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The impact of mobility network properties on predicted epidemic dynamics in Dhaka and Bangkok
Preprint
em En
| PREPRINT-MEDRXIV
| ID: ppmedrxiv-21250586
Artigo de periódico
Um artigo publicado em periódico científico está disponível e provavelmente é baseado neste preprint, por meio do reconhecimento de similaridade realizado por uma máquina. A confirmação humana ainda está pendente.
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ABSTRACT
1Properties of city-level commuting networks are expected to influence epidemic potential of cities and modify the speed and spatial trajectory of epidemics when they occur. In this study, we use aggregated mobile phone user data to reconstruct commuter mobility networks for Bangkok (Thailand) and Dhaka (Bangladesh), two megacities in Asia with populations of 16 and 21 million people, respectively. We model the dynamics of directly-transmitted infections (such as SARS-CoV2) propagating on these commuting networks, and find that differences in network structure between the two cities drive divergent predicted epidemic trajectories the commuting network in Bangkok is composed of geographically-contiguous modular communities and epidemic dispersal is correlated with geographic distance between locations, whereas the network in Dhaka has less distinct geographic structure and epidemic dispersal is less constrained by geographic distance. We also find that the predicted dynamics of epidemics vary depending on the local topology of the network around the origin of the outbreak. Measuring commuter mobility, and understanding how commuting networks shape epidemic dynamics at the city level, can support surveillance and preparedness efforts in large cities at risk for emerging or imported epidemics.
cc_by_nc_nd
Texto completo:
1
Coleções:
09-preprints
Base de dados:
PREPRINT-MEDRXIV
Tipo de estudo:
Experimental_studies
/
Prognostic_studies
Idioma:
En
Ano de publicação:
2021
Tipo de documento:
Preprint