新型冠状病毒肺炎传播特性分析与疫情发展趋势预测
发布时间：2021-08-18 11:35
通过研究,对2019新型冠状病毒肺炎（COVID-19）起源和致病性有了一定了解,但其传播性质仍存在很多争议,需要进一步评估.使用SEIR（susceptible-exposed-infectious-recovered）动力学模型对COVID-19再生系数（R0）曲线进行拟合,并基于动态R0,对我国湖北省及国外COVID-19疫情发展趋势进行了预测分析.通过疫情结果对照分析表明,在严格防疫措施下,我国湖北省的COVID-19疫情传播相较于国外得到了更好的控制.同时,对COVID-19传播特性的分析,也能够为后续疫情防控决策和效果评价提供参考.
【文章来源】：厦门大学学报(自然科学版). 2020,59(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
不考虑种群动力学的传染病动力学模型
传统的SEIR模型（图2）将人群分为4类：S、E、I和R.Yang等[7]又引入了S和E迁入In(t）和迁出Out(t）对原始SEIR方程进行了调整，动态展现易感人群的变动状态．虽然在COVID-19病例中出现了复阳病例，但医学临床认为这些复阳病例仍属于极少数，且基本不具备传染性，因此本文假设COVID-19为病人康复后终身免疫的情况，使用SEIR模型进行R0估计与疫情发展预测．
湖北省疫情预测结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]新型冠状病毒肺炎流行病学特征的最新认识[J]. Chinese Preventive Medicine Association, Beijing 100021, China;. 中华流行病学杂志. 2020(02)
本文编号：3349815
【文章来源】：厦门大学学报(自然科学版). 2020,59(06)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
不考虑种群动力学的传染病动力学模型
传统的SEIR模型（图2）将人群分为4类：S、E、I和R.Yang等[7]又引入了S和E迁入In(t）和迁出Out(t）对原始SEIR方程进行了调整，动态展现易感人群的变动状态．虽然在COVID-19病例中出现了复阳病例，但医学临床认为这些复阳病例仍属于极少数，且基本不具备传染性，因此本文假设COVID-19为病人康复后终身免疫的情况，使用SEIR模型进行R0估计与疫情发展预测．
湖北省疫情预测结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]新型冠状病毒肺炎流行病学特征的最新认识[J]. Chinese Preventive Medicine Association, Beijing 100021, China;. 中华流行病学杂志. 2020(02)
本文编号：3349815
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/yufangyixuelunwen/3349815.html
