ロスマクドナルドモデル：どちらを使用する必要がありますか？

ロスマクドナルドモデルは、ほとんどのベクター媒介疾患モデルの構成要素です。同じ疾患でさえ、異なる著者は異なるモデルの定式化を使用していますが、異なる仮説を想定することの動的な結果の研究が欠落しています。この作業では、基本的なロスマクドナルドモデルのさまざまな定式化と、各モデルの背後にある仮定についての慎重な議論を提示します。提示される最も一般的なモデルは、ホストとベクトルの両方の潜時および感染期の任意の分布が考慮されるエージェントベースのモデルです。人口レベルでは、待機時間に任意の分布も含まれている決定論的Volterra積分方程式モデルも開発しました。流行のピークや流行の最終サイズなどの統計を使用して、感染症および潜時期間の異なる分布を使用してモデルソリューションを比較して、流行曲線を特徴付けます。各定式化の基本的な繁殖数（R0）が計算され、エージェントベースのモデルで得られた経験的推定と比較されます。潜在的および感染期間の現実的な分配を考慮することの重要性について強調され、議論されています。また、季節性は、流行曲線とその期間を形作るベクター媒介疾患のダイナミクスの重要な推進力であることを示しています。

Ross-Macdonald models are the building blocks of most vector-borne disease models. Even for the same disease, different authors use different model formulations, but a study of the dynamical consequences of assuming different hypotheses is missing. In this work we present different formulations of the basic Ross-Macdonald model together with a careful discussion of the assumptions behind each model. The most general model presented is an agent based model for which arbitrary distributions for latency and infectious periods for both, host and vectors, is considered. At population level we also developed a deterministic Volterra integral equations model for which also arbitrary distributions in the waiting times are included. We compare the model solutions using different distributions for the infectious and latency periods using statistics, like the epidemic peak, or epidemic final size, to characterize the epidemic curves. The basic reproduction number (R0) for each formulation is computed and compared with empirical estimations obtained with the agent based models. The importance of considering realistic distributions for the latent and infectious periods is highlighted and discussed. We also show that seasonality is a key driver of vector-borne disease dynamics shaping the epidemic curve and its duration.