基于计算流行病学的埃博拉出血热的传播与爆发仿真研究

目的本研究旨在模拟外来输入性埃博拉出血热（Ebolavirusdisease，EVD）病例出现后，不同的防控策略对该病在我国传播及爆发流行模式的影响，并为相关决策部门提供一种循证决策依据。方法选用传染病SIR动力学模型建模。模拟病毒输入区域为我国南方某特大型城市群，该城市群人口5000万，所有人均为易感者。出现输入性病例，模拟情况分别包含单个感染者入境I（0）=1，某小型旅行者团体（全为感染者）入境I（0）=5及I（0）=10。I（0）我们称为“零号感染者”，其发病过程呈现典型的埃博拉出血热发病过程。其传播能力用B表示。对于输入性埃博拉感染者进入我国后，从其发病到得到控制（启动紧急预案）的时间t＋设定了如下特征参数：t。=6，12，18，24，30h。传播模式设定如下：S0=5×108，IoЕ[1，20]；k（0．1）；qЕ（0．1]；t。E{6，12，18，24}h。结果零号感染者输入后，随着应急预案启动的时刻t,变化，病毒暴发曲线为指数型，指数方程为Y=1．053e1801，模型拟合度R2=1，RSME=0．1185。如在给定启动应急预案的时间点后（即在同一时间点启动应急预案），零号感染者的数量与被感染者人数上限之间的关系表现为线性增加，线性方程为Y：7．605x，模型拟合度R2=1。以最好模型估计，若零号感染者人数为1，输入后在6h内即被识别并启动应急预案进行处置，则感染人数为7人；若其被隔离时间延长为12，18，24及30h，则对应的感染人数分别为32、400、1400和8600。以最坏模型估计，若零号感染者人数为10，在6，12，18，24及30h后才被识别并启动应急预案进行处置，则在对应的新发感染人数分别为67、380、2400、1．4万和8．7万。结论埃博拉出血热在我国爆发流行的可能性较低，即使出现输入性病例，只要能严格执行国家卫计委的相关规定，该病的传播范围将极为有限。应该加大投入，加强对一线传染科、急诊科和发热门诊医护人员的培训，使之能及时识别该病并加以处置。

对想定北京和广州发生输入性埃博拉疫情的计算实验研究

本次西非埃博拉疫情引起了世界范围内的高度重视,各国纷纷开展风险评估研究。我们采用仓室模型和基于Agent模型,对北京市和广州市想定发生输入性埃博拉疫情的后续疫情发展态势开展计算实验研究,对影响疫情发展的主要因素进行分析。结果显示,在严格执行埃博拉防控预案、尽快隔离传染性病例的情况下,埃博拉在两地暴发的风险很小。同时,以数据为驱动的计算流行病学也对公共卫生应急部门的基础数据准备工作提出了更高要求。

关于西非埃博拉疫情态势预测研究的总结分析

西非埃博拉疫情态势预测作为计算流行病学的一次重要实践,显示出计算流行病学在应急资源配置、应急响应策略决策方面的重要价值。本文梳理回顾了2014年计算流行病学在西非埃博拉疫情态势预测方面的研究情况,对主要进展进行了总结分析,并对我国公共卫生应急能力建设提出了建议。