山东省新型冠状病毒肺炎疫情流行趋势初步预测

【目的】通过建立传染病模型和计算山东省新型冠状病毒肺炎的基本再生数,预测并分析疫情的高峰期和转折点。评价山东省复工后针对新型冠状病毒肺炎疫情采取的相关干预措施的作用。【方法】依据山东省卫生健康委员会公布的2020年1月23日至3月15日的疫情数据,利用MATLAB建立SEIR模型,预测疫情高峰期,并计算现阶段新型冠状病毒肺炎基本再生数,基于现有数据通过二次函数拟合和指数平滑法对未来基本再生数的变化趋势加以预测,尝试分析复工后防控手段的有效性。【结果】山东省疫情逐渐趋缓,预测结果显示,山东省疫情于2月23日左右出现高峰,3月26日左右迎来转折点,政府面对复工采取的防疫措施取得了相对显著的效果。【结论】山东省目前处于防疫工作的关键时刻,在转折点到来之前要严格做好防疫措施。     

山西省新型冠状病毒肺炎疫情发展状况的模型拟合研究

目前,山西省新型冠状病毒肺炎疫情防控工作仍在继续,寻找一个用于拟合新冠疫情发展状况的模型对于今后新冠疫情管控预测及社会政策制定都是有意义的。依据官方数据（2020.1.22-2.20）,构建相应的SIR、SEIR传染病模型。重点是在SEIR传染病模型下,运用MATLAB对疫情状况进行相关分析。模拟山西省新冠肺炎疫情在2月底达到峰值,并预测该疫情将在4月底得到基本控制,与实际时间相差不远,说明该模型用于新冠肺炎的研究是比较合适的。     

针对新型冠状病毒肺炎隔离措施的动力学评估

针对2019年底暴发的新型冠状病毒肺炎,中国政府采取了一系列严格的防控措施,其中起关键作用的是普通民众的居家隔离与密切接触者的追踪隔离.建立新型冠状病毒传播与控制动力学模型,定量评估这两项措施的有效性.利用下一代矩阵法计算了基本再生数和有效再生数,给出了有效再生数的极限范围,分析了模型的动力学特征.以安徽省为例,利用MCMC(Markov chain Monte Carlo)参数估计方法进行数值拟合,得到安徽省新型冠状病毒传播模型的基本再生数为0.402 1(95%CI:0.397 3～-0.407 0),有效再生数的极限范围为[0,0.048 745].随着隔离措施的有效实施,安徽省的有效再生数迅速下降到0.05以下并趋于0.048 735,疫情及时得到了控制.如果没有采取这些隔离措施,基本再生数为2.103 0(95%CI:2.080 4～2.125 5),疾病将会在人群中持续传播.通过参数敏感性分析,发现加强密切跟踪隔离力度,即增加染病者的隔离速率系数,能够有效降低基本再生数;加强居家隔离力度,即增加易感者的隔离速率系数与减少易感者的隔离解除速率系数,有助于降低有效再生数极限范围...     

新型冠状病毒肺炎传播动力学模型构建与分析

为研究新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)传播机理和传播风险，预测疫情发展趋势，对政府制定相关疫情防控政策提供帮助，提出了一种新的新冠肺炎传播非线性动力学模型(SLEIR)。该模型考虑到疫情中采取保护措施的人群，将其作为低危群体加入到模型中；通过对模型的基本再生数、平衡点、稳定性和分岔等进行分析，揭示新冠肺炎传播机理；利用印度新冠肺炎真实数据对模型参数和部分状态初值进行最小二乘拟合，根据拟合的参数对印度疫情发展趋势做出预测。该模型对印度3～4月、4～5月两阶段疫情预测平均相对误差分别为4.107%和2.805%,对于印度10月最新的疫情，预测平均相对误差为3.266%,预测结果表明SLEIR模型具有较好的预测效果。与传统SEIR模型相比，该模型能适应印度疫情复杂的变化趋势，且具有更高的预测精度，可以为政府选择合适的防控措施提供技术支撑。     

