考虑隔离的流行病学模型预测日本东京COVID-19趋势:数值研究(预印)( Isolation Considered Epidemiological Model for the Prediction of COVID-19 Trend in Tokyo, Japan: Numerical Study (Preprint) )

M Utamura M Koizumi S Kirikami

背景新冠肺炎目前对全球公共卫生构成威胁。日本东京都虽然对此也不例外，但最初仅受小范围疫情影响。然而，由于没有可用于评估感染计数的预测方法，医疗崩溃几乎发生。一个标准的易感-感染-去除(SIR)流行病学模型已被广泛应用，但它的适用性往往局限于大规模集体人群疫情的早期阶段。对从开始到结束的整个时期进行全面的数值模拟将有助于了解住院病例和传染病例（单独）计数的新冠肺炎趋势，并有助于准备医院床位和制定检疫策略。目的：本研究旨在建立一个考虑隔离期的流行病学模型，以模拟东京都最初流行的综合趋势，得出住院病例和感染病例的分开计数。它还打算归纳出控制方程（即有效繁殖数）和最终计数方程的重要推论。方法采用2020年2月28日至5月23日东京都的新型冠状病毒相关时间序列数据和日本政府进行的抗体检测。介绍了一种基于离散时滞微分方程的流行病模型（视时滞模型[ATLM])。该模型可以预测现场住院病例和感染病例的趋势。利用每日新增确诊病例、累计感染病例、住院患者、PCR（聚合酶链反应）检测阳性率等数据对模型进行验证。该方法还导出了与标准SIR模型等价的替代公式。结果在一个典型的参数设置中，由于隔离，目前的ATLM提供的现场感染病例比标准SIR模型的预测少20%。在从感染到检测分离的时滞T为14d的条件下，推断基本繁殖数为2.30。在此基础上，对57%的人口评估了避免爆发的足够疫苗比例。我们评估了政府宣布解除紧急状态的日期（5月23日）。考虑到现场传染病例的数量，1周后的日期（5月30日）将是最有效的。此外，以较短的时滞t=7和较大的传播率α=1.43α0的模拟结果表明，总体感染应减少一半，住院人数应与第一波新冠肺炎相似。结论提出了一个新的数学模型，并利用东京都的新型冠状病毒数据进行了检验。模拟结果与疫情开始时的数据一致。在没有严格的公共卫生干预和控制的情况下，缩短从感染到住院的时间可以有效地防止疫情的爆发。

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