陕西省新型冠状病毒肺炎疫情的早期传播动力学研究

目的探讨陕西省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情早期的演变规律,为优化疫情防控策略、评估干预措施效果提供科学依据。方法收集陕西省2019年12月31日-2020年2月13日官方网络报道的疫情数据和中国疾病预防控制信息系统中的个案数据,同期人口数据来源于陕西省统计年鉴,采用Excel、ArcGIS软件开展COVID-19的描述性流行病学分析,采用Berkeley Madonna软件实验平台构建COVID-19疫情的传播动力学模型,分析疾病发生发展规律。结果陕西省截止2020年2月13日累计报告COVID-19确诊病例230例,罹患率约为0.59/100 000;男性发病数多于女性,40～50岁病例数最多;高发病地区主要分布在西安市、安康市、汉中市。SEIAR模型分析显示,陕西省疫情的基本再生指数R0约为2.95,模型结果2020年2月初是陕西省COVID-19发病的高峰期。结论陕西省COVID-19疫情呈快速扩散趋势,SEIAR模型预测的理论发病数可以为COVID-19疫情防控提供依据,遏制疫情蔓延。     

基于社交媒体的新冠肺炎(COVID-19)研究进展

2020年3月，世界卫生组织（World Health Organization，WHO）宣布，新型冠状病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）已发生全球性大流行。社交媒体作为一种实时开放的网络信息共享媒介，在疫情期间不仅为疫情信息监测与预判提供了有益数据来源，也为公众信息获取、医疗健康服务与舆情监测提供了重要途径，在疫情防控中体现出不可忽视的价值。然而，目前仍存在预测模型应用范围有限和易传播错误信息等缺陷。在全球化背景下，充分利用社交媒体及时、前瞻、敏感的监控优势，能够为COVID-19乃至未来新发传染病疫情的防控提供有益的思路和方法。未来可围绕如何制定基于社交媒体的预测流程范式以及消除数据共享壁垒等方面，逐步推进相关领域的方法优化与实践应用，为疫情防控提供支持和保障。     

我国COVID-19疫情流行早期社区症状监测情况调查

目的 了解国内新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情社区症状监测现况,为提升COVID-19疫情监测能力提供参考。 方法 对来自全国10个省市的疾病预防控制专业人员开展回顾性问卷调查,收集各省市在有无COVID-19疫情发生时城乡社区症状监测的情况,内容涉及有无统一的监测方案、监测内容、信息采集人员、信息上报部门、信息上报途径等内容。 结果 本次研究共收集到10个省市的相关信息,在有疫情和无疫情时,10个省市在城市社区和农村社区有无统一的症状监测方案的结果不一致;具有统一监测方案的省市,不同省市及其城乡社区的症状监测内容、信息采集人员、信息上报部门、信息上报方式等方面也存在较大的差异。 结论 COVID-19疫情流行早期,我国实施的COVID-19疫情社区症状监测体系存在覆盖面不全、缺乏统一标准化监测方案的问题。建议国家尽快制定重大传染病疫情的统一标准化社区症状监测方案及应用技术标准,为未来更好地应对此类疫情做好技术储备。     

新型冠状病毒基因组监测及展望

在COVID-19疫情期间, 病原基因组监测得到广泛应用。本文介绍了开展基因组监测在应对COVID-19疫情中的优势, 并总结主要国家和组织开展的SARS-CoV-2基因组监测活动。进入后疫情时代, 全球仍然面临SARS-CoV-2不断变异和传播带来的挑战, 有必要持续开展包括基因组监测在内的疫情监测。     

新型冠状病毒肺炎疫情对慢性非传染性疾病防控的影响

自2019年12月第1例不明原因肺炎病例报告以来,COVID-19疫情给全球健康带来巨大的挑战,世界各国在抗击COVID-19疫情的同时,越来越多的研究关注COVID-19疫情对慢性非传染性疾病可能造成的影响。尽管目前相关的实证研究数据不多,但本文从慢性病三级预防,包括病因预防、“三早预防”和临床预防方面进行了阐述。现有不多的证据表明COVID-19疫情对慢性病三级预防的各个环节均有影响,而且其影响程度在不同国家和地区依赖于其COVID-19疫情的严重程度。此外,本文还为未来慢性病的防控工作提出了可能的策略和方向。     

