SIR模型对北京市SARS疫情流行规律的拟合研究

目的　探讨SARS在人群中的传播规律 ,研究预防措施对疾病传播的影响 ,为预防的控制SARS提供科学依据。方法　根据北京市SARS原始数据和易感者、传染者及消除者 (SIR)模型方程组 ,计算出易感者、传染者及消除者人数 ,并求出传染率、消除比及阈值等具有流行病学意义的参数。结果　对上述三类人群数量进行拟合 ,预测值与实际值相符合 ,差异无显著性。估计 4月2 1日的易感者 (密切接触者和一般接触者 )人数为 81 4 70人 ,传染率r为 4 .0 31× 1 0 -5,消除比γ为 3.1 5 0 ,阈值 ρ为 781 4 5。 结论　SIR回归模型对SARS传播的拟合效果好 ,可用于理论上探讨预防措施对SARS发病及传播规律影响的研究。 4月 2 1日后采取的预防措施及时有效 ,防止了疫情进一步蔓延     

SARS病房的改造与管理初探

SARS是人类新发现的一种传染性很强的呼吸道传染病，该病的传播主要是通过短距离飞沫及密切接触传播，直接参与治疗的医护人员是本病的高危人群，因此，在防治SARS的过程中，如何做好医护人员的防护工作，是杜绝院内感染、防止疫情扩散的关键。现就以上几个方面结合本院在实践中的点滴体会讨论如下。     

定量评价SARS干预措施效果的传播动力学模型

目的建立一种可以用于严重急性呼吸综合征(SARS)干预措施效果定量评价的传播动力学模型。方法根据SARS流行规律,以传染病SEIR流行模型为基础,增设病例管理人群和控制措施相关参数,从而建立起SARS的传播动力学模型。以北京市2003年SARS流行为实例,说明所建模型在干预措施效果定量评价上的应用。结果所建立的模型可以随时调整干预措施相关参数。通过干预情景假定,可以模拟各种干预措施情况下SARS的流行过程,从而对干预措施效果做出定量评价。实例研究发现,该模型可以较好地模拟北京市2003年SARS流行过程;北京市2003年4月20日前后采取的措施对SARS疫情控制起到了关键性的作用。结论所建立的SARS流行模型是可靠和稳定的,可以用于SARS干预措施效果的定量评价。     

杭州市传染性非典型肺炎疫情处理措施效果评价

2003年4～5月间杭州市共发生2起4例传染性非典型肺炎(SARS)病人和5例疑似SARS病人,为控制疫情的蔓延,切惭传播途径,保护易感人群,杭州市疾病预防控制中心根据<中华人民共和国传染病防治法>、<突发公共卫生事件应急处理条例>和<杭州市非典防制技术要点(试行稿)>,对病人和疑似病人实施隔离治疗,密切接触者隔离留验,对疫点和留验点进行消毒,有效地控制了疫情在杭州市的进一步扩散,实现了零二代和医务人员零感染目标.现就杭州市SARS疫情处理措施报告如下.     

109例SARS病人流行病学资料分析

目的 了解严重急性呼吸综合症(SARS)病人的流行病学,明确其感染、传播和持续的过程及变量,为制定恰当的公共关系干预措施提供依据;探讨流行病学的某些因素与临床病情轻重及转归的关系。方法 用回顾性统计分析的方法对入院的109例SARS病例的流行病学及临床资料进行总结。结果 109例SARS病例潜伏期为2～14天,平均为6.9±2.8天。有66.0％的患者与原SARS患者有密切接触史或明确传染他人,呈家族及医务人员聚集现象。传播途径为近距离飞沫和密切接触。结论 ARS是一种严重的传染病,死亡率较高,但是切断传染源是可以预防的。     

2004年北京严重急性呼吸综合征疫情的流行特征

2004年4月北京出现了新发严重急性呼吸综合征(SARS)病例，共报告确诊病例7例，累计隔离密切接触者747人。我们通过对疫情发现经过、指示病例及传播链关系、潜伏期和密切接触者管理情况等进行描述，分析了2004年北京SARS疫情流行特征。     

