传染病动力学模型在新型冠状病毒感染中应用的研究进展

2019年底新型冠状病毒感染疫情的出现给中国及世界造成了极大影响。传染病动力学模型因其可以揭示传染病的特征并预测其传播趋势，被广泛应用于新型冠状病毒感染疫情的预测。目前应用较广泛的传染病动力学模型是仓室模型，其结构相对简单，数据无需太过复杂，应用于早期疫情预测，但缺乏对不同个体间交互作用的考量。微观个体模型和集合种群模型克服了上述不足。微观个体模型从微观个体层面考虑了个体接触交互的异质性，但计算复杂、计算量庞大；集合种群模型考虑了种群的移动性和种群内部个体的异质性，但需要庞大的人类地理位置信息网络来构建模型。本文针对三种不同传染病动力学模型在疫情中的应用进行概述，通过比较不同模型的优缺点，探寻从多水平上建立精准预测重大突发急性传染病传播动态的综合传染病动力学模型的可能性，以期为形成快速有效的防控策略提供数据支撑和理论依据。     

SEIQCR传染病模型的构建及在广州市新型冠状病毒肺炎公共卫生防控效果评估中的应用

目的 构建易感者(S)-潜伏者(E)-发病者(I)-隔离者(Q)-确诊者(C)-恢复者(R)模型(SEIQCR),并初步用于评价广州市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中公共卫生干预措施的效果。 方法 在SEIR传播动力学模型基础上,添加隔离模块和确诊模块,建立联合考虑潜伏期传播规律和追踪隔离干预措施的SEIQCR传播动力学模型。以2020年1月13日至2020年3月17日广州市疫情数据为基础,拟合得到SEIQCR模型的动力学参数。 结果 SEIQCR模型显示预测每日发病数与实际发病数高度吻合(R2=0.93)。启动一级响应之后,时变再生数(R_t)呈快速下降趋势,提示本地传播得到有效控制。 结论 广州市COVID-19疫情的防控措施是有效的,各地方政府应严格执行隔离制度,切断传播途径,全力遏制COVID-19 传播。SEIQCR模型的构建策略可为其他地区的干预措施评估提供方法学借鉴。     

新型冠状病毒肺炎疫情下医务人员医院感染三级预防模型构建

为了提高医务人员医院感染治理能力,根据医务人员的健康-感染病连续谱和感染病防控要素,建立医务人员医院感染三级预防模型,通过分析新型冠状病毒肺炎疫情暴发后预防措施存在的问题和取得的实效,从正反两方面验证模型合理性及指导性.结果显示,三级预防模型是一个动态完善的模型,第一级预防措施分为针对医务人员的高危策略和全人群策略,第...     

武汉交通管制和集中隔离对新型冠状病毒肺炎疫情影响的动力学模型研究

目的 定量评价武汉市采取交通管制和集中隔离措施对新型冠状病毒肺炎疫情的控制作用,为疫情防控提供科学依据。 方法 基于SEIR动力学模型,考虑无症状感染者和未确诊隔离患者的特征,构建SEIAHR模型。基于防控措施的实施时间,将疫情分为三阶段,并分别进行参数拟合和计算基本再生数,并对疫情的发展趋势进行预测。 结果 交通管制和集中隔离实施后,R0显著降低,三阶段的R0分别为3.684 1(95%CI:3.106 1~4.048 0)、2.178 8(95%CI: 1.725 8~3.577 6)、0.362 5(95%CI: 0.349 9~0.367 6),发病高峰也发生前移,从交通管制前的2020年4月19日前移至2020年3月14日,疫情规模也在防控措施的作用下减小。 结论 武汉交通管制和集中隔离措施对于疫情控制具有相当良好的作用,可以为其他国家疫情防控提供参考。     

感控督导员的质量管理对新型冠状病毒肺炎院内感染防控工作的影响

目的探讨感控督导员制度在新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）医院感染防控质量持续改进中的作用。方法在荆州市第一人民医院新冠肺炎重症救治中心实施感控督导员制度,并比较实施前后新冠肺炎病区医务和保洁人员的医院感染防控能力。结果实施感控督导员制度后,医务人员和保洁人员在手卫生依从性、穿脱防护用品步骤、护目镜穿戴、口罩穿戴、医疗废物处理和物表消毒合格率等方面均高于实施前,差异有统计学意义(P＜0.05)。结论在新冠肺炎隔离病区实施感控督导员制度,能明显提高工作人员的医院感染防控能力,对降低一线人员感染风险,实现医务人员零感染目标,发挥了重要作用。     

