美国COVID-19大流行期间人群行为动态变化及其与死亡率的关联研究

来自美国的研究人员通过分析431,211份调查响应，系统研究了COVID-19大流行前两年人群行为随时间的变化规律。研究发现，尽管预防行为（如避免接触）随疫情发展呈线性下降趋势，但在高死亡率阶段仍会出现适应性回升。该研究为流行病模型预测和公共卫生策略制定提供了关键行为学数据支撑。

　　

人类行为模式对传染病（communicable diseases）传播的调节作用已被广泛认知，但关于多轮疫情爆发期间人群行为时空变化的精细表征仍属空白。本研究基于2020年4月至2022年6月期间收集的431,211份美国调查响应数据，首次系统揭示COVID-19大流行前两年人群行为的波动规律。

分析表明：在国家级和州级层面，民众对避免接触他人等预防行为（preventive behavior）的依从性在疫情初期达到峰值，随后呈现线性下降趋势。值得注意的是，在COVID-19死亡率激增阶段，尽管整体依从性持续走低，但预防行为仍会出现显著适应性增强。这种时空特征刻画有效揭示了疫情严重程度与人类行为之间的双向反馈机制（bidirectional feedback loop）。

该研究成果为开发流行病动力学预测模型的计算团队提供了关键行为学参数，同时可为未来疾病爆发 mitigation strategies（缓解策略）的设计提供科学依据。基于调查的行为数据虽为聚合级信息，但其与死亡率的时间关联性持续显著，这与基于匿名移动电话记录的研究形成有效互补。