SARS病人密切接触者管理模式探讨

20 0 3年 3月初北京开始出现SARS病例 ,此后疫情快速蔓延。目前已知此种疾病为急性呼吸系统传染病 ,通过飞沫近距离传播。石景山区 4月 8日报告了首例病例 ,截止到 6月 1 0日 ,累计报告疑似和确诊病例 1 71例 ,其中确诊患者共计 1 1 9例 ,出院 85例 ,死亡 7例。累计共隔离密切接触者 1 0 1 9人 ,隔离期间共发病 1 4例。根据石景山区对密切接触者隔离管理的经验和效果 ,本文谈一些自己的看法。1　密切接触者隔离方式的选择及相关问题按卫生部相关规定将接触过SARS的人员按一定标准划分出密切接触者 ,按规定隔离一定时间 ,目的是将这些发…     

传染性非典型肺炎临床诊断病例分析

传染性非典型肺炎(Infectious Atypical Pneumonia，又称为Severe Acute Respiratory Syndrome，SARS)是由新型冠状病毒感染引起的一种致死性的呼吸道传染病。在未加干预的情况下。一个SARS病人平均会导致3个密切接触者发病。人类发现SARS时间较短。对该病的认识还非常有限，特别是目前尚无特异性实验室检测方法，临床诊断主要依据流行病学史、临床表现、血常规和胸片改变等进行判断。现对2003年3月至6月北京市直接临床诊断的SARS病例临床表现分析结果报告如下。     

广东省SARS传播趋势的预测模型研究

传染性非典型肺炎是一种SARS冠状病毒引起的急性呼吸道传染病,是21世纪人类遭遇的第一种能引起世界范围内流行的新发传染病[1].该疾病潜伏期短、发病急、病死率高,抗生素基本治疗无效.对于未知的并且没有很好治疗措施的一种急性传染病,最有效的控制措施是疫情公示和隔离,通过媒体将疫情向公众公布,同时将感染人群和疫区与外界隔离,防止疾病的扩散更显得尤其重要.但是隔离措施的实施也需要根据疾病传播的速度和强度而定,疾病发生发展以及传染病的流行趋势也是采取预防控制措施必须考虑的因素,本文对描述传染病传播速度及疾病流行趋势预测的模型进行探讨.     

护理人员中的SARS感染

严重急性呼吸综合征(Severe Acute Respiratory Syndrome，SARS)是一种以呼吸道传播为主的急性传染病，该病传染性强，暴发、流行常呈医院或社区聚集性。医务人员，尤其是护理人员是病人的密切接触者，在SARS流行期间，护理人员和医院护理工作受到了严重的冲击，并为此付出了沉重的代价。现就有关护理人员SARS感染状况、相关危险因素及其有效控制措施方面的文献资料作一综述。     

Spatial dynamics of an epidemic of severe acute respiratory syndrome in an urban area

OBJECTIVE: To map risk of exposure to severe acute respiratory syndrome (SARS) in an urban area and assess the ability of traditional interventions to control dispersion of the disease. METHODS: Data on the Beijing SARS epidemic were used to map spatial clusters of identified contacts and to estimate transmission of SARS using a model with a time-dependent transmission rate. RESULTS: The estimated transmission rate decreased dramatically from 20 to 30 April 2003. The total number of cases in the epidemic in Beijing was estimated to be 2521. Hierarchical clustering revealed that risk-exposures were widespread, but clustered in a pattern that is distinctly related to the Beijing urban ring roads. CONCLUSION: Traditional control measures can be very effective at reducing transmission of SARS. Spatial patterns of risk-exposures can inform disease surveillance, prediction and control by identifying spatial target areas on which interventions should be focused.     

