基于SEIAQR动力学模型预测湖北省武汉市新型冠状病毒肺炎疫情趋势

作     者：丁中兴 宋文煜 方欣玉 王凯 鲍倡俊 陈峰 沈洪兵 武鸣 彭志行 Ding Zhongxing;Song Wenyu;Fang Xinyu

作者机构：南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系211166 新疆医科大学医学工程技术学院数学教研室 江苏省疾病预防控制中心 

出 版 物：《中国卫生统计》 (Chinese Journal of Health Statistics)

年 卷 期：2020年第37卷第3期

页      面：327-330,334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：国家自然科学基金(81673275,82041024) 国家科技重大专项(2018ZX10715002-004-002,2018ZX10713001-001) 

主　　题：新型冠状病毒肺炎 传染病动力学模型 疫情预测 

摘      要：目的基于新型冠状病毒传播特点,使用实际数据拟合并预测武汉市疫情发展趋势。方法考虑新型冠状病毒肺炎传播规律及采取的隔离措施,构建SEIAQR动力学模型;研究使用2020年1月10日至1月31日武汉市累积发病人数及死亡人数数据对模型进行拟合,并使用2月1日至2月10日的实时数据对模型结果进行验证;最后,研究通过模型拟合结果评价现有抗疫防控措施的效果。结果武汉市发病人数在2月4日左右达到峰值,随后持续下降,2月14日至2月16日出现一个短暂的反弹期,直至5月疫情将基本结束流行。防控措施不变的情况下,疫情结束时预计50780人感染,2449人死亡,粗死亡率约为4.82%;及时有效的防控措施降低了75.08%的感染率和72.40%的因病死亡率;模型拟合偏差约为4.08%。结论 SEIAQR模型拟合效果良好,可以较为准确地预测疾病流行趋势。