西非三国埃博拉疫情控制模型的建立与分析

发布时间：2020-08-27 09:25

【摘要】：传染病问题一直是人类社会面临的巨大难题,特别是在2014年西非几内亚爆发的埃博拉病,是近40年来爆发的一次最大规模疫情,不仅影响人类生活,也影响国家经济发展和社会稳定。如何有效地抑制传染病这一问题引起了诸多学者关注,而后有许多学者根据实际情况设置了不同的遗传病毒模型,分析了埃博拉流行病毒传染特征和疫情的免疫策略,取得了显著的成果。西非三国(几内亚、利比里亚、塞拉利昂)集中了全球99.9%以上的病例,是全球疫情影响最严重的区域。在世界卫生组织和医疗团体的帮助下,埃博拉疫情防控措施在西非三国得以有效实施,对疫情最终控制起到了十分重要的作用。本文以相关动力学模型为基础,结合西非三国埃博拉病毒传播的实际情况,建立了相应的传染病动力学模型,再结合SEIR相关模型和有关防控措施来进一步研究和分析西非三国疫情防控措施的效率。本文的研究对评定不同防控措施的有效性具有一定的借鉴意义,进而对如何采取较为高效的防控策略具有重要的指导意义。本文的主要工作有以下几点:(1)针对埃博拉流行病的传染特征,选用SEIR模型,结合世界卫生组织公布的埃博拉相关数据,从模型中我们拟合得到西非三国在埃博拉病毒爆发初期无控制状态下传染率的取值。根据得到的数值结果,进一步预测疫情发展趋势,最终结果表明埃博拉疫情爆发期间实施防控工作的紧迫性和重要性。(2)鉴于埃博拉疫情爆发期间采取的不同防控措施,我们定义分段函数建立三个新模型,通过数据拟合得到模型中未知参数的取值。进一步,我们对实验所得数据进行横向比较分析,结果表明三国不同防控措施的效率有所差异,最后结合相关数值解证明所得结论。(3)计算得出三国不同防控措施传染率β的取值,所得结果和疫情防控工作的实际效率相吻合,再对结果进行分析比较发现单一的防控措施不能很好地抑制疫情蔓延,反映疾病爆发时综合实施各项控制措施的紧迫性和重要性。(4)基于埃博拉爆发时所采取的各项防控手段,我们建立了能够较好反映实际情况的SE_gE_q I_gI_q I_(gq)R综合控制模型,数据拟合得到模型中未知参数a_1、a_2、c_1和c_2的相关取值。经过数据分析,针对西非三国的防控效果,我们对模拟结果进行横向比较及整体评估,然后对相关参数进行分析再综合评价,得出结论:隔离措施强度较大时对疫情的抑制效果较明显,能较好地控制疫情蔓延,但只有综合地实施各项控制措施才能达到较好的防控效果。最后,模型所得结果和我们所评估的结果均与实际情况相符,通过定量的分析,反映出西非三国疫情防控工作的实际情况和防控工作取得的效率。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O231
【图文】：

传染病动力学模型一直是众多学者研究的焦点，在学术研究方面有着非常重地位。以下介绍本文所用到的关于传染病的一些基础知识和相关的基本概念。SEIR 模型在传染病动力学模型中，影响较为深广的是 Kermack 和 McKendrick 等人创经典数学模型，其中主要包括 SEIR 模型。考虑到埃博拉疾病具有潜伏期（易感人群在被感染之后，成为能够传播疾病染者之前，有一段携带病菌的时期[35]），采用考虑潜伏者类的 SEIR 模型，该将人群大致分为四类：易感状态人群（S）、携带病毒并且处于潜伏状态人群、感染状态人群（I）以及去除状态人群（R）。另外，我们假定感染者在其潜内不具有传染性。SEIR 模型的示意图如下 2.1，其中 表示患病人群每天接触传染易感人群的一个比例系数， 表示处于潜伏状态病毒携带者的日发病率，感染者的日去除率。其中，“去除”包括自愈的病人以及死亡埋葬的病人。