广东省SARS传播模型实证研究

目的探讨严重急性呼吸系统综合征(severe acute respiratory syndrome,SARS)在人群中的传播规律,研究预防措施对疾病的影响,为预防控制SARS提供科学依据。方法用确定性的SIR模型和SEIDR模型等传播动力学数学模型对SARS流行过程进行估计与分析。结果通过对卫生部2003年4月22日公布的广东省的数据,用确定性SIR模型估计消除比。广州市SARS的基本繁殖率为3.5左右。结论确定性的SIR模型、确定性SEIDR模型能比较好模拟并估计出SARS传播过程,并能够对未来的SARS流行趋势和流行规模进行预测。     

Understanding the spatial diffusion process of severe acute respiratory syndrome in Beijing

OBJECTIVES: To measure the spatial contagion of severe acute respiratory syndrome (SARS) in Beijing and to test the different epidemic factors of the spread of SARS in different periods. METHODS: A join-count spatial statistic study was conducted and the given hypothetical processes of the spread of SARS in Beijing were tested using various definitions of 'joins'. RESULTS: The spatial statistics showed that of the six diffusion processes, the highest negative autocorrelation occurred in the doctor-number model (M-5) and the lowest negative autocorrelation was found in the population-amount model (M-3). The results also showed that in the whole 29-day research period, about hour or more days experienced a significant degree of contagion. CONCLUSIONS: Spatial analysis is helpful in understanding the spatial diffusion process of an epidemic. The geographical relationships were important during the early phase of the SARS epidemic in Beijing. The statistic based on the number of doctors was significant and more informative than that of the number of hospitals. It reveals that doctors were important in the spread of SARS in Beijing, and hospitals were not as important as doctors in the contagion period. People are the key to the spread of SARS, but the population density was more significant than the population size, although they were both important throughout the whole period.     

Identification of geographic clusters for temporal heterogeneity with application to dengue surveillance

Identifying transmission of hot spots with temporal trends is important for reducing infectious disease propagation. Cluster analysis is a particularly useful tool to explore underlying stochastic processes between observations by grouping items into categories by their similarity. In a study of epidemic propagation, clustering geographic regions that have similar time series could help researchers track diffusion routes from a common source of an infectious disease. In this article, we propose a two-stage scan statistic to classify regions into various geographic clusters by their temporal heterogeneity. The proposed scan statistic is more flexible than traditional methods in that contiguous and nonproximate regions with similar temporal patterns can be identified simultaneously. A simulation study and data analysis for a dengue fever infection are also presented for illustration.     

中国H5N1禽流感时空分布特征研究

  目的  以中国31个省(自治区、直辖市)为研究区域,探究其2004—2019年H5N1亚型高致病禽流感发生次数时空分布特征。  方法  基于ArcGIS 10.5软件和SPSS 26.0软件,应用聚类分析和χ2检验研究H5N1疫病的时间分布特征和影响因素。应用空间自相关方法研究H5N1疫病的空间分布特征。  结果  通过时间聚类分析,得到在疫情流行阶段(2004—2005年)和平稳阶段(2006—2019年),H5N1疫情暴发次数在时间分布上都存在聚集性,其中1月、2月、6月和11月为疫病的高发期。通过全局空间自相关分析,发现疫情流行阶段H5N1空间分布呈聚集性,疫情平稳阶段呈现随机分布。通过局部自相关分析,表明流行阶段H5N1热点地区集中在中国中部地区,主要包括乌鲁木齐、咸宁、岳阳、安庆、九江等市,平稳阶段的热点地区主要集中在中国西北部。χ2检验显示疫病发生与候鸟迁徙具有相关关系。  结论  中国H5N1禽流感在流行阶段具有时空聚集性,在平稳阶段仅具有一定的时间聚集性。     