修正SEIR传染病动力学模型应用于湖北省2019冠状病毒病(COVID-19)疫情预测和评估

目的: 建立可用于2019冠状病毒病（COVID-19）疫情评估的SEIR传染病动力学模型,并对湖北省COVID-19疫情进行预测和评估。方法: 考虑COVID-19潜伏期患者不易被有效隔离,且具有较强的传染能力,建立了联合考虑潜伏期传播能力和追踪隔离干预措施的COVID-19 SEIR传染病动力学模型。以2020年1月23日至2月24日的湖北省疫情数据为依据,拟合得到了新建立的修正SEIR模型的动力学参数。通过欧拉数值方法实现修正SEIR传染病动力学模型的求解,对湖北省疫情进行分析,评估防控隔离和集中收治等措施对疫情发展的影响。结果: 修正的SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与湖北省疫情的实际情况较为符合。模型理论分析表明,防控隔离和医学追踪隔离等措施对疫情大面积传播有重要抑制作用;集中接收、分层治疗等重要措施对感染人数峰值的迅速回落起到了关键作用;此外,个人提高防范意识,采取严格自我防护措施,遏制了感染人数的新增。结论: 修正的SEIR传染病动力学模型可用于COVID-19传播态势分析,以便为制订未来的疫情干预决策提供一定的理论支持。     

海军大型战斗舰艇传染病预测模型选择

海军大型战斗舰艇作为一种重要的海上作战平台,编制人员多,内部空间紧凑,非常易于传染病的流行和传播,因此,选择适用于该环境的预测模型对卫生防疫工作的顺利开展非常重要。本文介绍了4个经典的传染病动力学模型,总结了各类仓室模型及其关键特征,并就常见的几种实际模拟需求展开了讨论,以期能有助于相关卫勤人员应对诸如新冠疫情等卫生防疫方面的挑战。     

基于ARIMA模型的广西新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势预测

目的:分析广西新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊病例的时空特征,预测COVID-19确诊病例的动态变化趋势,为今后类似的新发传染病疫情暴发时,对其流行病学分布、发展趋势及预警防控提供科学依据和借鉴意义.方法:从时间和空间方向分析研究2020年1-2月广西全区COVID-19确诊病例的流行特征,构建自回归求和移动平...     

利用人口流动数据以及两阶段模型预测2019冠状病毒病流行趋势

目的：基于人口流动和疫情防控措施信息构建数学模型,预测2019冠状病毒病（COVID-19）疫情的发展趋势。 方法：获取截至2020年2月8日浙江省乐清市151例确诊病例的患病过程以及乐清和武汉之间的人口流动等信息,采用两阶段的方法构建数学模型,将人口流动数据与确诊病例症状开始时间以及输入性病例和本地病例的传播动力学特征整合起来,模拟并预测乐清的COVID-19疫情发展趋势。 结果：在疫情初期,每日从武汉来的输入性病例数（症状出现日）与当日、 6?d前和 9?d前从武汉到乐清的旅客数量成正相关。利用根据武汉到乐清的旅客数量估计的输入性病例数以及易感-暴露-感染-恢复模型预测乐清最终的病例数为170例。如果根据每日报告的输入性病例数来预测,预计最终病例数为165例。截至2020年4月27日,乐清实际监测到的病例数为170例,这两个预测值与实际值均接近。 结论：本研究建立的两阶段预测模型能够对COVID-19的流行趋势做出准确预测。     

基于专家经验研究的新型冠状病毒肺炎中医药证治研究

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）暴发以来,中医药在疫情防控一线发挥了重要作用。目前国内中医界对COVID-19的研究理论呈现百家争鸣的态势,本文梳理了其中具有代表性的中医药专家对COVID-19病名、病性、病机、治则治法、方药等的主要观点,并进行了总结分析。大多数中医药专家认为COVID-19属于“湿毒疫”,“湿毒”是COVID-19的病理核心,在病机中有着重要地位,但也有中医药专家提出从“火热”“气不摄津”“温热”等角度探讨COVID-19病机。除此之外,对COVID-19的病位、病性,中医药专家们亦都有自己独到的观点,直接影响到COVID-19的治则治法和选方用药。我们对目前研究尚存在的问题提出几点思考：（1）要从疾病的发生、发展全过程把握病机;（2）从“三因制宜”角度辨别其病机同中有异;（3）不可忽视瘀血在疾病转归中的重要作用;（4）中医药辨治还要实现主观性与客观化、个性化与标准化的统一。     

