检测。很难跟踪更改测试行为由于缺乏统计数据在过去的20年。不过,这个因素是重要的行为决策由hiv阳性的代理是谁意识到自己的地位,包括使用避孕套和鼓励同行和合作伙伴进行测试(图4)。
5.3。链接层
这一层反映了空间方面的代理联系并确定疫情规模的重要性。自新的链接支持新的联系人,他们被认为是关键的艾滋病毒传播向量。正如在前面的部分中所提到的,大多数的模型中的个体参与固定,长期关系,可以测量的年。自由和固定链接关系之间的区别很重要,因为代理通常做出行为决策基于context-frequency参观高风险位置、频率变化的性伴侣的关系持续时间,使用避孕套,艾滋病毒检测的态度,等等。这些区别也反映了疾病传播以外的高风险的亚种。即使低风险人群主要包括长期的一夫一妻制的关系,少量的免费链接可以作为重要的媒介传播艾滋病病毒。一旦病毒进入伽马族群,疾病的传播可能是缓慢的,但感染者总数可以由于人口规模大。精确的知识伽马人口规模是不必要的;它被认为是比α和β的数量大得多。然而,筛选α和β的数量非常重要,因为它们代表了性活动的核心。
固定链接是分布在代理在同一分组人口,大多数有至少有一个伙伴在每个模拟。免费链接内分布和不同的亚种,与潜在链接任何代理的数量依赖于人口问题:α代理免费链接比β代理,比γ和β代理有更多的免费链接代理。根据Liljeros et al。21- - - - - -23),性接触任何个人遵循幂律曲线。因此我们认为任何自由链接分布交往一生的一个代理在任何人口也反映了幂律模式。
选型和非选型人口模式反映了混合自由和固定联系代理。从统计学的角度来说,即使一个α人口很小,一个α代理更可能是自由与其他α代理,导致容易辨认的选型模式。β亚种群内也是如此,α和β亚种群之间的一个较小的程度上。伽马人群最有可能反映选型模式,尽管一些非选型模式必然会出现由于规模,尽管任何个人的低概率伽马代理有免费链接。免费链接在任何伽马分组人口统计非选型,这意味着伽马代理免费链接很可能与α或β代理众多免费链接。
5.4。接触频率层
接触频率层反映了时间方面的代理之间的联系。性网络被认为是动态的在两个方面。第一个是由一个代理建立新的联系,与现有的链接创建新的链接时丢失。理解底层机制是很重要的,因为创建一个与一个新的代理可以使大部分网络容易遭受艾滋病毒感染。第二个方面的担忧现有的活动链接。因为一些链接比其他人更活跃,接触某些代理的数量将远远大于其他代理。例如,固定的联系两个伽马代理将显示比自由活动链接在同一人口。即使在人口α,一个免费的链接只能激活一次或两次。链接的数量之间存在权衡一个代理可以维护和联系时间:越联系代理,较弱的他们和较短的长度。相比之下,维持长期的固定链接可能会阻止建立新的联系。
5.5。流行层
研究目标是艾滋病毒的病例数量的增长模型基于数据可用性接触网络组成的同性恋男性。流行病模型组成的年代(敏感)和我(感染)是用来模拟流行病学进展导致状态更改,过程中创建两个受感染的子类:艾滋病和艾滋病毒状况(图5)。艾滋病人病毒但还没有所需的抗体检测。缺乏确定性的艾滋病毒状况会影响行为的决定关于性接触和使用避孕套。感染代理自动添加到艾滋病毒状况子类后6 - 12周。尽管艾滋病毒能被探测到的早在感染后两周,我们不能假定所有人口获得先进的检测设施。
所有未被污染的代理有一个年代状态之前暴露于病毒。两个年代代理之间的性接触,有或没有避孕套,改变其中任何一个的状态是不够的;这同样适用于两个感染或艾滋病病毒试验呈阳性的代理之间的性接触,但接触易感,感染或艾滋病病毒试验呈阳性的代理。如果敏感剂使用避孕套,它将减少感染的可能性,但不是100%。此外,敏感和感染代理人之间的无保护措施的性行为并不会自动导致新的感染。如前所述在表1,表示状态的概率变化之间的性接触后感染代理商使用避孕套和敏感表示的概率敏感剂被感染污染剂在无保护的肛交。
