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目的 预测武汉市新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情的发展趋势及不同管控开始时间、管控强度对新冠肺炎疫情的影响.方法 收集2020年1月20日~2月18日武汉市新冠肺炎疫情的相关数据,利用Matlab构建SEIR模型,模拟新冠肺炎疫情发展趋势,利用Pearson相关性检验分析模拟的武汉市新冠肺炎疫情与实际疫情的相关性,加入不同管控时效(即自1月23日武汉封城后第10天,第15天和第20天开始管控)和不同管控强度(即易感者分别接触10、7、3例)等参数分析防控策略对武汉市新冠肺炎疫情发展的影响.结果 SEIR模型模拟的武汉市新冠肺炎疫情拐点出现在武汉封城后第35天,即2月底,同时新冠肺炎疫情在4月底基本得到控制.SEIR模型模拟的武汉市新冠肺炎疫情发展情况与实际新冠肺炎疫情的相关系数为0.96(P<0.05).与1月23日武汉封城后第15、20天开始管控相比,第10天开始管控的新冠肺炎疫情感染者峰值分别减少160.95%和98.67%.易感者接触3例比易感者分别接触10、7例的新冠肺炎疫情感染者峰值分别下降49.21%和34.84%.结论 现有管控措施影响下,基于SEIR模型预测的武汉市新冠肺炎疫情拐点出现在武汉封城后第35天,与实际已经发生的新冠肺炎疫情符合,新冠肺炎疫情基本在4月底可得到控制.越早开始管控并且管控强度越大,对新冠肺炎疫情的干预

作者:蔡洁;贾浩源;王珂

来源:山东医药 2020 年 60卷 6期

知识库介绍

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作者:
蔡洁;贾浩源;王珂
来源:
山东医药 2020 年 60卷 6期
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肺炎 新型冠状病毒肺炎 SEIR模型 管控强度 管控开始时间
目的 预测武汉市新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)疫情的发展趋势及不同管控开始时间、管控强度对新冠肺炎疫情的影响.方法 收集2020年1月20日~2月18日武汉市新冠肺炎疫情的相关数据,利用Matlab构建SEIR模型,模拟新冠肺炎疫情发展趋势,利用Pearson相关性检验分析模拟的武汉市新冠肺炎疫情与实际疫情的相关性,加入不同管控时效(即自1月23日武汉封城后第10天,第15天和第20天开始管控)和不同管控强度(即易感者分别接触10、7、3例)等参数分析防控策略对武汉市新冠肺炎疫情发展的影响.结果 SEIR模型模拟的武汉市新冠肺炎疫情拐点出现在武汉封城后第35天,即2月底,同时新冠肺炎疫情在4月底基本得到控制.SEIR模型模拟的武汉市新冠肺炎疫情发展情况与实际新冠肺炎疫情的相关系数为0.96(P<0.05).与1月23日武汉封城后第15、20天开始管控相比,第10天开始管控的新冠肺炎疫情感染者峰值分别减少160.95%和98.67%.易感者接触3例比易感者分别接触10、7例的新冠肺炎疫情感染者峰值分别下降49.21%和34.84%.结论 现有管控措施影响下,基于SEIR模型预测的武汉市新冠肺炎疫情拐点出现在武汉封城后第35天,与实际已经发生的新冠肺炎疫情符合,新冠肺炎疫情基本在4月底可得到控制.越早开始管控并且管控强度越大,对新冠肺炎疫情的干预