Composants
Physiques : air, sol, niveau de radiation, niveau du bruit, aliment, eau
Sociaux : Famille et communauté, logement, travail, transport
Facteurs de risques
Physiques : chaleur et froid, radiation, bruit
Chimiques : métaux, substances chimiques
Biologiques : microorganisme, faune et flore
Sociaux : culture/ habitudes, relations interpersonnelles, structure social et politique, logement

Histoire de la modélisation mathématique en épidémiologie :
Les mathématiques ont été très importantes pour développer l’épidémiologie, et un des premiers en appliquer celles-ci à une épidémie a été Daniel Bernouilli (un statisticien, mathématicien, physicien et médecin du XVIIIème siècle) en 1760. Il a employé un modèle mathématique pour la variole dans lequel démontre comment un type de vaccination est efficace pour les personnes saines. Mais c’est à partir du XXème siècle, quand la modélisation mathématique en épidémiologie a été vraiment développée. William Heaton a réalisé une étude sur la rougeole ont essayant d’expliquer l’apparition régulière d’épidémies de cette maladie, il a proposé un modèle temporel discret. Et son étude est remarquable car il a été le premier en considérer que l’incidence d’une maladie est liée avec les densités de la population saine et la population infectée. Dès cette investigation on a réalisé des modèles mathématiques qui ont permis des grands progrès.
Dans l’épidémiologie nous avons deux types de modélisation importants.
D’abord, nous trouvons les modèles déterministes, qui correspondent aux conditions initiales, lesquelles déterminent le futur du système. Ils s’occupent des phénomènes à échelle macroscopique. Ces modèles facilitent l’étude analytique d’une épidémie et peuvent prédirent avec exactitude ses résultats car ils contrôlent les facteurs qui interviennent dans l’étude.
Finalement, nous avons les modèles stochastiques qui étudient les phénomènes à échelle microscopique, ils suivent les lois des probabilités, où nous trouvons