5.6。系统实现
的实现提出了五层仿真系统需要执行组件层之间的通信功能。提出了一种仿真框架的组件图在图6,给出了各种组件的描述表3。代理层和行为被视为两个独立的组件,与链接、联系频率,根据规则和流行层管理组件,其中包括一个幂律形成的规则。一个实验的总时间复杂度是O (人口规模×马克斯联系人)。
我们使用Borland c++ Builder的视觉组件库和事件驱动的编程模型来开发用户界面和仿真系统的输入/输出功能。除了提供统计报表和图表根据艾滋病疫情数据,该系统允许用户实时观察代理感染传播的场景。后编译和转换成一个可执行的应用程序中,这个系统可以运行在Windows上使用动态链接库文件。
6。仿真结果
由于筛选的限制,报告病例的数量不应被视为一个精确表示的实际数量的情况下,这意味着报道曲线不可能准确反映出艾滋病毒流行的演变的年。然而,我们假设的报告病例的数量在台湾的时间期间由本项目反映了意识和意愿增强测试,大量的人在不知情的情况下携带HIV病毒在一段时间内都包含在最近的统计数据。主要的假设是,测试更大的人口比例将导致报告病例的数量的增加。在流行仿真方面,代理艾滋病检测呈阳性的更有可能对他们的性行为谨慎,最终数量的增长放缓模拟病例和减少报告病例的数量。这个场景时必须考虑比较报告和模拟病例数。
数据从陈et al。40赖),(41,赖昌星et al。42)被用来设置链接的数量,接触的频率,和药物和安全套使用参数α和β的人口。在这一节中所讨论的参数反映重要的社会行为在过去的20年里的变化。然而,由于数据不足对台湾同性恋艾滋病感染同一时期,我们不得不使用进化的粗略估计这些行为的变化。我们试图确定变化代理人行为的合理性根据反馈来自更早的一代的同性恋者。例如,我们听到一个评论,越来越多的年轻男同性恋者公开宣称他们的同性恋,这可能影响α和β的数量的变化。另一个重要的变化是急剧增加,药物使用在20到30岁之间的年轻人,这意味着研究人员必须解决的问题药品的使用如何影响安全的性行为和其他行为。我们将审查模型估算的影响这些新的因素在以下部分中。
6.1。动态变化的人口
在提出的模型中,总体人口分为α、β和γ的亚种。α和β集群规模增加基于公开宣称他们的同性恋越来越多的台湾男人在过去20年;然而,缺乏硬数据这一趋势让人无法建立一个精确的数字仿真的目的。由于该模型是基于最近收集信息,这些数据需要为了实现一个模拟之间的紧密配合和实际报告艾滋病病例的数量。
在图7,标记为“不增加”的曲线代表模拟HIV病例数不考虑α和β分组人口增加。曲线清晰地显示感染少于实际状况中斜率变得平缓从长远来看,这是一个结果饱和感染数量的代理在最性活跃的亚种。增加感染病例的数量的一种方法是增加成员之间的交流的α和β亚种群与γ族群的成员,但这样做会与低水平的性行为的假设γ个人和固定伴侣以外的任何人。另一种方法是增加数量的α和β代理。
模型1图7分组人口大小反映了潜在的重大变化。虽然这种变化是不规则的,但他们可以施加强有力的影响个人behaviors-note男同性恋者的数量“出来”在西方国家在1970年代和1960年代。模型1中我们假设三个峰值在台湾在过去20年,导致显著的α和β亚种群各自增加模拟感染病例的数量(43]。
