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甲型H1N1流感疫情发展状态分析方法研究
[目的]评估前阶段我国应对甲型H1N1流感的措施,分析当前疫情发展状态,为优化预防控制策略,提供理论依据.[方法]描述甲型H1N1流感疫情发展状态,定义评估疫情风险参数,采用SIR模型分析初始感染人数、传染率、治愈率对甲流感疫情发展状态的影响.[结果]当前中国内地甲型H1N1流感疫情出现了新变化,本土二代病例逐渐增多,疫情参数R值随时间的变化较大,疫情发展处于一个波动期,还存在很大的不确定性.SIR(Susceptible-Infected-Removed)模型说明初始感染人数只影响甲型H1N1流感疫情出现的高峰时间,不影响疫情爆发峰值;传染率影响疫情出现高峰的时间和峰值;治愈率影响疫情峰值,不影响峰值出现的时间.[结论]SIR模型有助于揭示疾病的传播过程,把握疫情的传播规律;在疫情发生初期,要尽可能控制输入性初始感染人数,延缓疫情高峰时间,同时降低病例的传染率,提高治愈率,压低疫情爆发峰值,将疫情传人和传播风险降至低.
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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人性埃博拉出血热(Ebola virus disease,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β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*=6,12,18,24,30 h.传播模式设定如下:S0=5×108,I0∈[1,20];λ∈(0.1);q∈(0.1];t*∈{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=1.053e1.801,模型拟合度R2 =1,RSME =0.118 5.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30 h,则对应的感染人数分别为32、400、1400和8600.以坏模型估计,若零号感染者人数为10,在6,12,18,24及30 h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.
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SARS疫情的实证分析和预测
本文根据传染病SIR模型,对SARS疫情进行实证分析,结果表明,SIR模型能近似地描述SARS疫情的发展和变化.本文用所得数学公式对疫情的发展也做了预测.
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麻疹灭绝与复发的随机模型
目的:建立麻疹传播的随机模型,为麻疹的预防控制提供依据.方法:在SIR模型的基础上进行的修正,将易感染者与已感染者作为随机变量.用小二乘方法估计模型中的关键参数.结果:该模型能拟合较小规模的社区与较大规模社区的传染人数.结论:该模型可作为其他传染病的传播模型.
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学校乙型流感爆发的传播模式研究
目的 探讨乙型流感爆发疫情的时空传播规律,为流感爆发防控提供科学依据.方法 采用易感者-染病者-恢复者(Susceptible - Infected - Recovered,SIR)动力学模型特点以及爆发调查资料计算基本再生数；通过详细流行病学调查,绘制疫情时空传播过程图.结果 该起乙型流感爆发疫情的基本再生数为1.88；疫情历时8d,共出现病例39例,病例均在同一班级,班级罹患率为78.0％:在无干预情况下,新发病例数呈指数增加趋势,随着时间推移,病例出现的空间顺序有很明显的规律,先从左到右再覆盖至整个班级,新发病例均在上一代病例的附近出现.结论 乙型流感在学校爆发时具有较强的传播能力,近距离飞沫传播可能是此次流感爆发的主要传播途径,应及早采取隔离治疗患者、减少近距离接触、加强健康宣教等防控措施.
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传染病的SIR模型
目的:探讨传染病的SIR模型.方法:通过微分方程解的特征,对于按照一般传播机理建立的SIR模型,分析受感染人数的变化规律,预报传染病的高潮时间,得出控制传染病蔓延的方法.结果:当S0＞1/σ时传染病蔓延,当S0≤1/σ时传染病不会蔓延.结论:根据传染病的SIR模型,得到两种控制传染病蔓延的方法.
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SIR型传染病的预测方法研究
首先利用疾病传播的规律建立了SIR型传染病传播机理的微分方程模型,根据历史资料对模型中的参数进行多项式回归,得出回归曲线.基于此模型建立了甲型H1N1的动态预测模型,并以2009年全国的甲型H1N1数据为例进行了预测和分析,预测结果显示该模型具有一定的精度和可行性,可以给相关部门提供切实可行的参考建议.
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基于SIR模型对2016年南宁市手足口病传染源管理效果的评价
目的 通过SIR模型对2016年南宁市手足口病传染源管理效果进行评价. 方法 采用经典SIR模型进行数学建模,对2016年南宁市手足口病流行曲线进行拟合.估计传染率(β)随时间变化趋势,在模型中引入参数P(有效管理率),并将感染者区分有效管理组(传染率为βt)和无效管理组(传染率为β2),通过模型参数评价本地区传染源管理效果,并对不同防控效果下疫情变化趋势进行模拟. 结果 传染率β随时间变化趋势服从威布尔分布,本地区手足口病传染源有效管理率为28.90％,有效管理的患者传染率较无效管理组降低15.56％,有效管理率从目前的28.9％提高至68.9％,全年病例数由65 319例下降至19 376例,参数b1从3.8× 10-5下降至2.28× 10-5后,全年发病例数下降至10 228例. 结论 SIR模型能较好估计本地区手足口病传染源管理效果,通过提高有效管理率、降低管理后患者的传染率能有效控制疫情.根据β的分布特征,在11周前实施积极的传染源控制措施可获得较理想的效果.