湖北省新型冠状病毒肺炎疫情的时空分布特征初步分析

目的 分析湖北省新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎,COVID-19)时空分布特征,了解湖北省COVID-19疫情的一般流行及时空聚集情况,为疫情防控提供依据与支持。方法 收集湖北省截至2020年2月10日COVID-19疫情病例数据,利用OpenGeoda1.2.0软件分析COVID-19发病的空间相关性,TScan9.4.2探索其时空聚集性;利用ArcMap10.2与 R-3.5.1软件进行COVID-19疫情的图形可视化。结果 (1)截至2020年2月10日,湖北省累计报告COVID-19确诊病例31 762例,平均每日新增确诊病例1 025例,累计死亡病例974例,累计治愈病例2 222例。累计确诊病例主要集中在武汉市(18 454例,占比58.10%)、孝感市(2 642例,占比8.32%)、黄冈市(2 332例,占比7.34%)等地区。(2)研究期内,湖北省COVID-19病例数呈现空间正相关,高-高聚集地区为武汉市、孝感市、鄂州市、黄冈市及黄石市。时空扫描进一步分析发现COVID-19病例一类聚集区为武汉市;二类聚集区中,随州市与孝感市,黄冈市、鄂州市与黄石市存在城市之间的聚集性发病。结论 研究期内湖北省COVID-19疫情防控形势依然严峻,相关部门应持续加强疫情防控措施以控制疫情发展;湖北省COVID-19疫情存在空间聚集性,提示在疫情暴发初期控制人群流动性对控制新冠肺炎疫情的传播与流行是十分重要的。     

宁波市新型冠状病毒肺炎病例流行特征分析

目的分析宁波市2020年1月22日—2月22日报告的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊病例流行特征,为COVID-19疫情防控提供依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统传染病监测系统收集宁波市2020年1月22日—2月22日COVID-19确诊病例资料,采用描述流行病学方法分析病例的时间分布、地区分布、人群分布、临床表现和暴露史等流行特征。结果 1月22日—2月22日,宁波市累计报告COVID-19确诊病例157例,无死亡病例。1月22日报告首例COVID-19确诊病例,1月22日—2月4日为确诊病例发病高峰,单日最高15例,流行曲线呈持续人传人增殖的传播模式,2月5日后报告病例明显减少。宁波市10个县(市、区)均有病例报告,其中海曙区报告最多,69例占43.95%。病例年龄集中在30～69岁,123例占78.34%;职业以农民、家务待业和离退休人员为主,94例占59.87%。以轻症病例为主,138例占87.90%。输入病例51例,占病例总数的32.48%。首例确诊病例为宁波市本地病例,疫情早期呈现出本地病例和输入病例共同流行态势,与1月19日大型佛事集体活动造成的聚集性疫情有关。该活动共导致67例COVID-19确诊病例和15例无症状感染者。累计报告聚集性疫情22起,确诊病例138例,占确诊病例总数的87.90%。结论宁波市COVID-19疫情早期呈现本地病例和输入病例共同流行态势,病例以女性为主,年龄集中在30～69岁,以农民、家务待业和离退休为主;采取综合防治措施后,宁波市COVID-19疫情取得阶段性成效。     

网络信息技术在传染病舆情监测中的应用

介绍了网络信息技术应用于国内外传染病舆情监测的一些常见实例,建议提高网络信息技术在我国传染病舆情信息监测中的作用,建立国外传染病舆情信息监测系统及传染病国际疫情长效监测机制等。     

