扩散从受感染的概率(左)(右)无毒性个人弥合由中介机构安排在派系(红色曲线)和独立路径(黑色曲线)。Comembership粘性子组领域的感染风险,与中介机构的数量急剧攀升,尽管大量的中介机构必须获得同样的风险的独立路径。信贷:美国国家科学院院刊》上(2022)。DOI: 10.1073 / pnas.2121675119

社会凝聚力,通常与身心健康积极的结果,可以是一个责任大流行期间,根据加州大学一项新研究,欧文和华盛顿大学的。

这是因为——通常确保获得支持,信息和资源可以也提供途径,特别是对于脆弱的个体。

这项研究最近发表在美国国家科学院院刊》上指出,一个隐藏的司机COVID-19流行的差距,尤其是在边缘化社区居住在人口密集的城市地区。

”,这项研究中,我们想要更好地理解因素导致不同的早期感染的大流行,”第一作者洛林·托马斯说,加州大学欧文分校社会学博士。“我们的计算模型发现,社区成员属于群体,平均而言,更有凝聚力,经历了一个更高的感染风险,尤其是在非药物干预措施像掩蔽广为流传。”

研究人员专注于旧金山,结合人口和住房数据来自美国人口普查与观察到的感染情况下黑人,Latinx、亚洲和白人种族和。然后计算模型用于理解1225年弹道或大流行的历史个人感染发生在3月24日,2020年。

“本文显示力量的计算模型,进一步理解小种族/民族差异如何导致大型实际结果如我们看到在这个流行的时间和接触COVID-19,”扎克Almquist合著者说,在华盛顿大学社会学助理教授。

以前的论文从这个研究小组发表的第一年大流行期间,使用人口普查区、仿真技术和COVID-19案例数据检查和冠状病毒可能蔓延的速度通过西雅图和18其他主要城市。病毒扩散的团队创建了一个新的模型,说明感染可能在一些社区峰值比别人更快,部分基于社会和地理联系。

在钻井在旧金山的最新研究中,研究人员发现差异——强度的关系和社区的成员之间的团结精神和其他因素,如住房安排,感染率在流感大流行影响的第一个月。

“早期感染的关键风险因素的开始不仅仅是拥有大量的接触,但被嵌入在本地的粘性部分接触认为,有许多联系在一个社区本身有很多接触同一社区内,”合著者卡特的屁股说加州大学欧文分校的社会学教授。

当数据被种族和位置进一步分解,研究人员发现,黑色和Latinx人口住在城市的中心感染率最高,其次是亚洲和白人人群。

屁股补充说,这些研究结果还能帮助那些准备未来的突发事件优先级警告消息或干预对高危人群首次检测到潜在的严重疾病的暴发。

更多信息:Loring托马斯j . et al,社会凝聚力的地理模式驱动COVID早期感染风险的差异,美国国家科学院院刊》上(2022)。DOI: 10.1073 / pnas.2121675119

期刊信息:美国国家科学院院刊》上

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