复杂社会系统中的传染病动力学建模与案例研究

发布时间：2020-08-18 09:48

【摘要】：2003年SARS疫情给我国等多个国家和地区造成了严重的生命财产损失,并深刻影响了我国的公共卫生政策,促进了我国生物安全能力建设与发展。今天,SARS的阴影已经过去,然而人类仍然面临着传染病疫情的严重威胁,安全与发展面临极大挑战。十多年来此起彼伏的多种传染病,尤其是H5N1、H1N1和H7N9流感等重大疫情,时刻提醒着有效防控和科学应对传染病威胁任重道远。重大传染病防控主要措施之一是使用疫苗进行预防接种减少易感人群的数量,通过药物预防和治疗缓解病程发展和降低病死率,通过隔离密切接触者、关闭学校、口岸检疫等非药物干预措施降低社会传播风险,从而缓解和阻断疫情的自然发展。在新发突发传染病暴发初期,病原体生物医学特性往往难以明确,针对性的疫苗和药物研发周期较长,不能很快满足应急防控需求,公共卫生应急决策者必须在多种措施,尤其是非药物性干预措施强度和社会影响之间作出艰难抉择,决策科学的重要性由此凸显,传染病动力学研究正是为解决这一问题而生。传染病动力学研究不仅是认识传染病发展与防控规律的重要手段,而且对于传染病、生物恐怖等重大生物事件应急决策过程中筛选优化防控策略、制定应急预案及演习等都有重要意义,是国际传染病防控等生物安全领域研究热点,也是国家生物安全能力的重要研究领域。本文在本课题组已有工作的基础上,针对飞沫和直接接触传播传染病,围绕重大疫情传播潜势预测和基于接触网络的免疫策略评价优化等问题,以复杂社会系统作为传染病动力学研究的切入点,通过静态和动态接触网络描述社会系统中个体的风险交互过程,构建了灵活的病程发展模型,开展了以下五个方面的研究:(1)社会接触的拓扑结构及形成机制。总结社会接触网络拓扑结构及统计特征,分析其拓扑结构成因及演化机制;(2)结构化人群中的传染病传播动力学。建立中尺度社会系统中感染风险计算模型,分析接触结构对疫情传播动态的影响,分析个体健康行为的涌现机制及其对传染病动力学的影响;(3)社会接触网络上的免疫策略效果分析。对比分析了熟人免疫、社团桥免疫和环接种等三种常用的随机性免疫策略的有效性;(4)基于大规模人群的传染病疫情宏观分析。分析法定传染病疫情数据,分析影响疫情暴发的时空环境要素,分析区域性个体流动对大规模传染病疫情扩散的影响;(5)对埃博拉疫情的计算实验研究。以2014年西非埃博拉疫情为例,对想定北京市和广州市发生输入性埃博拉病例后的疫情态势开展了计算实验案例研究。本文主要的研究结果和创新点如下:(1)构建了一个基于Agent模型,可很好解释典型社会网络拓扑结构成因。在考虑个体的自主决策过程时,在社会网络研究中尝试引入经济学中的效用概念,用于评价个体对当前社会活动的满意度,结合社会系统中个体的流转效应,成功地再现了社会网络的典型统计特征,包括度分布、小世界效应、传递性、社团结构等,并指出了当前在社会网络实证研究中常用的问题调查方法可能造成的“截断”误差。研究对于认识复杂社会系统的演化、自底向上构建复杂社会系统具有重要意义;(2)构建了个体自适应健康行为模型,解释了健康行为对传染病在城市社会系统中的传播动力学的影响。确认了由卫生部门所发布的公共信息和个体所感知到的局部信息等两种主要的信息源对个体健康行为具有诱导作用,给出了基于实施疫情信息和累积疫情信息两种不同的诱导因子定义,并将其同接触传播率相关联,确定了疫情严重性同健康行为涌现的相关关系,解释了个体健康行为对传染病传播的抑制作用。