河南省新型冠状病毒肺炎疫情传播动力学研究

  目的   通过构建河南省新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19)早期传播动力学模型, 研究疫情流行趋势, 为疫情防控提供依据。   方法   收集河南省2019年1月21日至2020年2月23日河南省卫生健康委员会公布的疫情数据和河南省统计年鉴中的人口数据, 对COVID-19进行描述性流行病学分析, 采用MATLAB 7.0软件构建传播动力学SEIR模型, 分析河南省COVID-19流行趋势。   结果   截至2020年2月23日河南省累计报告COVID-19确诊病例1 271例, 报告发病率约为1.16/10万; 报告病例集中分布在信阳市、南阳市、郑州市和驻马店市。SEIR模型拟合显示, 河南省COVID-19的基础再生指数R₀平均约为2.41, 防控措施干预使得峰值降低55%, 高峰推迟3天。   结论   河南省COVID-19疫情前期增长较快, 采取防控措施后, 有效再生数逐渐降低, 疫情逐步得到控制。     

基于联通舆情通监测系统的广州市新冠肺炎疫情舆情监测结果分析

目的 了解广州市新冠肺炎疫情发生以来的网络舆情情况,为卫生健康部门应对突发公共卫生事件网络舆情提供理论依据。方法 收集2020年1月22日至4月21日联通舆情通监测系统的广州市新冠肺炎疫情的网络舆情数据并进行分析。结果 全网网络舆情总信息量共2 389.69万条,前3位分别为微博（63.73%）、客户端（20.63%）、微信（7.79%）。网络舆情每日信息量与每日新增病例报告数变化趋势基本一致,并存在相关性（r=0.509;7 d移动平均后,r=0.605）。广州、武汉、口罩、钟南山、护士、警方、医院、新冠肺炎、中国、店铺、非典、疫情、红十字会、外国人、疫情防控是本次疫情的高频关键词。除本省网民（651.32万条）高度关注外,北京市（457.32万条）、江苏省（111.56万条）、山东省（106.63万条）和上海市（103.94万条）发布的广州市疫情相关信息相对较高。结论 微博仍是网络舆情监测的重要平台。把握当时网络舆情态势,做好应对措施,积极引导舆情平稳发展,能促进突发公共卫生事件的应对处置。     

全球新型冠状病毒肺炎疫情与早期防控对策

严重急性呼吸道综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)具有很强的传染性,人群普遍易感。本研究回顾2020年2月29日前全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情形势和中国应对COVID-19疫情采取的主要措施和取得的阶段性成效;比较新加坡、日本、意大利、伊朗和韩国等国家应对COVID-19疫情早期采取的防控措施。建议当前世界各国参考中国应对COVID-19疫情的防控经验,重视非药物公共卫生干预措施,加强COVID-19疫情数据、科研成果共享与国际合作,提升全球防控传染病和应对突发公共卫生事件能力,同时降低COVID-19疫情对全球经济可持续发展带来的影响,鼓励各国采取妥善行动控制COVID-19疫情蔓延。     

做好学校肺结核防控 提升COVID-19疫情防控效果

如今新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情仍在全球扩散蔓延,我国COVID-19疫情防控已经进入常态下精准防控阶段。肺结核是经呼吸道传播的慢性传染病,目前仍是严重危害人民健康的重大传染病。学校是人员相对密集且接触频繁的场所,出现COVID-19或肺结核病例后极易发生聚集性疫情。肺结核和COVID-19在呼吸道临床表现方面具有许多相似之处,因此学校出现肺结核病例会增加COVID-19疫情防控的复杂性。此外,做好学校结核病防控,有助于提高呼吸道传染病防控意识。及时处理从健康监测中发现的可疑肺结核症状者,既有助于精准防控肺结核疫情,又能提升COVID-19疫情防控效果。     

