基于系统动力学模型的2019冠状病毒病早期防控机制研究

目的:探讨各国2019冠状病毒病(COVID-19)暴发早期防控的效果,为传染病疫情暴发早期的防控提供对策。方法:以世界卫生组织公开的中国、美国、英国、澳大利亚、塞尔维亚和意大利COVID-19疫情暴发早期数据为样本,建立广义易感-暴露-感染-恢复(SEIR)模型,对其参数进行最优化求解。然后,根据基本传染数表达式中的参数,利用系统动力学模型中的敏感性分析,定量分析各国保护率、感染率和平均检疫时间对疫情暴发早期的影响。最后,根据分析结果提出COVID-19暴发早期的防控对策。结果:广义SEIR模型对六国COVID-19暴发早期的预测和评估具有较好的拟合性,实际数据与拟合数据高度重合。COVID-19扩散主要受保护率、感染率和平均检疫时间影响:从保护率来看,前10 d的保护率提高最为重要,保护率越大,确诊人数越少;从感染率来看,前5 d的感染率最为关键,感染率越小,确诊人数越少;从平均检疫时间来看,前5 d的平均检疫时间至关重要,平均检疫时间越短,确诊人数越少。通过对六国关键参数对比发现,澳大利亚和中国由于实行严格的防疫政策,保护率较高,平均检疫时间较短,因而防疫效果较好。结论:在COVID-19暴发早期,需要实行提高保护率、缩短平均检疫时间的措施,以及严格的隔离政策,抑制COVID-19传播及扩散。

基于广义SEIR模型的新冠肺炎传播机制及干预效果仿真

新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)已在全球多个国家和地区蔓延,且不同国家和地区新冠肺炎的传播扩散过程和传染预测模式不尽相同。以美国和中国新冠肺炎公开数据为样本,首先应用广义SEIR模型,对疾病传播参数进行估计。其次,确定基本传染数R0中各参数对疾病的影响,进而基于Anylogic仿真,利用系统动力学模型进行参数敏感性分析,定量表征关键参数对疾病传播的影响。最后,根据分析结果提出针对性的防控干预措施,以中美为例模拟不同防控级别的干预效果。研究发现,广义SEIR模型对中国与美国新冠肺炎传播机制的拟合性较好,保护率、感染率和平均检疫时间对防控疫情影响显著,并可以通过针对性的措施来提高保护率、降低感染率、缩短平均检疫时间。