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

作     者：叶元庆 雷浩 陈辰 胡可嘉 徐小林 袁长征 曹淑殷 王思思 王思聪 李舒 应智峻 贾君麟 王秦川 Sten H.VERMUND 许正平 吴息凤 YE Yuanqing;LEI Hao;CHEN Chen;HU Kejia;XU Xiaolin;YUAN Changzheng;CAO Shuyin;WANG Sisi;WANG Sicong;LI Shu;YING Zhijun;JIA Junlin;WANG Qinchuan;Sten H.VERMUND;XU Zhengping;WU Xifeng

作者机构：浙江大学医学院附属第二医院生物统计、生物信息学和大数据中心浙江杭州310009 浙江大学医学院公共卫生学院大数据健康科学系浙江杭州310058 浙江大学健康医疗大数据国家研究院浙江杭州310058 浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤外科浙江杭州310016 美国耶鲁大学耶鲁公共卫生学院康涅狄格州纽黑文市06520 浙江大学医学院环境医学研究所浙江杭州310058 浙江大学感染性疾病诊治协同创新中心浙江杭州310003 

出 版 物：《浙江大学学报（医学版）》 (Journal of Zhejiang University(Medical Sciences))

年 卷 期：2021年第50卷第1期

页      面：68-73页

核心收录：

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学] 

基　　金：浙江大学新型冠状病毒(2019-nCoV)肺炎应急科研专项(2020XGZX003) 浙江省创新团队(2019R01007) 浙江省重点实验室(2020E10004) 浙江省自然科学基金(LEZ20H260002) 

主　　题：2019冠状病毒病 中国 输入病例 本地病例 易感-暴露-感染-恢复模型 预测 

摘      要：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。