疾病监测

北大核心,CA,CSCD,WJCI,

国内刊号:11-2928/R

国际刊号:1003-9961

疾病监测杂志2020年第10期:SEIAR传染病动力学模型的建立及实现

发布日期:

作者:刘天,赵泽宇,姚梦雷,黄继贵,梅芳盛,陈田木

关键词:易感者–潜伏期–显 性/隐性感染者–移出者, 暴发, 流行性感冒, 数学建模, Berkeley Madonna软件

目的利用Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型,梳理建模步骤及代码。方法收集荆州市一起流感暴发疫情病例发病时间资料,利用Berkeley Madonna软件分别建立无干预措施的模型(SEIAR0)、采取病例隔离控制措施的模型(SEIAR_I)、采取班级停课的模型(SEIAR_C)和同时采取两种干预措施的模型(SEIAR_M)。 选择累计罹患率(TAR)和疫情持续时间(DO)比较采取干预措施对暴发疫情的影响。 模型参数β经曲线拟合获得,余参数参考同类研究并进行敏感性分析。结果该起疫情自2017年11月12日出现病例,11月17日、21日分别采取病例隔离和班级停课的控制措施。参数β最优值为0.00105,SEIAR0模型的TAR为85.90%,DO为49 d。 SEIAR_M、SEIAR_I、SEIAR_C较SEIAR0的TAR分别下降95.25%、89.94%和73.32%;DO依次为29 d、78 d和39 d。 敏感性分析结果显示,参数变化时,TAR介于71.42%~86.02%。结论Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型简单、易行,适于评价干预措施的效果。

来源:2020年第10期

《疾病监测》期刊编辑部

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