模型2反映了这样一个假设:在所有三个亚种群增长多年来是线性增加的结果。虽然不太可能,这一趋势发生在同性恋社区,假设并强调的是,这种增长通常来源于一个渐进的过程。数据表明,模拟的动态增加α和β亚种群产生比静态亚种群的模拟更准确的结果。很有可能这个动态建模是依赖于文化和空间因素,从而使模型Taiwan-specific。
6.2。药物的影响
TCDC-sponsored Lai进行的研究(41和赖et al。42)确认nonmedicinal药物使用施加重大影响在台湾问题上的艾滋病毒的传播。如前所述,我们没有解决皮下注射针分享行为(这发生在异性恋和同性恋者)在目前的研究。一个次要的影响可以追溯到粗心在安全做爱在药物的影响下(40]。图8提出了两个模拟的结果,一个考虑药品的使用,一个不是。两个模拟假设相同的α和β的人口急剧增加所图7模型1。结果表明显著影响药物的使用,尤其是在α和β的亚种。
6.3。仿真结果讨论
某些模拟参数(例如,链接分布)实现为随机变量。基本时间单位是一个月,每年报告的结果。仿真结果与动态增加α和β亚种群,药物使用,和艾滋病毒检测是呈现在图9。我们执行100运行的每个模拟以减少统计偏差。图中每个点沿着模拟曲线代表标准差超过100分;误差线代表上下点值。偏差曲线上的每个点代表每个点的标准偏差超过100运行盯住当前的点值的100%,这意味着曲线代表了相对误差百分比关系图中每一点的轴。相对上下偏差值超过100分获得更高的感染者数量较小的时候,尽管它从未超过37%的当前点值。的数量的情况下,上部和下部之间的偏差值没有超过147例12年平均为1421。这是大约10%的总体偏差,表明更高价值的1495例感染病例和较低的值为1347。我们还观察到一个更高的数字之间的联系被感染的病例和分散水平较低。结合时,这些结果表明,模拟达到可接受的水平的有效性的再现性(因为色散是有限的)和信誉(因为在多个运行偏差并不影响全球趋势基于不同的政策)。
图10提出了不同的政策与动态仿真和偏差结果增加α和β的人口使用模型1。偏差曲线形状和值的模式类似于实际情况。因此,可以提供良好的估计,仿真结果的精度值。
7所示。结论
最初的研究目标是建立一个基础构建一个模型能够预测艾滋病传播同性恋男性生活在两个城市之间在台湾北部。然而,项目发展成为一个更有限的努力创建一个可靠的模型的一个基于主体的仿真性活动网络。假设的方法,侧重于个人代理行为提供了一个新的路径STI模拟。此外,结果表明,实施规则来源于社会调查统计,有一些调整,准确反映全球人口行为可观察到的在现实世界中。换句话说,模拟的具体行为是解决在个人层面能反映全球观测不引入不合理地大量的社会规则。这样的结果将反映出小世界属性固有的无标度网络的。在提出的模型中,只有规则应用在社会层面上增加α和β人口和毒品使用增加。这些规则被最小化,以反映全球趋势与文化和个人倾向。是不可能实现这样的行为在一个代理层研究人群时一样具体的和有限的台湾男性同性恋者在两个城市。
模型可以使用新的数据字段修改和改进研究。是特别有趣的跟踪在台湾的变化随着时间的推移,自认定和有限接受同性恋代表着社会态度的重大转变。聚类结果代可以提供洞察新出现的行为趋势,提高我们理解药物等因素的影响,使用避孕套。最大的挑战可能是组织和做出承诺一个研究项目,该项目将需要几十年才能完成。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
工作支持的部分资金来自中华民国国家科学委员会(大多数- 103 - 2221 - e - 182 - 052)。部分工作是支持高速智能通信(HSIC)研究中心,台湾长庚大学。