海军驻湖北某部队新型冠状病毒肺炎疫情期间睡眠质量和心理状况调查

目的 了解新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情流行期间驻湖北某海军部队官兵的睡眠质量和心理状况,探讨其影响因素,维护疫情期间官兵身心健康。方法 采用随机抽样调查,应用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）量表、患者健康问卷抑郁量表（PHQ-9）、广泛性焦虑障碍量表（GAD-7）和事件冲击量表修订版（IES-R）评估驻湖北某海军部队官兵的睡眠和心理状况。结果 发放问卷238份,回收有效问卷232份,有效率为97.5%。PSQI量表得分为2.00（1.00,5.00）分,睡眠质量较差、很差者分别占5.6%（13/232）和0.9%（2/232）。PHQ-9得分为0.00（0.00,2.00）分,存在轻度、中度、重度抑郁者分别占12.1%（28/232）、0.9%（2/232）、0.4%（1/232）。GAD-7得分为0.00（0.00,0.00）分,7.8%（18/232）的官兵存在轻度焦虑状态。IES-R得分为1.00（0.00,5.00）分,存在轻度、中度心理应激者分别占12.5%（29/232）和1.3%（3/232）。结论 海军驻湖北某部队官兵在COVID-19疫情期间的睡眠质量和心理状态总体尚好;少部分人员存在睡眠质量差、抑郁、焦虑或心理应激反应,大多数程度较轻。相关单位可开展心理疏导和人文关怀等应对策略,以更好地维护疫区官兵身心健康,保障战斗力。     

抗击新型冠状病毒肺炎海军医疗队营区防疫及感染控制

2019年12月以来,湖北省武汉市及周边地区持续发现多起不明原因肺炎病例,且疫情日益加重。2020年1月24日,海军军医大学（第二军医大学）组派医疗队驰援武汉,执行紧急医学救援任务。此次医学救援是一场救治战,更是一场防疫战。个人防护、严格的消毒隔离措施及营区防疫非常重要,是实现医务人员零感染的前提与保障。本文对海军军医大学（第二军医大学）驻武汉医疗队营区人员管理、洗消等防疫及感染控制方面的措施与经验作一介绍。     

重型、危重型新型冠状病毒肺炎患者合并心肌损伤特点及其对转归的影响

目的 分析重型、危重型新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者合并心肌损伤的特点、危险因素及其与转归的关系。方法 收集2020年1月至3月于解放军中部战区总医院诊治的重型、危重型COVID-19患者的临床资料。根据病程中是否发生心肌损伤将患者分为非心肌损伤组和心肌损伤组,比较两组患者基线资料、临床表现、辅助检查、治疗和转归情况,分析重型、危重型COVID-19患者发生心肌损伤的危险因素及其对转归的影响。结果 纳入56例重型、危重型COVID-19患者,其中非心肌损伤组22例、心肌损伤组34例。两组患者均以男性多见,性别构成在两组间差异无统计学意义（P>0.05）。与非心肌损伤组相比,心肌损伤组患者年龄更大［78.5（70.8,89.0）岁vs 56.5（50.3,68.3）岁,P<0.01］,≥65岁患者占比较高［85.3%（29/34）vs 31.8%（7/22）,P<0.01］,合并冠心病的患者占比较高［38.2%（13/34）vs 9.1%（2/22）,P<0.05］。就诊症状均以发热（87.5%,49/56）、咳嗽（64.3%,36/56）和乏力（46.4%,26/56）等常见,两组间各症状发生率差异均无统计学意义（P均>0.05）。非心肌损伤组肺部CT表现为片样/斑片样影和磨玻璃影的患者比例高于心肌损伤组［72.7%（16/22）vs 38.2%（13/34）,P<0.05］,其余征象在两组间差异均无统计学意义（P均>0.05）。与非心肌损伤组相比,心肌损伤组患者氨基末端B型钠尿肽原、D-二聚体、降钙素原和IL-6水平均较高［4 939.5（1 817.0,9 450.3）pg/mL vs 612.5（301.0, 1 029.5）pg/mL、4 386.5（2 309.5,9 635.3）ng/mL vs 850.5（343.5,2 333.8）ng/mL、0.46（0.23,3.79）ng/mL vs 0.18（0.13,0.39）ng/mL、138.6（41.9,464.8）pg/mL vs 65.1（34.7,99.3）pg/mL］,差异均有统计学意义（P均<0.01）。多因素logistic回归模型分析显示,年龄≥65岁（OR=18.62,95% CI 1.61～215.96,P<0.05）和D-二聚体水平≥ 3 000 ng/mL（OR=15.48,95% CI 1.45～164.77,P<0.05）是重型、危重型COVID-19患者并发心肌损伤的独立危险因素。在治疗和转归方面,两组患者在抗病毒、抗细菌、糖皮质激素等药物的使用方面差异均无统计学意义（P均>0.05）;心肌损伤组患者死亡率与非心肌损伤组相比更高［58.8%（20/34）vs 9.1%（2/22）,P<0.01］,且接受气管插管、体外膜肺氧合、连续性血液净化治疗等有创生命支持者均为心肌损伤组患者。结论 高龄,男性,合并冠心病和（或）心功能不全,以及D-二聚体、降钙素原和IL-6异常升高是重型、危重型COVID-19患者并发心肌损伤的危险因素;重型、危重型COVID-19患者发生心肌损伤时病情将进一步加重,部分患者甚至需要有创循环呼吸支持,且预后不良,死亡率高,需要更严密、动态地观察上述指标,并针对相关因素积极治疗。     