全球主要COVID-19数据来源间一致性及自身周期性研究进展

科学识别和解释不同COVID-19数据间一致性和周期性特征是准确了解COVID-19流行规律与制定防控措施的基础。本研究通过系统检索和梳理相关研究文献发现：(1)现有一致性研究集中于WHO、约翰霍普金斯大学等机构发布的全球COVID-19疫情数据,而且不同数据来源在数据收集、统计指标与数据共享、同一指标数值等方面不尽相同;(2)COVID-19疫情数据存在明显的周期性,现有的相关研究集中在发达国家,不同国家与地区间的疫情周期长短存在较大差异,有3.5 d、5.0 d、7.0 d和62.0 d等不同模式。关于周期性产生原因目前有样本检测和数据报告、生物学因素、社会因素、环境因素多种解释。综合来看,当前缺乏不同COVID-19数据来源间一致性的定量研究,暂未有研究评估数据一致性在不同时间和不同国家间的差异,也缺乏研究探讨全球不同国家的COVID-19疫情周期性差异。     

全球及主要国家新型冠状病毒感染监测系统概述及疫情数据分析

通过对WHO、欧洲、英国、美国、日本和中国的新型冠状病毒感染(COVID-19)监测系统的性质、监测指标与报告时限以及疫情数据等进行分析, 探究了监测数据与大流行的关系及可能的影响因素。在COVID-19全球大流行持续近3年时间中, 全球及主要国家建立了COVID-19的监测系统, 收集了监测数据。监测数据在大流行的应对和控制中起到关键作用, 不仅可以反映COVID-19大流行的全貌, 而且可以及时评估防疫政策的效果。但是, 监测数据可能会受到不同国家的监测系统特点的影响。因此, 对大流行现状及危害的认识除了利用监测数据外, 还需要结合医疗机构挤兑情况、同一时期的超额死亡率等多源信息加以综合分析。     

南宁市新型冠状病毒肺炎聚集性疫情流行特征分析

目的分析广西壮族自治区南宁市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)聚集性疫情流行特征,为防控COVID-19疫情提供依据。方法通过中国疾病预防控制信息系统突发公共卫生事件报告管理信息系统收集2020年1—2月南宁市COVID-19聚集性疫情资料,采用描述流行病学方法分析疫情时间分布、地区分布、人群分布、感染来源、代际传播情况、疫情发现方式和规模等。结果 2020年1—2月南宁市共报告COVID-19聚集性疫情11起,报告确诊病例36例,涉及暴露人数293人,平均罹患率为12.29%,其中家庭聚集性疫情10起。疫情规模均较小,平均每起疫情报告病例3.27例。聚集性疫情病例发病时间在1月23日达高峰,报告时间主要集中在2月10日—18日;病例分布在2个城区和1个县,其中青秀区和西乡塘区罹患率为16.95%,高于马山县的5.17%(P0.05)。家庭密切接触者续发率为25.42%,高于其他密切接触方式(P0.05)。11起聚集性疫情中,输入疫情和输入关联性疫情9起;发生二代及以上病例5起,首代病例与二代病例发病间隔时间中位数为3 d。结论南宁市COVID-19聚集性疫情多由输入病例引起,以家庭聚集性疫情为主,疫情规模较小,报告集中在2月中旬,城区居民罹患率高于农村居民。     

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传染病预测模型分析

目的分析使用数学模型等方法预测新型冠状病毒肺炎(COVID-19)流行趋势的相关研究,为预测COVID-19流行趋势提供证据和经验,降低COVID-19疫情的危害。方法检索PubMed,中国知网,万方数据库新型冠状病毒肺炎专题等数据库,结合国家卫生健康委员会官方数据对比研究结果。结果检索后共发现21篇相关研究,分别使用SIR模型,SEIR模型等方法预测COVID-19流行趋势、评价干预手段。SEIR~(+CAQ)模型预测的累计确诊人数峰值和峰值出现时间与实际情况最为接近。数据显示我国采取的防控措施有效抑制了疫情的扩散。结论采用数学模型和其他方法预测COVID-19流行趋势时,应注意结合疾病自身特点和所研究地区的防控措施。     

