登录    注册    忘记密码

期刊文章详细信息

基于改进的SEIR^+CAQ传染病动力学模型进行新型冠状病毒肺炎疫情趋势分析    

Fitting and forecasting the trend of COVID-19 by SEIR^+CAQ dynamic model

  

文献类型:期刊文章

作  者:魏永越[1] 卢珍珍[1] 杜志成[2] 张志杰[3] 赵杨[1] 沈思鹏[1] 王波[4] 郝元涛[2] 陈峰[1]

Wei Yongyue;Lu Zhenzhen;Du Zhicheng;Zhang Zhijie;Zhao Yang;Shen Sipeng;Wang Bo;Hao Yuantao;Chen Feng(Department of Biostatistics,School of Public Health,Nanjing Medical University,Nanjing 211166,China;Department of Medical Statistics,School of Public Health,Zhongshan University,Guangzhou 510080,China;Department of Epidemiology and Biostatistics,School of Public Health,Fudan University,Shanghai 200032,China;Meinian Institute of Health,Beijing 100191,China)

机构地区:[1]南京医科大学公共卫生学院生物统计学系,211166 [2]中山大学公共卫生学院医学统计学系,广州510080 [3]复旦大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,上海200032 [4]美年健康研究院,北京100191

出  处:《中华流行病学杂志》

基  金:国家自然科学基金 (81530088, 81973142)。

年  份:2020

卷  号:41

期  号:4

起止页码:470-474

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:目的拟合并预测新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的发展趋势,为疫情防控提供科学依据。方法基于SEIR动力学模型,考虑COVID-19的传播机制、感染谱、隔离措施等,建立SEIR^+CAQ传播动力学模型。基于官方公布的每日确诊病例数进行建模,利用2020年1月20日至2月7日的报告疫情数据进行拟合。采用2月8-12日的数据评估预测效果,并进行疫情预测。结果SEIR^+CAQ模型对全国(湖北省除外)和湖北省(武汉市除外)的累计确诊病例数的过去10日拟合偏差<5%;未来5日预测偏差<10%,略有高估。全国(湖北省除外)和湖北省(武汉市除外)的每日新增确诊病例数已于2月1-2日达峰值;武汉市亦已于2月9日达到高峰。在当前防控措施不变的情况下,截至2月29日,预计全国累计确诊病例将达80417例。预测结果尚未包含临床诊断病例。结论SEIR^+CAQ模型可用于COVID-19疫情趋势预测,为疫情防控决策和效果评价提供参考。

关 键 词:新型冠状病毒肺炎  SEIR^+CAQ传染病动力学模型  疫情预测

分 类 号:R563.1] R181.3]

参考文献:

正在载入数据...

二级参考文献:

正在载入数据...

耦合文献:

正在载入数据...

引证文献:

正在载入数据...

二级引证文献:

正在载入数据...

同被引文献:

正在载入数据...

版权所有©重庆科技学院 重庆维普资讯有限公司 渝B2-20050021-7
 渝公网安备 50019002500408号 违法和不良信息举报中心