全球旅行和接触限制能减缓新冠疫情大流行吗？丨Engineering(6)

对于病例数少于500例的国家，我们使用来自其他国家Re的中位数[2.4，四分位距（IQR）为2.0~2.8]。为避免高估疫情的传播，在COVID-19疫情传播的模拟中，对于那些初始Re值高于3的国家，我们将其替换为3。附录A中的表S1列出了本研究估计的各个国家或地区的初始Re 值，并提供了95% CI。
（三）模拟 COVID-19 传播
为了评估不同旅行限制和保持社交距离干预措施对缓解COVID-19疫情流行和避免疫情复燃的有效性，我们采用了复合种群流行病学模型（模型程序可从https:// github.com/wpgp/BEARmod下载），以模拟COVID-19 疫情在2019年12月1日至2020年12月31日的13个月内，在135个国家和地区的可能传播情况。
1. 模型框架
我们使用先前构建的易感-暴露-传染-移除（SEIR）流行病学模型框架，模拟了COVID-19疫情的传播。该模型之前被用于模拟中国大陆地区的COVID-19疫情传播。在这个模型中，每个国家/地区都被表示为一个单独的亚群（N），具有自己的易感（S）、暴露（E）、传染（I）和康复/移除（R）人群。因此，基于典型的 SEIR模型，每个国家/地区的COVID-19随机传播过程近似于以下时间连续的确定性模型：

式中，c表示每个国家或地区的人员出行和接触率；ε是人们感染病毒但尚不具有传染性的平均时长的倒数；r 表示感染者每天因康复、死亡或隔离而不具有感染性的概率。
2. 模型参数
在对每日疫情的传播情况进行模拟的过程中，传染者都以平均速度r（等于平均传染期的倒数）实现康复或被移除。具体来讲，对于每个感染者，我们纳入了 Bernoulli试验，其康复的可能性为1er。从发病到诊断/ 报告的时间间隔被间接表示为平均传染期，说明在疫情暴发中病例识别和隔离的及时性有所提高。根据武汉市确诊病例和2020年1月23日前后全国各区县报告的首位病例的信息，病例发病与报告/隔离之间的时间间隔从封锁前的11天，减少到封锁15天后的3天。从封锁第1天至第14天，这个间隔几乎每2天减少1天。在采取干预措施的第15天之后，我们还在3天的时间间隔中增加了0.5天，以体现个体发病前可能存在无症状传播的情况。此外，该模型将每个暴露个体纳入Bernoulli试验，每日暴露个体转化为具有传染性的个体的概率为 1eε 。