華盛頓，2021 年 10 月 26 日——準(zhǔn)確預(yù)測流行病情景對(duì)于實(shí)施有效的公共衛(wèi)生干預(yù)政策至關(guān)重要。雖然在預(yù)測流行病的總體規(guī)模和時(shí)間方面取得了很大進(jìn)展，但在預(yù)測高峰時(shí)間方面仍有改進(jìn)的余地，不幸的是，H1N1 和 就證明了這一點(diǎn)，高峰時(shí)間出現(xiàn)的時(shí)間晚于預(yù)測。
在Chaos 中，來自 AIP Publishing 的法國和的研究人員使用動(dòng)態(tài)隨機(jī)建模技術(shù)揭示了感染和恢復(fù)率波動(dòng)在確定流行病高峰時(shí)間方面起著至關(guān)重要的作用。
“一些平均數(shù)量，如感染率和恢復(fù)率，對(duì)參數(shù)波動(dòng)高度敏感，這意味著必須了解后者，即使平均行為是唯一關(guān)注的焦點(diǎn)，”合著者 Maxence Arutkin 說。“我們的工作表明，流行高峰時(shí)間取決于這些波動(dòng)，而在流行病學(xué)模型中忽視它們可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的流行情景和不合適的緩解政策，更不用說使病毒進(jìn)化成新的變種。”
該研究使用包含控制參數(shù)每日波動(dòng)的易感-感染-恢復(fù)流行模型，將概率論計(jì)算應(yīng)用于流行浪潮開始時(shí)和人口高峰時(shí)間的感染計(jì)數(shù)。雖然之前使用標(biāo)準(zhǔn)流行病學(xué)模型的工作表明流行高峰日期與其預(yù)測之間存在延遲(沒有波動(dòng))，但研究人員認(rèn)為流行高峰時(shí)間不僅取決于感染率和恢復(fù)率的平均值，還取決于波動(dòng)。
為了預(yù)測流行軌跡，一個(gè)重要的參數(shù)是基本繁殖數(shù) R0，它描述了從個(gè)體傳播的平均感染數(shù)。感染和恢復(fù)率波動(dòng)導(dǎo)致感染人數(shù)的對(duì)數(shù)正態(tài)概率分布，其分析形式類似于金融資產(chǎn)的價(jià)格分布。
“在短期內(nèi)，即使從單個(gè)個(gè)體傳播的平均感染率低于 1，我們也可以觀察到由于參數(shù)波動(dòng)而導(dǎo)致的流行病死灰復(fù)燃，”Arutkin 說。“此外，可以量化流行高峰時(shí)間的分散情況，表明在不考慮這些波動(dòng)的情況下，高峰時(shí)間估計(jì)是有偏差的。”
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