湖州:全力抗击新冠疫情迅速部署精准服务做好保障

正一场源于湖北武汉的新型冠状病毒感染的肺炎疫情开始波及全国。湖州,同样没有幸免。疫情蔓延,举国上下众志成城!在这场与疫情的激战中,湖州市科技系统充分发挥先锋模范和带头示范作用,湖州科技人的身影闪现在奋战疫情的一线战场,为打好打赢新型冠状病毒肺炎疫情防控战役贡献着科技力量!高度重视迅速部署及时召开工作会议,传达上级通知和会议精神,1月23日下发《关于做好新型冠状病毒疫情防控工作的通知》,2月2日下发《关     

广东省实验动物监测所:共享科研成果 共抗新冠疫情

广东省实验动物监测所(以下简称动监所)是广东省科学技术厅直属事业单位,主要从事实验动物和动物实验的技术监督、检验测试,以及实验动物资源保存与共享、生物医药产品与环境安全评价等工作。新冠病毒疫情暴发后,动监所积极参与新型冠状病毒感染肺炎(以下简称新冠肺炎)疫情防控应急科技攻关,科研团队在短时间内便成功构建出新型冠状病毒N蛋白表达菌株,并将该成果面向社会共享,为抗击疫情作出了重大贡献。     

基于Nvivo软件的中医药防控新型冠状病毒肺炎质性研究

目的:通过质性分析软件Nvivo,以扎根理论为框架、合众法为研究模式,基于中医药防控新型冠状病毒肺炎访谈材料,多角度发掘中医药防控疫情的作用,寻找中医药方法学研究的新模式.方法:以"新型冠状病毒肺炎"和"中医药"为组合检索词,选择百度搜索引擎,检索收集2019年12月1日至2020年2月12日期间中医药防控新型冠状病毒肺炎的访谈资料,筛选导入Nvivo软件进行分析.结果:共纳入37篇文本访谈材料和4段视频访谈材料,分析结果显示新型冠状病毒肺炎中医病名病性均围绕寒湿和疫毒,病因强调内因正气不足和外因疫毒偏盛,病位和病机分别凸显肺脾二脏和气机失司,疾病分期主要划分为初期、中期、重症期和恢复期,每个阶段的病机和证候均不相同.疾病的中医药防控采用个体化辨证论治和群体化防治方案,一些中成药和草药汤剂发挥重要作用,专家、患者、政府等给予了高度评价.中医防治同时注重患者心理疏导,为患者的康复创造条件.疫情中面对质疑,中医药研究者主动发声、理性分析,有效引导民众、稳定人心,用良好的疗效凝聚了战胜疫情的力量.结论:中医对新型冠状病毒肺炎的认识深刻,早期介入并联合西医进行防控治疗发挥了重要作用.     

实证数据同化案例方法在新冠肺炎疫情分析中的应用

 采用“实证数据同化SARS案例疫情趋势模型”方法，以各地市卫生健康委员会发布的新型冠状病毒肺炎疫情数据为基础同化模型参数，总结研究团队2020年2月3-28日对全国（除湖北）、湖北省（除武汉）、武汉市的多次疫情趋势分析和决策建议，并提供3条预测曲线作为疫情防控指导线，预测疫情发展。该模型的疫情峰值线可作为评估当前防疫措施是否得当的标准线，用于各地市疫情趋势预警，指导防疫措施的制定，为医疗资源、生活应急物资的调度提供决策支持，为稳定民众情绪发挥作用。     

甘肃省新型冠状病毒肺炎流行与时空分布初步分析

分析甘肃省新型冠状病毒肺炎疫情的流行趋势与时空分布情况,为甘肃省疫情防控工作提供科学依据。收集甘肃省卫生健康委员会公布的新冠肺炎确诊病例个案信息,对确诊病例的时间、空间变化和人群分布特点进行分析描述。2020年1月23日甘肃兰州出现首例确诊病例,2月2日新增确诊病例达到最高峰,为11例,此后新增确诊病例呈下降趋势,2月17日后新增确诊病例没有增加,甘肃省新冠肺炎确诊患者合计91例。甘肃省确诊病例主要集中在兰州、天水等交通较为便利的城市。男女性别比为0.71:1,以20～59岁年龄段为主,早期确诊病例以输入型为主,后期以本地病例为主。甘肃省新冠肺炎疫情总体得到有效控制,每日新增病例数不断减少,但考虑到国内疫情存在零星偶发的可能,境外疫情依然复杂多变的情况,相关防控工作不能忽视。     

