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数学建模可以更准确地描绘冠状病毒病例

数学建模可以获取有关冠状病毒的报告信息,包括明显不足的病例数,已知因素(例如某个地区人口的密度和年龄分布),并可以更真实地反映病毒的感染率,数量建模者说,这将有助于更好的预防和准备。

佐治亚州医学院医学院传染病学系理论和数学建模实验室主任Arni SR Srinivasa Rao博士说:“实际的大流行防范措施取决于人口中的真实病例,是否已经确定。”奥古斯塔大学。“有了更好的数字,我们就可以更好地评估病毒将持续多长时间以及它将变得多么糟糕。没有这些数字,医疗保健系统和工作人员将如何为需要的东西做准备?”

Rao和他的同事,密苏里州圣路易斯华盛顿大学数学教授Steven G. Krantz博士在《感染控制与医院流行病学》杂志上写道,更好的数字对于更好地保护人口和整体大流行的预防至关重要。

相应的作者Rao说:“我们想提供有关问题真正严重程度的信息,而不仅仅是冰山一角。”

他们使用了数学模型,该模型从世界卫生组织等来源获取了COVID-19的数字,然后使用了诸如地区的人口密度,居住在人们倾向于较近距离居住的城市地区的人口比例以及三岁以下人口等因素年龄介于0到14岁,15到64岁和65岁以上的年龄段的人群,以增加数字的准确性。Rao说,由于这种病毒具有极强的传染性,因此他们也将其视为“传播可能性”。

他们还研究了每天超过10例,直到第一个报告高峰的新病例数,以及这些高峰的日期范围,以指示报告病例数趋势。Rao说,有关病毒在多种表面和空中存活时间的新兴信息将进一步完善其模型。这项研究的截止日期是3月9日。

他们发现,例如,意大利-重症监护病房的图像是该病毒影响的最清楚的指标之一,在这个地理上很小但人口稠密的欧洲城市化程度较高的欧洲国家中,该城市的表现相对较好-提早报告工作,Rao和Krantz预计每四个案例报告一个案例。根据他们的模型,这意味着未报告30,223例病例,Rao指出,意大利在3月9日的研究截止日期之前还没有达到顶峰。

由于在所有国家(尤其是当时)所有国家中实际测试的人口比例很小,韩国也报告了大约每四个可能病例中的一个病例。在西班牙-据报道drive葬每15分钟发生一次,有近20,000人死亡,3月19日的案件达到顶峰,当时活跃案件增加27%-该国报告了1起案件根据数学模型,每53个可能的实际案例中。这意味着大约87,405例病例,没有人报告。Rao说,这两个建模者在研究结束后的一周内看到了他们预测的更高数量的数字。

在中国,其庞大的人口总数超过14亿,并且在数据报告中普遍存在不一致之处,他们预计与实际病例数相比,报告的病例数有两个范围:149个病例中的1个和1,104个病例中的1个,这意味着未报告1200万至8900万例。

无法在3月9日计算出美国的发病率,因为美国似乎后来才出现这种病毒,而且报告的病例数刚刚达到500,这是数学建模者的预测基准。Rao怀疑当时美国的实际数字可能更像是90,000例。

Rao于4月6日使用他们的模型对美国人数进行了快速跟进评估,结果显示该日超过561,000例病例,实际报告36.7万例死亡,有8,910例死亡。他说,在美国,每3个实际病例中就有2个报告比率,这反映了追踪阳性病例的情况有所改善。

在尚未报告的194,000名儿童中,他预测包括3,298名14岁及以下的儿童,147,441名15-64岁的儿童和43,262名65岁以上的儿童。Rao说,这也意味着在美国,到4月6日那一刻,至少有194,000人可能不知道自己是积极的,更明确的证据表明当前需要进行社会疏远和其他预防措施。

建模人员使用Meyer小波将报告的案例与他们预测的项目之间的差异可视化,顾名思义,该波动上升,达到顶峰然后像波浪一样消退。Rao说,在这种情况下,波动越大,漏报越高,而降低波动意味着改善报告的一致性。

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