研究对于制定科学合理的疫情信息发布和心理疏导机制,引导理性健康行为产生具有重要价值;(3)在国际上首次基于真实的人工社会系统数据对熟人免疫、社团桥免疫和环接种等三种随机性免疫策略在控制传染病传播时的有效性进行了分析和评价。研究发现,三种策略均有效减少了疫情的影响人数,同时发现社团桥免疫策略效果相对最差,而环接种效果最好。通过敏感性分析发现,随着病例检测率、随机接触追踪率的下降和接触追踪延迟的上升,环接种的效果有所下降,但仍显著优于相同假定下的熟人免疫和社团桥免疫。随着基本再生数的上升,三种防控策略效果均会下降,但环接种策略的控制效果仍显著优于熟人免疫和社团桥免疫。在基本再生数0R高达6.0时,环接种仍可有效控制疾病的传播。研究显示环接种可适用于多种不同传播能力的传染病防控,是一种很有效的多种疫情防控策略;(4)完整收集整理了我国2004年1月至2014年12月的法定传染病疫情数据,绘制了多种传染病的疫情态势图。分析显示,尽管十年来我国的卫生总费用及人均卫生费用持续不断增长,但很多传染病并未得到有效的控制,部分疾病甚至有继续恶化的趋势。对法定甲乙丙类法定传染病疫情统计数据分析发现,绝大多数传染病疫情的暴发都具有明显的时空性,为拓展传染病动力学模型及平台建设奠定基础;(5)使用集合种群模型思想建立起宏观传染病动力学建模研究框架,首次将长程旅行者的出行类型引入传染病动力学建模模型框架。提出了存在长程旅行者时的个体感染风险计算方法,提出了基于长程旅行者旅行类型的融合效应,提出了接触网络上融合效应的实现算法,发现融合效应对疫情的扩散具有加速和恶化作用。研究表明,当前主流的大规模传染病传播模拟系统所使用的长程旅行者风险一致性假定低估了扩散风险,具有局限性,为后续开发大规模传染病传播模拟系统奠定基础;(6)开展了计算实验案例研究。在总结分析西非埃博拉疫情态势预测研究工作的基础上,首次基于北京市和广州市人工社会系统数据对两地发生想定输入埃博拉疫情后疫情的态势发展进行了预测分析。分析显示,在严格执行《埃博拉出血热防控方案(第二版)》和尽快隔离传染性病例的情况下,埃博拉疫情很难在我国形成大规模的暴发。对各参数的敏感性分析发现,传染性埃博拉病例的自由暴露时间是影响最终感染人数的最重要的因素,因此应当使公众具备埃博拉病例识别和感染预防等基本知识,从而尽快隔离有疑似症候的病例并上报公共卫生处置部门。本文针对飞沫和直接接触传播传染病,以复杂社会系统为切入点,构建了适用于城市社会系统中结构化人群的传染病动力学模型,给出了基于公共信息和局部信息的个体健康行为诱导因子的定义方法。以此中尺度传染病动力学模型为基础,引入长程旅行者旅行类型,提出了基于旅行类型的融合效应及在社会接触网络上的实现策略,构建了基于集合种群模型的大规模传染病动力学建模框架。尽管上述模型在理论上较为完整,但基础数据的不足仍对其进一步发展构成严重障碍。近年来数据获取技术取得了长足的进步,但海量冗余数据信息并不能有效促进模型发展。当前,传染病动力学建模已经进入了瓶颈期,有效的突破除需要高超的建模技巧外,更取决于社会系统中各种信息数据的有效集成统一。传染病动力学建模研究方兴未艾,其在西非埃博拉疫情防控决策中的广泛应用显示传染病动力学建模研究正在进入一个全新的阶段。以此为契机,全面推进我国传染病动力学建模研究发展,对于提升我国生物安全相关能力建设将具有重要意义。
【学位授予单位】：中国人民解放军军事医学科学院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R181;R51

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