检索结果-南通市图书馆

中华疾病控制杂志 2022年第1期26卷 112-115页

作者：张开漩胡宽邹频昂罗芳罗丹陈悦彭文慧汪保国广东药科大学公共卫生学院流行病学教研室广州510310

目的调查广州市一起输入型Delta变异毒株引起的COVID-19疫情,分析其传播链及传播特征,为预测疾病发展及疫情防控提供理论依据。方法通过收集广州市官方发布的信息,从中选择具有明确传播链的确诊病例,计算此次疫情传播的代间隔(serial in... 详细信息

目的调查广州市一起输入型Delta变异毒株引起的COVID-19疫情,分析其传播链及传播特征,为预测疾病发展及疫情防控提供理论依据。方法通过收集广州市官方发布的信息,从中选择具有明确传播链的确诊病例,计算此次疫情传播的代间隔(serial interval, SI)、基本再生数(R;)以及实时再生数(R;)等传染病指标,分析其流行病学特征。结果 2021年5月21日-6月20日,广州市累计确诊144例本土COVID-19病例,从中选择具有明确传播链的67对病例,计算SI服从Gamma分布,均数为4.27 d,标准差为2.65 d。R_(1)=3.18(95%CI:2.197~4.428),R;随着时间推移呈现出下降趋势,于6月10日,R_(1)=0.97(95%CI:0.751~1.214),下降到1.00以下。此后R_(1)一直<1.00,并且随着时间变化,越来越小。结论此次COVID-19疫情的SI较短而R;较大,表明Delta变异毒株相比于2020年武汉感染的SARS-CoV-2具有更快的传播速度以及更强的传播力。

关键词： COVID-19 代间隔基本再生数实时再生数

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传染病暴发疫情中传播动力学参数计算及疫情规模预测实现——基于R

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疾病监测 2022年第9期37卷 1211-1215页

作者：刘天侯清波姚梦雷黄继贵陈红缨荆州市疾病预防控制中心传染病防治所湖北荆州434000 湖北省疾病预防控制中心湖北武汉430079

目的以美国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)数据为例,利用R软件演示暴发疫情处置中代间隔(SI)、基本再生数(R_(0))、有效再生数(Re)、倍增时间和疫情规模的计算,为今后暴发疫情处置提供参考。方法收集美国2020年2月27日至2020年11月30日COVI... 详细信息

目的以美国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)数据为例,利用R软件演示暴发疫情处置中代间隔(SI)、基本再生数(R_(0))、有效再生数(Re)、倍增时间和疫情规模的计算,为今后暴发疫情处置提供参考。方法收集美国2020年2月27日至2020年11月30日COVID-19逐日发病数据、国内2起疫情170对感染者与被感染者的代间隔(SI)数据。采用“fitdistrplus”包自助法对SI数据拟合“gamma”分布,得到SI均数和标准差。采用指数增长(EG)、极大似然法(ML)、序贯贝叶斯估计(SB)、时间相关再生数(TD)4种方法,利用获取的SI计算R_(0),选择拟合效果最好的作为R_(0)估计值,评价指标选择R^(2)。倍增时间基于EG的指数增长率进行换算。利用“EpiEstim”包计算Re;利用SEIARD模型估计不采取任何干预措施美国未来的病例数,用“deSolve”、“FME”包。结果170对感染者与被感染者数据拟合得到SI=4.78(95%CI:4.27~5.31),标准差sd=3.56。EG、ML、SB、TD拟合R_(0)依次为2.31(95%CI:2.30~2.31)、1.96(95%CI:1.95~1.97)、3.01(95%CI:2.53~3.55)、3.07(95%CI:2.20~4.22),R^(2)依次为0.95、0.73、0.99、0.96。倍增时间为3.75 d(3.74~3.77 d)。利用SEIARD估计理想状态下美国将于2020年5月30日全民感染,至2021年6月7日所有感染者清零,累计死亡5502466人。结论利用R软件能对R_(0)等传播动力学参数、疫情规模快速计算,在暴发处置中值得学习使用。动力学参数、疫情规模快速计算,在暴发处置中值得学习使用。

关键词：代间隔基本再生数有效再生数 SEIARD 新型冠状病毒肺炎

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陕西省新型冠状病毒肺炎的流行病学参数估计与特征分析

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公共卫生与预防医学 2021年第3期32卷 28-32页

作者：杨立平王春霞尚辉张学良张利萍王凯新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830011

目的基于陕西省卫生健康委员会官方网站发布的病例资料,估计新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播的流行病学参数,包括代间隔(SI)、基本再生数(R_(0))及实时再生数(R_(t))。方法使用极大似然估计,分别利用Gamma、Weibull、Lognormal分布拟合... 详细信息

目的基于陕西省卫生健康委员会官方网站发布的病例资料,估计新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播的流行病学参数,包括代间隔(SI)、基本再生数(R_(0))及实时再生数(R_(t))。方法使用极大似然估计,分别利用Gamma、Weibull、Lognormal分布拟合出SI的概率分布,根据改进的赤池信息量准则(AICc)确定SI的最优分布;基于非线性回归针对累积确诊病例数拟合Richard增长模型的增长率r,从而估计R_(0);基于贝叶斯框架,计算R_(t)。结果从陕西省245例本地确诊病例中挖掘出49条传播链,从中获取SI数据;通过AIC_(c_确定陕西省COVID-19的SI服从Gamma分布,均值为6.31d(95%CI:5.98~6.43),标准差为3.94d(95%CI:3.01~5.03);累积确诊病例数的增长率r为0.23(95%CI:0.21~0.24),R_(0)为3.11(95%CI:2.91~3.40),R_(t)整体呈下降趋势,于2月10日(R_(t)=0.95(95%CI:0.76~1.16)起降至1以下,2月18日起稳定在0.35左右。结论相比MERS和SARS,COVID-19的SI较小,而R_(0)偏大,R_(t)整体为下降趋势。此结果说明,COVID-19是一种传播性极强的传染病,对确诊患者隔离治疗、对疑似病例隔离观察、对密切接触者及时追踪、全民自觉隔离与防护等措施均能有效减小疫情的爆发规模。

关键词：新型冠状病毒肺炎代间隔再生数

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