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成人直播 生物数学团队开展2019新型冠状病毒肺炎疫情传播风险预测再分析
发布时间 : 2020-01-30     点击量:

自新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,为了研究疫情的发展趋势和传播风险,成人直播 生物数学团队与陕西师范大学生物数学团队、加拿大吴建宏教授团队合作,基于2019新型冠状病毒的传播机理、密切跟踪隔离和封城等策略,建立了传播动力学模型,对新型冠状病毒肺炎传播风险进行了预测分析。

早期数据预测(1月10日至1月22日间的报告疫情数据)该病毒传播基本再生数为6.47 (95%置信区间为5.71-7.23),截止1月29日24时预测报告病例数为7723(实际全国报告数据为7711)。同时采用敏感性分析讨论了1月22日前全国防控措施的有效性以及在降低再生数中的重要作用,特别是分析了封城策略对全国疫情防控的关键作用。表1是早期模型预测值和全国报告病例数的对比表,经与23至29日的疫情数据相比,模型预测结果与报告疫情数据基本一致。

表1:预测与防控效果检测

日期

23日

24日

25日

26日

27日

28日

29日

预测值

876

1266

1828

2634

3784

5419

7723

预测值

(降低50%的接触数)

868

1207

1624

2128

2736

3464

4335

预测值

(降低90%的接触数)

862

1163

1480

1802

2120

2430

2731

全国报告数据

830

1287

1975

2744

4515

5974

7711

注:报告病例数来源于国家卫计委官网每日24时数据。报告数据在1月24-25日高于预测值的主要原因之一可能是检测确诊的时间大大缩短,及发现率提高了。

众所周知,自2020年1月23日起武汉开始实施封城策略,各地也相继采采取了出行限制策略等。而且早期从发现疫情和确认病原体需要10天时间,而在1月12日病毒基因数据上传之后,仅需一天时间。与此同时新型冠状病毒核酸检测试剂盒的开发大大缩短了确诊时间。因此,在国内采取最强防控策略以及检测治疗水平的不断提高的条件下,该传染病早期的基本再生数不再适用于评估未来一段时间的疫情发展趋势。

鉴于此,该研究团队基于早期提出的模型,利用新的数据进行校正更新,提出“日均再生数”的概念,即每日的一个感染者在其染病期内平均感染的新一代的病例数,如表2所示。

表2:基于1月22日24时后封城策略的实施、确诊率快速提高等有利于疫情防控后的“日均再生数”的估计值(即基本再生数是时间(天)的函数)

日期

1月23日

1月24日

1月25日

1月26日

1月27日

1月28日

1月29日

日均再生数

6.47

2.34

1.29

0.95

0.78

0.66

0.56

日期

1月30日

1月31日

2月1日

2月2日

2月3日

2月4日

2月5日

日均再生数

0.47

0.41

0.35

0.31

0.28

0.26

0.24

表3:自1月29日24时后的模型预测与防控效果检测

日期

1月30日

1月31日

2月1日

2月2日

2月3日

2月4日

2月5日

预测值

9142

10592

11899

13059

14083

14987

15783

预测值

(降低90%的接触数)

9134

10543

11771

12824

13728

14505

15174

全国报告

数据








由此可以看出,在国家严格的疫情防控措施下,“日均再生数”在1月26日已经小于1,即新发感染数开始下降(图1第左上子图),每天在院病人数(预测报告数)将在2月4日左右达到峰值(图1右上子图),而全国预测报告病人数(即累积在院人数)还会持续一段时间的增长(图1左下子图)。同时,参数敏感性分析揭示了在现有较强的措施下,再增强措施对整个疫情变化影响不大。建议最佳措施是:持续的、严格的做好自我隔离,疫情高峰即将来临,不久也终将结束。

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图1:自2020年1月29日24时后模型预测及控制措施有效性分析

继2003年成功预测SARS流行趋势后,成人直播 生物数学团队积极投身于新型冠状病毒发展趋势和未来传播风险的研究中,建立了符合实际的数学模型,对疫情发展进行了精准的短期预测。生物数学团队负责人肖燕妮教授表示,“利用数学工具研究突发性传染病的传播、控制,服务于公共卫生策略,是我们的工作与责任”。今后,该团队也将继续致力于疫情发展的研究与预测,为国家疫情防控提供重要参考,为打赢疫情防控阻击战贡献智慧和力量。

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