全球旅行和接触限制能减缓新冠疫情大流行吗？丨Engineering(8)

基于干预前的数据估计的参数，模型模拟了COVID-19在每个国家/地区在没有干预情况下传播的基准情景。然后，我们比较了实施和未实施限制旅行和人员接触措施情况下COVID-19疫情的传播，以评估这些干预措施的影响。本研究通过多次模拟（n = 1000），充分考虑了SEIR模型中康复/移除、暴露和传染人群的变化，并评估了各种干预情景及其时间点，以及放松这些干预措施产生的影响与不确定性，以指导未来疫情的应对。此外，我们比较了截至2020年6月1日，采取干预措施前后的病例估计数和实际的病例报告数，校正了报告中流行曲线可能存在的延迟，然后再与研究估计的流行曲线进行比较。我们还开展了一系列敏感性分析，以理解流行病学参数的变化对干预措施效果估计及其结果不确定性的相对影响。
（四）估计重症和危重症病例数
根据COVID-19疫情传播模拟结果，本研究进一步估计了可能需要重症监护的重症病例和危重症病例的数量。首先，根据前期研究中基于2019年12月至2020年3月武汉市32 583名实验室确诊患者数据的分析结果，获得了不同年龄组人群的发病严重程度数据。在所有确诊病例中，22.1%（7139/32 325）病例发展为重症或危重症病例。严重程度随着年龄的增长而增加：年龄小于20岁的病例发展成重症或危重症的比例为 4.10%；20~39岁为12.1%；40~59岁为17.4%；60~79岁为29.6%；80岁及以上患者则高达41.3%。我们使用武汉市分年龄组的人口统计数据，对这5个年龄组的发病严重程度进行了标准化处理。使用以上武汉市不同年龄组g（0~19岁、20~39岁、40~59岁、60~79岁和 ≥80 岁）的发病严重程度比例（SWuhan, g）和病例数（IWuhan, g，每个年龄组分别为536、5960、12 269、11 934和1884 例），结合本研究模拟的每个国家或地区的病例数（Ii），我们初步估计了重症和危重症病例的数量（Ci ），具体如下。