中山大学的研究小组在2月20日发表了一篇关于medRxiv的文章，使用数学模型来估计新型冠状病毒的流行，并对未来的流行控制提出建议。
10 . 1101/2020 . 02 . 18 . 20024315研究人员利用国家卫生和卫生委员会1月10日至2月8日确诊病例的数据，采用五种独立方法进行数学建模研究，评估COVID-19的基本感染数(R0)，并分析武汉市关闭前(1月10日至1月23日)和关闭后(1月23日至2月8日)的数据，评估疫情这五种方法包括:指数增长法(EG)、最大似然法(ML)、序贯贝叶斯法(SB)、时间相关再生数(TD)和易感暴露感染恢复(SEIR)模型根据流行期用
5方法估算的基本感染数结果表明，武汉市封市前COVID-19的基本感染数为4.38 (95% ci: 3.63-5.13)，封市后降至3.41 (95% ci: 3.16-3.65)。在整个流行期间，COVID-19的基本感染数为3.39 (95% ci: 3.09-3.70)，表明它具有很高的传播能力其中一个显著的特点是乌汉关关闭前一段时间确定的基本感染数很高，三种建模方法确定的R0值大于5，可能超过6。这一数字与流行性腮腺炎和天花等高传染性疾病一致，表明这种疾病极有可能成为全球性流行病。
从五个模型估计的流行期之前、之后和整个流行期的预测流行曲线本研究通过使用最新和最精确的病例诊断方法，将几种建模方法与泊松损失权重相结合，从而避免了特定建模选择的局限性这是封闭期前后的第一次研究。与以前的研究相比，本研究计算了更可靠的估计，并发现了更高的R0值。这对流行病蔓延的城市，如新加坡、日本、韩国和伦敦，意义重大。此外，这些城市应考虑在必要时实施更积极的预防政策，以预防严重的全球流行病。
结束
参考:
手机网站
