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      基于動(dòng)力學(xué)模型的利比里亞埃博拉疫情分析

      2019-07-10 09:23:40楊靜雅王慧蓉
      關(guān)鍵詞:利比里亞博拉感染率

      楊靜雅,王慧蓉

      (長(zhǎng)治學(xué)院 數(shù)學(xué)系,山西 長(zhǎng)治 046011)

      0 引言

      埃博拉疫情引起了許多學(xué)者的關(guān)注.Althaus等[1]建立了SEIRD模型,量化了早期控制措施對(duì)尼日利亞埃博拉疫情的影響,并突出了一個(gè)未被發(fā)現(xiàn)的病例將導(dǎo)致疫情再次爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn).Chowell等[2]利用SEIR模型,分析了埃博拉疫情的規(guī)模對(duì)干預(yù)措施開始時(shí)間的敏感性,并提供了最終疫情規(guī)模的分布情況.Gomes等[3]借助SEIHFR模型模擬了埃博拉疫情在國(guó)際上的傳播,并估算了世界各國(guó)埃博拉病毒病例輸入的概率.Camacho等[4]通過(guò)傳染病模型估計(jì)了醫(yī)院和社區(qū)感染對(duì)埃博拉病毒傳播的影響,以及不同控制措施對(duì)遏制埃博拉疫情爆發(fā)的效果.

      1 模型

      結(jié)合埃博拉病毒傳播特點(diǎn),建立傳染病動(dòng)力學(xué)模型(見圖1).

      圖1 SEIRDF模型示意圖

      模型所對(duì)應(yīng)的微分方程為:

      (1)

      傳播系數(shù)定義為:

      β(t)表示感染率,定義為:

      其中,β0表示利比里亞早期埃博拉疫情的感染率,并通過(guò)參數(shù)擬合求解β(t).

      模型中參數(shù)σ、γ、θ、φ、p的值從文獻(xiàn)中獲得,如表1所示.

      表1 模型中利比里亞的相關(guān)參數(shù)值及參考文獻(xiàn)

      2 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

      根據(jù)世界衛(wèi)生組織公布的利比里亞埃博拉病毒感染者數(shù)據(jù),利用經(jīng)典龍格—庫(kù)塔法將微分方程組(公式1)的數(shù)值解與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合.

      利用早期埃博拉疫情的數(shù)據(jù),得到病毒自由傳播階段的感染率β0的值,曲線代表數(shù)值解,圓圈代表世界衛(wèi)生組織公布的埃博拉確診病例數(shù)(見圖2).在無(wú)控制狀態(tài)下,埃博拉日確診新增病例數(shù)最高可達(dá)1 181人,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于公布數(shù)據(jù)的最大值364人,表明埃博拉疫情的防控工作迫在眉睫.

      埃博拉疫情中期和后期,定義感染率為分段函數(shù),對(duì)利比里亞埃博拉疫情全部數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到k1、k2的取值及疫情不同階段的數(shù)值解(見圖3).模型仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)吻合度高,能夠較好地反映疫情的實(shí)際情況.

      圖2 利比里亞早期埃博拉疫情的數(shù)據(jù)擬合結(jié)果圖3 利比里亞埃博拉疫情的數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

      參數(shù)β0、k1、k2的約束條件分別為0<β0<1,0

      圖4 感染率β0取不同值的數(shù)值解

      參數(shù)意義取值β0埃博拉早期的感染率0.171 1k1埃博拉中期的傳播系數(shù)0.136 5k2埃博拉后期的傳播系數(shù)0.068 9

      3 敏感性分析

      對(duì)早期感染率β0進(jìn)行敏感性分析,感染率降低約百分之四,日新增感染人數(shù)以及達(dá)到最大值的時(shí)間會(huì)延遲(見圖4).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明預(yù)防措施力度加大約百分之四,日新增感染人數(shù)最大值會(huì)減少約百分之三十,體現(xiàn)了早發(fā)現(xiàn)、早隔離、快速診斷等預(yù)防措施的重要性.

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