湖南省郴州市Y县一起家庭聚集性新型冠状病毒肺炎疫情调查分析

【目的】分析一起新型冠状病毒肺炎(COVID-19)家庭聚集性疫情的流行病学特征,为家庭聚集性疫情的防控提供依据。【方法】应用现场流行病学方法调查湖南省郴州市Y县邓某家庭COVID-19聚集性疫情中病例及密切接触者,采用实时荧光定量RT-PCR法对采集的呼吸道标本进行新型冠状病毒核酸进行检测。描述性统计分析流行病学调查资料和数据。【结果】该起家庭聚集性COVID-19疫情的传染源为有湖北省武汉市洪山区居住史的病例邓某,曹某为二代病例,两人是男女朋友关系;2名无症状感染者为邓某的共同居住家人。【结论】COVID-19易在家庭内播散,要强化家庭内成员之间的防护意识,强化COVID-19防控知识宣传教育和重点人群管控,避免家庭聚集性疫情的发生和传播。     

基于指数平滑模型的湖北省新冠肺炎疫情预测分析

目的分析和预测湖北省新冠肺炎(COVID-19)疫情变化趋势。方法采用平滑指数模型对累计确诊病例数、累计治愈出院病例数、累计死亡病例数、重症病例数及危重症病例数进行拟合和预测。结果湖北省COVID-19疫情逐渐得到缓解,在2月18日进入快速“缓解期”后,3月21日进入慢速“缓解期”。采用指数平滑模型获得的拟合值与实际值的趋势基本吻合,模型拟合较好,预测结果表明在4月2日现存确诊病例数将减少至1000例以内,且主要为重症和危重症病例。结论湖北省COVID-19疫情的防控措施是有效的,指数平滑法拟合效果较好,可用于COVID-19的疫情预测。     

上海市新型冠状病毒肺炎疫情时空扩散特征和防控效果分析

目的对上海市2020年1月20日—3月24日报告的所有新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊病例进行疫情特征和防控情况分析,掌握本市疫情时空扩散特征、传播和变动的空间差异及与落实的防控措施之间的内在联系。方法通过整理上海市卫生健康委员会官方网站疫情通告和COVID-19确诊病例流行病学调查资料,收集汇总病例的年龄、性别、确诊日期、感染来源等,运用描述性流行病学方法分析本市COVID-19确诊病例的疫情扩散特征和采取的各项防控措施。结果上海市COVID-19确诊病例中,18～40岁青年人感染的比重较大,占39.03%(169/433);疫情共分为5个阶段,分别为第一次缓慢上升阶段、高速增长阶段、升速放缓阶段、维持"0"报告阶段和再次缓慢上升阶段;各阶段各类COVID-19确诊病例的报告和上海市采取的各项防控措施密不可分;本市疫情扩散比最高为0.502 2,各区在不同疫情发展阶段,疫情扩散比均表现为不同形态;总体而言,上海市COVID-19疫情防控措施是卓有成效的。结论上海市疫情已进入新的防控阶段,应根据国外COVID-19疫情形势,采取针对性的防控措施,及时发现境外输入性病例。     

基于时间窗长短期记忆模型分析新型冠状病毒肺炎疫情

  目的  提出一种新的网络模型以解决COVID-19出现初期认知不够、检测能力受限以及潜伏期长等因素导致每天检测出的感染人数与真实感染人数存在差异的问题,并预测COVID-19疫情发展趋势。  方法  以历史时间窗检测出的数据为依据,将时间窗策略结合长短期记忆(long short term memory, LSTM)网络模型对世界各个地区的确诊人数进行预测分析。  结果  基于时间窗的LSTM网络模型与其他模型相比准确度较高。对时间窗宽度进行分析发现,当宽度取5时预测结果最接近真实数据,这与COVID-19的潜伏期普遍为3~7 d相吻合。  结论  该方法为COVID-19疫情发展以及其潜伏期的分析提供了参考。