数据驱动下新冠肺炎基本再生数的计算方法

2019年突如其来的新冠肺炎疫情给我国经济社会发展和人民生活带来严重影响.如何科学合理计算新冠肺炎传播的基本再生数对疫情的控制尤为重要.目前,已有的计算新冠肺炎基本再生数方法大都基于数据辨识模型参数进而算出其值.给出一种利用数据结合模型直接计算新冠肺炎传播基本再生数的新方法.利用该方法及峰值数据可以计算基于SIR模型、SEIR模型及SEIAR模型全国、湖北及广东新冠肺炎传播的基本再生数.该方法能反映基本再生数和新冠肺炎传播相关数据的直接关系.     

重庆市新型冠状病毒肺炎（NCP）疫情分析与趋势预测

【目的】通过计算重庆市的新型冠状病毒肺炎疫情的相关数据，研究重庆市的疫情发展趋势，为政府疫情防控及相关政策制定提供重要参考。【方法】利用重庆市卫生健康委员会公布的官方数据，计算出此次疫情确诊病例环比增长率、治愈率和死亡率，绘制变化曲线图分析疫情发展态势。趋势预测使用SIR传染病模型，并用MATLAB求解微分方程，计算出感染系数和恢复系数从而预测疫情发展趋势。【结果】重庆市疫情逐渐趋缓，但防疫工作仍然严峻，目前以密切接触的二、三代感染者为新增病例的主要来源。通过数学建模的预测，此次疫情在未来10天左右出现高峰，疫情预计将于2月25日左右出现“拐点”。【结论】重庆市疫情目前仍处于上升时期，随着复工复学复岗人员流动增多，人员活动范围扩大，防疫工作将迎来新的挑战，应引起足够的重视。     

湖南省新型冠状病毒肺炎的时空分布

目的 通过对湖南省2020年1月21日-2020年3月14日期间的新型冠状病毒肺炎的流行情况进行统计分析,了解湖南省新型冠状病毒肺炎疫情的流行情况,为新型冠状病毒肺炎疫情的分区分级精准防控提供科学依据。方法 从湖南省卫生健康委员会官方网站公布的新型冠状病毒肺炎疫情公布中获得病例数据,结合湖南省2018年末各市常住人口数进行统计分析;利用ArcGIS 10.5软件的技术方法,客观地绘制出湖南省确诊病例数时空分布地图。结果 截止2020年3月14日24时,湖南省共报告新型冠状病毒肺炎确诊病例1 018例,湖南省新型冠状病毒肺炎累计发病率为1.47/10万,累计治愈出院人数1 014例,治愈率达99.6%;累计死亡4例,病死率0.4%;湖南省确诊病例主要集中在长沙市（23.82%）、岳阳市（15.35%）、邵阳市（10.04%）、常德市（8.07%）、株洲市（7.87%）和娄底市（7.48%）,而湘西土家族苗族自治州（0.79%）和张家界市（0.49%）病例最少。结论 2020年1月21日-2020年3月14日湖南省日新增COVID-19确诊病例数呈现出先上升后下降的趋势,表明疫情得到了有效...     

基于机器学习的新冠肺炎疫情趋势预测方法

防控措施对传染病的传播过程有重要作用，因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型，将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比，所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况，可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明：预测结果与实际数据基本一致，模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势，帮助管理者更有效地分配医疗资源，为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。     

新型冠状病毒肺炎疫情下老年居家护理实践的探讨

目的:探讨新型冠状病毒肺炎疫情下老年居家护理实践的效果.方法:根据医院部署结合指导性文件,制定疫情下的居家护理服务流程及应急预案;对护士加强新型冠状病毒肺炎相关知识及防护的培训;加强心理干预;为居家老年患者提供护理服务,以及为患者及家属提供居家防护指导.结果:2020-1-19至2020-2-7新型冠状病毒肺炎疫情期间,暨南大学附属第一医院延续护理服务部为45例居家老年患者提供护理服务,较去年同期增长了50%,服务项目包括留置/更换胃管、留置/更换尿管、吸痰护理、经外周中心静脉置管维护及静脉采血共服务53例次.专职延续护士身体状况良好,未出现不良情绪.结论:在新型冠状病毒肺炎疫情下,更多居家老年患者有居家护理服务需求.居家护理模式在特殊疫情下更能发挥其优势,不但能满足老年居家患者的就医需求,而且能有效缓解医疗机构疫情防控负担,降低交叉感染风险,保障老年居家患者及家庭成员的身体健康,在疫情防控中起较大作用.     

