A többdimenziós kapcsolati mátrixok segítségével jobban sikerült modellezi a járványok terjedésének alakulását és végső kimenetelét.
Míg a korábbi járványmodellekben a korcsoportok hatását vették leginkább figyelembe, a COVID-19-világjárvány arra mutatott rá, hogy az életkoron túl az emberek társadalmi-gazdasági helyzete is nagyban meghatározza a betegség végső kimenetelét. A HUN-REN Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet kutatói több egyéni tulajdonság együttes hatását vizsgálták egy járvány szimulációja során. Eredményeikről a Nature Communications és Science Advances vezető szaklapokban számoltak be - írták közleményükben.
A legutóbbi világjárvány magyarországi lefolyása során Dr. Karsai Márton (HUN-REN Rényi, CEU), Dr. Koltai Júlia (HUN-REN TK) és Dr. Röst Gergely (SZTE) és csoportjaik az Egészségbiztonsági Nemzeti Laboratórium tagjaként nagy figyelmet fordítottak arra, hogy minél több adatot gyűjtsenek arról, hogy az emberek hogyan változtatták meg kapcsolattartási szokásaikat a betegség elkerülése érdekében. Az adatgyűjtés fő célja az volt, hogy a járványmodellekben használt úgynevezett kor-kapcsolati mátrixok változását kövessék. Ezek azt írják le, hogy egy bizonyos korú egyén mekkora valószínűséggel létesít kapcsolatot valakivel egy adott korcsoportból egy adott napon.
Egy hallgatójuk, Adriana Manna bevonásával készült vizsgálatuk szerint az egyének életkorán túl a jövedelmi szintjük, az iskolai végzettségük, a munkaviszonyuk vagy a lakóhelyük mérete is befolyásolhatja kapcsolataik számát. Azonban az így megfigyelt tulajdonságok járványmodellekben való vizsgálatára eddig nem volt elérhető matematikai módszer, mivel korábban csak egy tulajdonságot, az egyének korát vették figyelembe a kapcsolati mintázatuk leírásában.
Az így felmerült matematikai problémára a Queen Mary University tudósával, Dr. Nicola Perrával közösen, többdimenziós kapcsolati mátrixok segítségével találtak választ a magyar kutatók. Megmutatták, hogy ez a többdimenziós leírás jobban modellezi a járványok terjedésének alakulását és végső kimenetelét.
A valós adatokra felépített járványmatematikai modellek a korábbiaknál sokkal pontosabb vizsgálatokra adnak lehetőséget. Eszközt adnak a különböző társadalmi csoportok között kialakult járványkimeneteli egyenlőtlenségek feltérképezéséhez és megértéséhez. Ezek az eredmények nemcsak tudományos értékkel bírnak, hanem közegészségügyi döntésekre is hatással lehetnek, a fertőzés előrejelzésének és kockázatainak felmérésére és a beavatkozási tervek kialakítása során, hangsúlyozták a kutatók.