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目的 分析2020年早期全国31个省级行政区(不含香港、澳门特别行政区和台湾地区,下同)新型冠状病毒肺炎(COVID-19)发病数随时间的变化轨迹,探索早期疫情的发展规律和可能的影响因素.方法 从中国疾病预防控制信息系统传染病信息系统中获取截至2020年4月8日的COVID-19发病数据,应用SAS 9.4软件从不同区域层面拟合COVID-19发病数随时间变化的轨迹模型,依据其轨迹特征进行分组,并对不同亚组进行异质性分析,发掘其潜在差异.结果 在全国31个省级行政区层面上,COVID-19发病数随时间变化的轨迹可分为2个组,第1组和第2组为三次项曲线,呈"升-降-升"的趋势,湖北省属于第2组,其他地区属于第1组,其轨迹曲线的峰值远远低于第2组.在除湖北省以外的30个省级行政区层面上,分为2个组,均为三次项曲线,毗邻湖北省的几个省份、东北部分地区和东部几个沿海省份属于第2组,该组发病峰值较高,其余属于第1组.在湖北省各地级市层面上,分为2个组,分别为二次和四次项曲线,武汉市为第2组,其余各市为第1组.在武汉市各区层面上,分为2个组,分别为二次和四次项曲线.结论 我国不同地区COVID-19发病数随时间变化的轨迹存在异质性,疫情早发生地病例基数大,传播范围广、速度快.另外,COVID-19传播与相对地理位置、初始输入病例数等因素紧密相关.利

作者:高瑞;王琦琦;向祥龙;于石成;谭枫

来源:疾病监测 2021 年 36卷 11期

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作者:
高瑞;王琦琦;向祥龙;于石成;谭枫
来源:
疾病监测 2021 年 36卷 11期
标签:
轨迹模型;新型冠状病毒肺炎;发病率;变化趋势
目的 分析2020年早期全国31个省级行政区(不含香港、澳门特别行政区和台湾地区,下同)新型冠状病毒肺炎(COVID-19)发病数随时间的变化轨迹,探索早期疫情的发展规律和可能的影响因素.方法 从中国疾病预防控制信息系统传染病信息系统中获取截至2020年4月8日的COVID-19发病数据,应用SAS 9.4软件从不同区域层面拟合COVID-19发病数随时间变化的轨迹模型,依据其轨迹特征进行分组,并对不同亚组进行异质性分析,发掘其潜在差异.结果 在全国31个省级行政区层面上,COVID-19发病数随时间变化的轨迹可分为2个组,第1组和第2组为三次项曲线,呈"升-降-升"的趋势,湖北省属于第2组,其他地区属于第1组,其轨迹曲线的峰值远远低于第2组.在除湖北省以外的30个省级行政区层面上,分为2个组,均为三次项曲线,毗邻湖北省的几个省份、东北部分地区和东部几个沿海省份属于第2组,该组发病峰值较高,其余属于第1组.在湖北省各地级市层面上,分为2个组,分别为二次和四次项曲线,武汉市为第2组,其余各市为第1组.在武汉市各区层面上,分为2个组,分别为二次和四次项曲线.结论 我国不同地区COVID-19发病数随时间变化的轨迹存在异质性,疫情早发生地病例基数大,传播范围广、速度快.另外,COVID-19传播与相对地理位置、初始输入病例数等因素紧密相关.利