考虑到埃博拉疾病流行的早期，西非三国没有疫苗而且也没有采取任何有防控措施，所以这段时间内埃博拉病毒传播几乎是处于自然状态，因此在早合实际情况建立了无控制模型。另外，本文研究的主要目的是分析各项主要措施对抑制疾病传播的效果，虽然葬礼也是病毒传播的一种途径，但是在埃病毒传播的中后期，通过葬礼这一途径传播产生的病例已经很少，所以本文像文献[36] [41][42]等对死后埃博拉病毒的传播进行具体考虑。综合上述分析，结情在西非三国早期的实际传播情况，我们采用无控制的 SEIR 传染病模型，如4 所示。埃博拉病毒传播动力学系统模型所对应的微分方程见公式 3.1。.1.1 数据来源世界卫生组织[43]官网上对西非三国确诊病例进行了记录，每周更新一次，的原始数据从该网站上获得，并且给出了相应的图表分析，见图 3.1—图 3.3周为单位统计数据，确诊患者人数选用受埃博拉疫情影响比较严重的几内亚比里亚、塞拉利昂三国数据作为拟合的参考值。对应具体的模型，将模型中 I 处于各种状态的人数之和作为模型得到的 I(t)值和相应参考值进行拟合。

图 3.2 利比里亚每周埃博拉确诊病例数Fig.3.2 Confirmed weekly Ebola virus disease cases from Liberia图 3.3 塞拉利昂每周埃博拉确诊病例数Fig.3.3 Confirmed weekly Ebola virus disease cases from Sierra Leone.1.2 参数值的计算方法

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 ;美科学家揭开埃博拉病毒之谜[J];生物学教学;2014年01期

2 ;埃博拉病毒知多少?[J];中学生物教学;2014年10期

3 ;我国揭示埃博拉病毒进化现状[J];生物学教学;2015年10期

4 ;中国农科院哈尔滨兽医所揭示埃博拉病毒关键蛋白合成机制[J];生物学教学;2017年08期

5 温玉琴;;研究人员获得了迄今最清晰的埃博拉病毒蛋白质图像[J];广东药科大学学报;2018年05期

6 Dokubo EK;Wendland A;Mate SE;;Lancet Infect Dis:利比里亚埃博拉病毒暴发事件调查[J];疾病监测;2018年10期

7 ;我科学家首次发现埃博拉病毒囊膜糖蛋白合成机制[J];现代畜牧兽医;2017年03期

8 张颂楠;王昊;陈智勇;赵启明;丁寅佳;毕新岭;吴建华;顾军;;埃博拉病毒的体表传播与防护[J];中华灾害救援医学;2016年02期

9 刘保光;袁小玲;马彩珲;吴华;刘凯;;埃博拉病毒的正确认识及科学应对[J];中国动物保健;2015年01期

10 ;欧洲药品管理局表示埃博拉病毒新药需要更多信息支撑[J];临床合理用药杂志;2014年36期

相关会议论文 前10条

1 王勇;蒋广志;岳晓琳;刘尚高;;埃博拉病毒研究进展[A];中国畜牧兽医学会2014年学术年会论文集[C];2014年

2 李霄;金宁一;米志强;;埃博拉病毒疫苗及其治疗方法相关研究进展[A];人畜共患传染病防治研究新成果汇编[C];2004年

3 李以圣;邵娜;万成松;;埃博拉病毒快速检测技术研究进展[A];2016新发传染病研究热点研讨会论文集[C];2016年

4 魏思宇;鄢然;董文静;;埃博拉病毒的传播预测与控制[A];2015年（第四届）全国大学生统计建模大赛论文[C];2015年

5 林乐;高鸿霞;;埃博拉病毒蛋白的研究进展[A];第六届中国临床微生物学大会暨微生物学与免疫学论坛论文汇编[C];2015年

6 唐紫薇;狄泓玮;戚中田;赵平;;埃博拉病毒两种假病毒颗粒的制备[A];中华医学会第十二次全国临床微生物学术年会暨第十一次全球华人临床微生物学与感染症学术年会论文汇编[C];2015年