运用空间核密度估计和SNP分子分析技术进行结核病发病冷热点地区传播模式探索

目的 通过空间和分子维度的整合分析技术应用，探索不同疫情地区的结核病传播规律和影响因素，为结核病精准防控提供量化依据。方法 通过结核病高发地区（热点）和低发地区（冷点）患者现住址坐标点为定位信息的核密度估计，探索空间聚类特征，同时结合菌株的全基因组序列的单个核酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms, SNPs)聚类分析，制作社会网络图。结果 基本特征比较发现，热点地区患者较冷点地区的年龄大（rank sum test P=0.002），文化水平低(rank sum test P=0.000)，家庭接触来源占比大(〖XC小五号.EPS;P〗=5.122,P=0.024)，体重指数小(rank sum test P=0.000)，合并糖尿病的比例大（Fisher确切概率法 P=0.016）；而冷点地区患者外地旅居史占比大（〖XC小五号.EPS;P〗=5.65,P=0.017）。热点和冷点地区侦测到4个空间聚类，主要集中在城乡结合部。热点和冷点地区菌株的全基因组测序共筛选出14250个SNPs位点，两地区的SNPs矩阵的分子距离中位数分别为897.5和746，两个矩阵的SNP距离差异有统计学意义（rank sum test P=0.000）。热点地区SNPs≤12（近期传播）的分子簇有2个；冷点地区的分子簇有1个。热点地区空间成簇病例42例，分子成簇空间散发病例3例，空间-分子成簇2例；冷点地区有空间成簇26例，分子成簇空间散发病例2例，空间-分子成簇2例。热点和冷点的社会网络密度分别为0.002和0.001；两个地区的空间成簇差异有统计学意义（〖XC小五号.EPS;P〗=3.92, P=0.047）。结论 结核病高发热点在本地局域性传播的可能性大于冷点地区，冷点地区存在与外地的基因交流。因此，热点地区的结核病防控应该以本地重点人群主动筛查为主，而冷点地区应加大流动人口排查。[JP]     

2010-2019年中国经同性传播感染HIV的青年男学生时空分布特征

目的 了解2010-2019年中国经同性传播感染HIV的18～ 24岁男性青年学生HIV感染者时空分布特征及变化趋势,为开展青年学生艾滋病防控措施提供参考.方法 以18～24岁经同性传播感染HIV的男性青年学生为研究对象,通过ArcGIS 10.3软件进行分布描述、局域热点分析,并通过SaTScan 9.6软件进行时空...     

SARS的流行病学特征

本文对自SARS发生以来的有关文献资料进行了综述，介绍了全球SARS发生发展的过程和流行概况、流行环节、分布特征以及影响SARS流行的因素。对SARS潜伏期、传染性、超级传播现象、传播途径、人群易感性及“三间”分布特征进行了重点阐述。对SARS病人的预后及其影响因素也作了简要介绍。     

甘肃省2009-2014年乙型肝炎报告发病率的时空聚集性研究

目的 使用空间统计学研究方法,分析2009-2014年甘肃省乙型肝炎(乙肝)报告发病率的时空分布特征,探索热(冷)点及时空聚集性,为该地区未来乙肝防控提供科学依据。方法 利用2009-2014年甘肃省乙肝报告发病率数据和GeoDa、SatScan空间统计学软件,通过空间自相关性和扫描统计量的分析,在县/区水平探索该地区乙肝发病的热(冷)点地区及其空间变化趋势,并分析其时空聚集性。结果 2009-2014年甘肃省乙肝报告发病率存在空间自相关性;局部G统计量显示热点县/区数量有下降趋势,主要分布在河西地区,临夏回族自治州与甘南藏族自治州热点县/区数量有上升趋势;冷点区域未发现有明显规律;时空扫描结果显示,乙肝高发病率可能聚集于河西地区,聚集时间为2009-2011年;而低发病率可能聚集于甘肃东部地区,聚集时间为2012-2014年。结论 2009-2014年甘肃省乙肝报告发病率存在时间与空间的聚集性,河西地区热点县/区数量有下降趋势,临夏回族自治州与甘南藏族自治州热点县/区数量呈上升趋势,应成为未来甘肃省乙肝防控的重点区域。     

传染病流行模型中高维非线性参数估计方法

目的研究根据流行数据逆向估计流行模型中高维非线性参数的方法。方法采用Gepasi3.3软件中的全局优化方法估计非线性传播动力学模型中的各个参数。以SARS流行模型的参数估计为例说明其应用。结果流行模型中各状态变量之间互相转换的公式可以方便地移植到Gepasi软件中的模型定义部分。选择适当的全局优化算法,容易估计出与实际流行数据拟合最佳的各个参数的取值。实例研究发现,Gepasi软件中的遗传算法可以用于估计SARS流行模型中的未知参数。采用估计参数模拟的北京每日新增SARS临床诊断病例数与实际的流行数据相比无明显差异(P>0.05)。结论Gepasi软件中的全局优化方法是强健和可靠的,可以用于流行模型中高维非线性参数的估计。