SEIAR传染病动力学模型的建立及实现

作者：刘天; 赵泽宇; 姚梦雷; 黄继贵; 梅芳盛; 陈田木^*

来源：疾病监测, 2020, 35(10): 934-938.

• 易感者–潜伏期–显性/隐性感染者–移出者
• 暴发
• 流行性感冒
• 数学建模
• Berkeley Madonna软件

目的利用Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型,梳理建模步骤及代码。方法收集荆州市一起流感暴发疫情病例发病时间资料,利用Berkeley Madonna软件分别建立无干预措施的模型(SEIAR0)、采取病例隔离控制措施的模型(SEIARI)、采取班级停课的模型(SEIARC)和同时采取两种干预措施的模型(SEIARM)。选择累计罹患率(TAR)和疫情持续时间(DO)比较采取干预措施对暴发疫情的影响。模型参数β经曲线拟合获得,余参数参考同类研究并进行敏感性分析。结果该起疫情自2017年11月12日出现病例,11月17日、21日分别采取病例隔离和班级停课的控制措施。参数β最优值为0.001 05,SEIAR0模型的TAR为85.90%,DO为49 d。SEIARM、SEIARI、SEIARC较SEIAR0的TAR分别下降95.25%、89.94%和73.32%;DO依次为29 d、78 d和39 d。敏感性分析结果显示,参数变化时,TAR介于71.42%～86.02%。结论 Berkeley Madonna软件建立SEIAR模型简单、易行,适于评价干预措施的效果。

• 单位
  公共卫生学院; 厦门大学