这份“心理处方”请收好

正新型冠状病毒肺炎让所有人都猝不及防,每个人都不免恐慌,在这里,我们将出具一份心理处方,请收好!在疫情防控的关键时期,公众很需要心理方面的疏导和积极情绪应对。为了减轻公众的心理困惑和不适,国家卫健委已组织专家编写了《新型冠状病毒感染的肺炎疫情紧急心理危机干预指导原则》,正式将心理危机干预纳入疫情防控体系     

基于人口流动和时空信息的城市疫情影响研究

新型冠状病毒(COVID-19)自暴发以来对人类的身体健康以及国家乃至整个世界的经济产生巨大影响.因此,如何研究及预测C O V ID-19的传播对于疾病防控尤为重要.本文基于人口迁移和城市间的距离,采用机器学习(即线性回归和随机森林模型)对COVID-19肺炎的确诊人数进行预测.在进行预测之前,我们对相关特征与疫情数...     

嘉兴:集中优势资源"四管齐下"为抗击疫情贡献科技力量

正疫情就是命令,防控就是责任。面对新型冠状病毒感染肺炎疫情,嘉兴市科技局党组高度重视,迅速贯彻落实中央、省委和省科技厅疫情防控工作精神,第一时间进行防疫战疫工作部署,整合全市科技系统力量,集中优势科技资源,为打赢肺炎疫情阻击战贡献科技力量。提高政治站位,形成有效防控"科技网络"1月21日,局党组迅速召开新型冠状病毒感染肺炎疫情防控工作会议,第一时间传达中央、省委以及省科技厅疫情防控工作会议精神,专题部署科技系统疫情防控任务,全方位拉高工作标     

基于SEIR模型分析相关干预措施在新型冠状病毒肺炎疫情中的作用

目的:评价新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中相关干预措施的作用.方法:收集COVID-19疫情数据,分析COVID-19的传播特点,利用Python建立SEIR模型,加入潜伏期传染率、感染人群变化率等新参数,尝试分析防控手段的有效性.结果:给出多种相关干预措施下疫情发展趋势的预测.模型显示,基于严格限制出行的隔离措施能够减缓COVID-19发病曲线发展的趋势,使潜伏和感染人群的峰值降低45.71%和29.90%,潜伏人群数量较快到达群峰;模拟发现,本次疫情的拐点将出现在3月初,但对比COVID-19疫情实际数据,疫情拐点或将提前出现.结论:COVID-19疫情的防控措施是有效的,各地方政府应严格执行隔离制度,切断传播途径,巩固成果,全力遏制COVID-19传播.     

首都师范大学统计学研究团队对COVID-19疫情进行预测预报

正由崔恒建教授、胡涛教授等领衔的首都师范大学数学科学学院统计学团队,在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情防控过程中,充分发挥专业特点,实时关注和采集疫情发生、发展的相关数据,运用统计学非线性回归和数学建模对疫情发展态势进行了连续的实时跟踪预测.     

新型冠状病毒肺炎传播特性分析与疫情发展趋势预测

通过研究,对2019新型冠状病毒肺炎(COVID-19)起源和致病性有了一定了解,但其传播性质仍存在很多争议,需要进一步评估.使用SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered)动力学模型对COVID-19再生系数(R₀)曲线进行拟合,并基于动态R₀,对我国湖北省及国外COVID-19疫情发展趋势进行了预测分析.通过疫情结果对照分析表明,在严格防疫措施下,我国湖北省的COVID-19疫情传播相较于国外得到了更好的控制.同时,对COVID-19传播特性的分析,也能够为后续疫情防控决策和效果评价提供参考.