关键词:
传染病
COVID-19
数学模型
基本再生数
防控策略
高危人群
摘要:
在人类历史中,人类与传染病的斗争从来没有停止过。进入21世纪,我们更是不断面对新发传染病的威胁。2019年12月以来爆发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给世界人民带来了沉重的灾难。如何科学防控、管理、尽快控制疫情的蔓延是我们关注的焦点。传染病动力学模型是基于种群和疾病自身特点、传播扩散规律,建立的数学模型,通过对模型定量、定性分析和数值模拟等,可以预测传染病的发展和变化趋势,为制定最佳的公共卫生防控策略提供指导。本文针对新冠肺炎疫情的科学防控问题,立足于中国疫情实际传播情况,通过建立传染病动力学模型结合统计分析方法探讨COVID-19的防控策略,提出防控建议,展望世界。主要围绕以下四个问题展开:(1)如何建立传染病动力学模型能更好的模拟疫情的发展规律?(2)各种防控措施的实际效果如何?(3)哪些人群是新冠感染的高危人群,即重点防控对象?(4)面对目前疫情,如何采取防控措施呢?主要内容如下:1、传染病动力学模型理论研究。我们构建了一类带有潜伏期和无症状感染者的SEIAHR传染病动力学模型,且潜伏期和无症状感染者均具有传染性。同时引入确诊速率(?),增加了确诊治疗仓室H;基于第二代再生矩阵的方法计算了基本再生数0R的表达式;利用数学知识证明了模型无病平衡点的存在性和稳定性,并利用MATLAB软件进行了数值模拟。2、国内疫情传播规律研究。我们根据全国2020年1月10日-5月1日真实疫情数据,建立了多阶段传染病动力学模型,即无干预措施的SEIAHDR模型—带追踪隔离措施的SEIAQHDR模型—变系数函数的SEIAQHDR模型。数据拟合结果表明:所建模型预测结果与实际数据比较吻合,平均误差较小,比较符合疫情的传播规律。特别是,我们考虑了接触率、确诊速率、隔离率和治愈率随时间变化的变系数函数模型,准确性更高(Bias=0.76%)。同时,分析了疫情传播的时间分布、空间分布、死亡率和境外输入状况,得到境外疫情输入的重点防控城市:上海、广州和北京。最后,研究了有效再生数R(t)随时间变化情况,并对干预措施下的控制再生数cR进行了灵敏性分析,得到重要影响参数,为如何采取COVID-19的防控措施提供了理论指导。3、防控措施的实际效果评估。我们基于改进的SEIAHDR传染病模型,变换参数、模拟仿真研究了中国政府、社会、公民为控制新冠肺炎的传播采取的一系列防控措施的实际效果。数值结果表明:隔离感染者与密切接触者、媒体宣传、减少出行、提高确诊速率、消毒、戴口罩等措施能有效降低疫情爆发的规模,措施落实越严格,防控效果越好。4、COVID-19感染的高危人群研究。我们基于数据挖掘技术,整理提取全球新冠肺炎患者临床数据,结合meta分析的方法,计算不同性别、年龄组、BMI和其他疾病人群的感染风险、危重病风险和死亡风险,最后得出:男性、50-70岁、肥胖患者、糖尿病患者和高血压患者感染新冠肺炎的风险高于正常人群,且更容易发展为危重病患者和死亡。因此,这些人群是新冠感染的高危人群,应当更加严格的遵守我们的防控措施。5、综合防控策略的制定。基于前几个章节的分析结果,我们给出了综合防控建议,提出了防控的“总原则”、“防控硬措施和软措施”以及“防控核心”。并根据当下国内外疫情发展状况,认为目前中国疫情防控的重心是防止境外输入患者,隔离感染者和密切接触者、加快发现和确诊速率、出行佩戴口罩仍然是切实有效的防控手段。