【摘 要】
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目的:基于人口流动和疫情防控措施信息构建数学模型,预测2019冠状病毒病(COVID-19)疫情的发展趋势.方法:获取截至2020年2月8日浙江省乐清市151例确诊病例的患病过程以及乐清
【机 构】
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浙江大学医学院附属第二医院生物统计、生物信息学和大数据中心,浙江杭州310009;浙江大学医学院公共卫生学院大数据健康科学系,浙江杭州310058;浙江大学健康医疗大数据国家研究院,浙江杭州31005
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目的:基于人口流动和疫情防控措施信息构建数学模型,预测2019冠状病毒病(COVID-19)疫情的发展趋势.方法:获取截至2020年2月8日浙江省乐清市151例确诊病例的患病过程以及乐清和武汉之间的人口流动等信息,采用两阶段的方法构建数学模型,将人口流动数据与确诊病例症状开始时间以及输入性病例和本地病例的传播动力学特征整合起来,模拟并预测乐清的COVID-19疫情发展趋势.结果:在疫情初期,每日从武汉来的输入性病例数(症状出现日)与当日、6d前和9d前从武汉到乐清的旅客数量成正相关.利用根据武汉到乐清的旅客数量估计的输入性病例数以及易感-暴露-感染-恢复模型预测乐清最终的病例数为170例.如果根据每日报告的输入性病例数来预测,预计最终病例数为165例.截至2020年4月27日,乐清实际监测到的病例数为170例,这两个预测值与实际值均接近.结论:本研究建立的两阶段预测模型能够对COVID-19的流行趋势做出准确预测.
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