7 魏晓瑶;池慧;;基于web of science的埃博拉病毒文献计量分析[A];中华医学会第二十一次全国医学信息学术会议论文汇编[C];2015年

8 张振清;袁志明;;卡尔扎伊型埃博拉病毒的重组病毒疫苗研究[A];2013年湖北省暨武汉微生物学会会员代表大会暨学术年会论文摘要集[C];2013年

9 吴丽花;姚航平;高海女;吴晓鑫;李兰娟;;以腺病毒5为载体的埃博拉病毒在在华非裔人群中开展的开放标签Ⅰ期临床试验[A];全国寄生虫病高峰论坛暨2016年浙江省热带病与寄生虫病学术年会论文汇编[C];2016年

10 王斌;王玉杰;郑永辉;;埃博拉病毒GP2蛋白N-糖基化调控蛋白成熟的机制研究[A];中国畜牧兽医学会生物技术学分会暨中国免疫学会兽医免疫分会第十二次学术研讨会论文集[C];2016年

相关重要报纸文章 前10条

1 刘淄川;埃博拉的教训[N];经济观察报;2014年

2 记者 刘霞;蝙蝠体内惊现第六种埃博拉病毒[N];科技日报;2018年

3 记者 张梦然;小心!埃博拉病毒可潜伏一年以上[N];科技日报;2018年

4 记者 刘海英;“鸡尾酒式”新药可对抗所有已知埃博拉病毒[N];科技日报;2019年

5 实习生 王丹青;埃博拉病毒肆虐西部非洲[N];中国青年报;2014年

6 新华社驻日内瓦记者 张淼 驻伦敦记者 张家伟;首种高效防护埃博拉病毒疫苗发布[N];科技日报;2016年

7 王斌 张晓鹏 记者 姜雪松;哈尔滨学者“破译”埃博拉病毒[N];哈尔滨日报;2017年

8 记者 衣晓峰 通讯员 张晓鹏;埃博拉病毒关键蛋白合成机制被揭示[N];健康报;2017年

9 通讯员 张晓鹏 记者 李丽云;埃博拉病毒关键蛋白合成机制揭示[N];科技日报;2017年

10 记者 房琳琳;刚果政府批准部署埃博拉实验疫苗[N];科技日报;2017年

相关博士学位论文 前5条

1 吴诗坡;基于重组腺病毒载体的烈性病原体疫苗研究[D];中国人民解放军军事医学科学院;2013年

2 郑学星;埃博拉病毒核酸检测与病毒样颗粒疫苗研究[D];中国农业科学院;2015年

3 丁兢娜;基于分子动力学模拟方法对埃博拉病毒蛋白间相互作用的研究[D];中国科学技术大学;2017年

4 杜晓红;他莫昔芬抑制埃博拉病毒感染及诱导脂肪性肝炎的机制研究[D];中国农业大学;2016年

5 王于;基于扎伊尔埃博拉病毒包膜蛋白的新抗原片段筛选及rVSV载体疫苗的构建[D];中国人民解放军军事医学科学院;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 肖佳;西非三国埃博拉疫情控制模型的建立与分析[D];重庆大学;2018年

2 郑文铝;马尔堡病毒和埃博拉病毒二价VSV载体疫苗研究[D];扬州大学;2018年

3 Amadu Mansaray;国际非政府组织在抗击全球流行病方面的作用[D];吉林大学;2018年

4 周思倩;埃博拉病毒（Ebolavirus）基因组中微卫星序列的分布分析[D];湖南大学;2018年

5 吴芳芳;苏丹型埃博拉病毒病毒样颗粒的制备与实验免疫研究[D];军事科学院;2018年

6 车彬;埃博拉病毒入侵宿主细胞的可视化研究[D];中国疾病预防控制中心;2017年

7 吴军;基于埃博拉病毒药理学的免疫系统建模与计算分析[D];东华大学;2017年

8 范鹏飞;全人源埃博拉病毒中和抗体的研究[D];中国人民解放军军事医学科学院;2017年

9 王仁霞;埃博拉病毒四种亚型核蛋白单克隆抗体的制备及鉴定[D];南华大学;2017年

10 李环;RT-LAMP检测扎伊尔型埃博拉病毒的研究[D];中国人民解放军军事医学科学院;2017年

本文编号：2805919