新型冠状病毒肺炎疫情防控常态化时期大学生心理健康状况调查

目的 分析新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控常态化时期大学生的心理健康状况,为心理健康干预提供依据。方法 2020年4月15至30日,选取上海市3所大学,通过微信平台进行网络调研。采用问卷星调研平台设计调查问卷,收集高校学生人口学资料;采用改编的正性负性情绪量表评估情绪状况;采用匹兹堡睡眠质量指数量表评价睡眠质量。结果 共1 195名大学生纳入研究,其中男531例、女664例,年龄17~39岁。COVID-19疫情防控常态化时期大学生负性情绪较多,主要有焦虑（46.6%,557/1 195）、难过（28.9%,345/1 195）、紧张（25.0%,299/1 195）、害怕或恐慌（21.3%,255/1 195）;正性情绪中除平静（55.9%,668/1 195）外,其他正性情绪较少。17.6%（210/1 195）的学生报告主观睡眠质量不佳,有18.8%（225/1 195）、17.3%（207/1 195）和14.8%（177/1 195）的学生存在入睡困难、夜间易醒或早醒和睡眠不足问题。年龄、性别、受教育水平、所处地区、居住状态为情绪状况和睡眠状况的影响因素,所学专业是情绪状况的影响因素（P均<0.05）。结论 COVID-19疫情防控常态化时期大学生普遍存在负性情绪和睡眠质量不佳问题。对于年龄较大、女性、硕士及以上学生、此前处于国外或湖北地区、处于被隔离或被观察状态和医学相关专业学生应给予重点关注与关怀。     

GM（1，1）灰色模型在广西四种细菌性传染病流行趋势预测

目的验证灰色系统GM（1,1）模型应用于四种细菌性传染病发病率预测的效果。方法用GM（1,1）灰色模型对广西壮族自治区1995～2008年的伤寒副伤寒、流脑、细菌性痢疾和其它感染性腹泻等四种细菌性传染病进行拟合,并预测1996—2010年的发病情况,验证所建模型的精确度。结果四痛所建立的GM模型方程分别为Y（t＋1）=-201．881797e-0.053352t＋215．581797、Y（t＋1）=-0．931478e-0 294844t＋1．531478、Y（t＋1）=-761．597889e-0.066299t＋811．127889和Y（t＋1）=-528．234109e-0.056819t-494．354109,C值分别为0．7831、0．1568、0．5059和0．5465,P值分别为0,4615、1．0000、0．8462和0．7692,拟合精度分别为不合格、好、合格和勉强,实际值与预测值的符合程度以流脑为最高,次为细菌性痢疾和其它感染性腹泻。结论GM（1,1）模型适用于广西流脑、细菌性痢疾和感染性腹泻的预测,不适用于发病率波动性较大的伤寒副伤寒的预测。     

