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研究人员使用SIRD模型预测COVID-19传播
最近在开放获取期刊PLOS ONE上发表了两项有关冠状病毒COVID-19爆发的研究。

第一项研究于2020年3月31日发表,由意大利那不勒斯费德里科二世大学的Constantinos Siettos及其同事进行。作者使用了根据报道的数据在2020年1月11日至2月10日之间校准的易感感染恢复性死亡(SIRD)模型,并预测了直到2月29日中国湖北省暴发中心的暴发演变。使用这些参数,他们预测,到2月29日,至少将有45,000人被感染,并有2700人死亡-实际上,在湖北,已知有大约6.7万名被感染,而这段时间的死亡人数约为2800人。
这组作者还使用SIRD模型来估计COVID-19的R0值,这是一种对传染性的估计,它反映了可能感染一个传染性人的平均人数。在各种情况下,他们根据可用数据估算的R0约为2.5。假设他们的数据中轻度COVID-19病例的漏报率很高,他们估计该病毒在总人群中的死亡率约为0.15%。此外,根据一种假设,假设总感染人群的数量按20倍的比例扩展,他们的研究预测到2月底湖北的暴发量将减少。实际上,在最后几天,新感染病例的数量已大大减少。
Siettos博士指出:“这是第一项基于数学建模方法的研究,提供了相对准确的提前三周的预测。重要的是,就我们所知,这是第一项基于数学建模方法的研究,表明总人口中的实际感染数量是报告数量的20倍左右,总人口中的死亡率约为〜0.15%,即大大低于所报告的2-3%。以湖北省(人口为6000万)为例,湖北总人口中约2%-3%实际上已被冠状病毒感染。”
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