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应用SEIR模型预测2009年甲型H1N1流感流行趋势
目的 探讨SEIR模型预测甲型H1N1流感流行趋势的功效.方法 利用国庆前北京市流感样病例数、流感样病例中甲型H1N1流感阳性率及二级以上医院流感样病例就诊率等参数估算甲型H1N1流感实际感染人数,基于传染病传播动力学,建立SEIR模型,对国庆后甲型H1N1流感的流行趋势及高峰达到时间进行预测,与甲型H1N1流感病原学监测结果进行比较,评价模型的预测效果.结果 经SEIR模型估算,2009年北京市甲型H1N1流感的平均潜伏期约为1.51天,平均感染期为2.12天,基本再生数为1.28.病原学监测结果显示:2009年甲型H1N1流感于11月初达到高峰,而SEIR模型预测2009年甲型H1N1流感晚将于12月4日达到高峰.结论 SEIR模型可根据流感流行的初期监测数据预测其未来流行趋势.
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基于SEIR模型的流行性腮腺炎暴发疫情控制效果评价
目的 定量评价学校流行性腮腺炎暴发疫情控制措施效果,为制定流行性腮腺炎暴发疫情防控措施提供参考.方法 拟合SEIR模型,计算理论发病数,对控制效果进行评价；并加入应急接种措施,评价不同条件下应急接种控制效果.结果 不采取控制措施时,将发生694例感染者,为实际发病人数的9.77倍,流行时间将达到120 d,远超过实际流行的77 d；假定条件下,在首发病例出现当日和出现7日后接种,发病人数分别为37人和127人；当疫苗保护率为85％和95％时,发病人数分别为112人和53人；当接种率为80％和90％时,发病人数分别为150人和78人.结论 学校防控措施效果明显；越早实施应急接种和保持高的接种率能达到更好的控制效果.
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小世界网络中埃博拉病毒传播的研究
目的 为更好地防御和控制埃博拉病毒疫情,需要建立病毒在高度聚集的人类社会中的传播数学模型.方法 建立了包含潜伏节点的小世界网络传播模型(SEIR模型),并对病毒的实际传播情况进行了仿真,进而使用模型研究初始感染人数及社会的人群聚集度(关联度)对病毒传播过程的影响.结果 模型的仿真结果与病毒实际报道的传播情况相符,表明所构建的模型对疫情防控具有现实指导意义.病毒的传播速度与初始染病人数和关联度具有明显的正相关关系,因此在潜伏期内对病毒传播进行干预以及对感染者进行隔离可对疫情进行有效控制.