基于机器学习算法的新型冠状病毒肺炎患者院内结局预测

目的 利用机器学习算法构建新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者临床结局的预测模型,并探索结局相关因子.方法 收集2020年2月5日至4月15日武汉市火神山医院及华中科技大学同济医学院附属同济医院光谷院区收治的COVID-19患者的临床指标与结局(院内死亡和院内接受气管插管治疗),利用人工神经网络(ANN)、朴素贝叶斯、logistic回归、随机森林4种机器学习算法构建患者临床结局的预测模型.结果 共纳入4804例COVID-19患者,其中发生院内死亡100例(2.08％)、接受气管插管治疗87例(1.81％).与院内死亡相关性最强的变量为白细胞计数、白蛋白、钙离子、血尿素氮、心肌型肌酸激酶同工酶和年龄,与院内接受气管插管治疗相关性最强的变量为白细胞计数、淋巴细胞绝对值、超敏CRP、总胆红素、钙离子和年龄,分别利用以上变量、基于4种机器学习算法构建院内死亡和院内接受气管插管治疗预测模型.4种预测模型中,相较于基于ANN、logistic回归、随机森林算法构建的模型[预测院内死亡的AUC值(95％CI)分别为0.938(0.882～0.993)、0.926(0.865～0.987)、0.867(0.780～0.954),预测院内接受气管插管治疗的AUC值(95％CI)分别为0.932(0.814～0.980)、0.935(0.817～0.981)、0.936(0.921～0.972)],基于朴素贝叶斯算法构建的模型在预测COVID-19患者院内死亡(AUC=0.952,95％CI 0.925～0.979)和接受气管插管治疗(AUC=0.948,95％CI 0.896～0.965)方面性能均最佳.结论 4种机器学习算法在预测COVID-19患者临床结局方面性能良好,其中以基于朴素贝叶斯算法构建的预测模型最佳.白细胞计数、白蛋白、钙离子、血尿素氮、心肌型肌酸激酶同工酶和年龄可以用来预测COVID-19患者院内死亡,白细胞计数、淋巴细胞绝对值、超敏CRP、总胆红素、钙离子和年龄可以用来预测患者院内是否接受气管插管治疗.     

新型冠状病毒肺炎疫情期间加强医院感染控制措施对院内环境致病菌落分布的影响

目的 探讨新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情期间加强医院感染控制措施对减少院内环境致病菌落的作用,为防疫安全工作提供保障。方法 随机选取我院加强医院感染控制措施前（2019年12月21日至2020年1月21日）进行过生物采样的160个标点（45个采用平板沉降法采样,115个采用擦拭法采样）作为对照组,加强医院感染控制措施后（2020年1月24日至2020年2月24日）进行过生物采样的160个标点（64个采用平板沉降法采样,96个采用擦拭法采样）作为观察组,比较加强医院感染控制措施前后院内环境中细菌致病菌落分布的变化。结果 加强医院感染控制措施前,160个采样标点中有39个（24.4%）细菌致病菌落检出阳性,其中45个平板沉降法采样的标点中有7个（15.6%）细菌致病菌落检出阳性,115个擦拭法采样的标点中有32个（27.8%）细菌致病菌落检出阳性。加强医院感染控制措施后,160个采样标点中有18个（11.2%）细菌致病菌落检出阳性,其中64个平板沉降法采样的标点中有4个（6.2%）细菌致病菌落检出阳性,96个擦拭法采样的标点中有14个（14.6%）细菌致病菌落检出阳性。统计学分析表明,加强医院感染控制措施后平板沉降法采样的标点细菌致病菌落检出阳性率与加强医院感染控制措施前相比差异无统计学意义（P>0.05）,但擦拭法采样的标点和总体细菌致病菌落检出阳性率均低于加强医院感染控制措施前（P=0.020、0.002）。加强医院感染控制措施后平板沉降法采样的标点细菌致病菌落数量为（0.69±0.09）CFU/cm²,与加强医院感染控制措施前[（0.85±0.15）CFU/cm²]相比差异无统计学意义（P>0.05）;加强医院感染控制措施后擦拭法采样的标点细菌致病菌落数量为每皿（0.19±0.06）CFU,低于加强医院感染控制措施前[每皿（0.32±0.08）CFU],差异有统计学意义（P=0.001）。结论 在COVID-19疫情期间,通过加强消毒、提高消毒质量等医院感染控制措施可有效减少医院环境中的致病菌落,有助于降低医护人员感染暴露的风险。     

状态空间模型及其在传染病发病率预测中的应用

目的 :研究状态空间模型的建立及其在传染病发病预测中的应用,并探讨提高模型准确性和实用性的途径。方法 :以2005年1月~2010年12月我国肺结核发病资料建立模型,以2011年的发病资料作为模型预测效果的考核样本。首先采用移动平均比率法和HP滤波对资料进行初步分析,然后根据分析的结果进行定阶、初始化并估计参数,建立状态空间模型,最后对预测结果进行检验和分析。结果:状态空间模型可以将发病率变化过程中的各种特征成分分解出来,其年内逐月发病率的预测精度在90%以上。结论:状态空间模型对我国肺结核发病情况的拟合度较高,预测效果良好。