目的:根据收集到的北京等13个省(市)卫生健康委员会网站公布的2020年—2022年境外输入的新型冠状病毒感染(COVID-19)病例数据,研究境外输入病例的流行特征;同时结合易感-感染-恢复(Susceptible-Infected-Recovered,SIR)模型与多重线性回归模型,建立适用于新型冠状病毒感染境外输入防控的SIR-多重线性回归组合预测模型,为国境口岸新型冠状病毒感染境外输入的风险评估提供参考。方法:首先收集13个省(市)卫健委公布的境外输入病例及来源国信息,其次根据卫健委收集到的51个国家的境外输入病例信息在世界卫生组织WHO、Our World in Data数据网站收集境外输入病例来源国的新冠疫情数据(包括累计确诊病例、疫苗接种、变异毒株感染等),最后描述境外输入病例的流行病学分布情况。2020年—2021年的数据为训练集、2022年的数据为测试集,对数据进行处理后,采用随机系数法构建传染病预测SIR模型,对病例输出国家的疫情情况进行拟合,最终得到与每个国家疫情感染状况有直接关联意义的特征数据集。再将SIR模型拟合得到的特征集数据采用随机抽样的方法分为训练集与测试集(7:3),进行多重线性回归模型的拟合与测试,最终建立境外输入的SIR-多重线性回归组合预测模型。结果:1、时间分布:2020年3月至2022年6月,境外输入病例超过300例的月份如下:2020年3月确诊病例527例(8.23%),无症状感染者21例(0.70%);2020年4月确诊病例357例(5.58%),无症状感染者34例(1.13%);2020年9月确诊病例188例(2.94%),无症状感染者140例(4.65%);2020年10月确诊病例255例(3.98%),无症状感染者106例(3.52%);2021年5月确诊病例185例(2.89%),无症状感染者187例(6.22%);2021年6月确诊病例170例(2.66%),无症状感染者155例(5.15%);2021年7月确诊病例354例(5.53%),无症状感染者235例(7.81%);2021年8月确诊病例397例(6.20%),无症状感染者243例(8.08%);2021年9月确诊病例342例(5.34%),无症状感染者161例(5.35%);2021年11月确诊病例184例(2.87%),无症状感染者128例(4.26%);2021年12月确诊病例409例(6.39%),无症状感染者39例(1.30%);2022年1月确诊病例763例(11.92%),无症状感染者122例(4.06%);2022年2月确诊病例436例(6.81%),无症状感染者201例(6.68%);2022年3月确诊病例245例(3.83%),无症状感染者201例(6.68%)。2、空间分布:境外输入新型冠状病毒感染病例,广东省3347例,占35.56%;上海市2830例,占30.07%;云南省558例,占5.93%;四川省510例,占5.42%;福建省468例,占4.97%;天津市461例,占4.90%;陕西省384例,占4.08%;黑龙江省323例,占3.43%;北京市190例,占2.02%;山东省124例,占1.32%;湖北省103例,占1.09%;甘肃省84例,占0.89%;吉林省29例,占0.31%。3、近期居住国分布:境外输入病例主要来自亚洲,其中输入病例最多的前十个国家依次为美国992例(10.5%)、俄罗斯669例(7.1%)、缅甸563例(6.0%)、英国548例(5.8%)、加拿大367例(3.9%)、菲律宾358例(3.8%)、阿联酋343例(3.6%)、日本323例(3.4%)、法国279例(3.0%)、新加坡275例(2.9%)。4、模型预测结果:利用SIR-多重线性回归组合模型预测我国境外输入新型冠状病毒感染病例的数量,SIR模型拟合国外疫情数据的大部分曲线R2都在0.75以上,SIR模型可以很好地拟合不同国家的疫情感染状况。多重线性回归模型剔除不显著变量后得到的优化模型整体检验显著性P<0.05,调整后的R2=0.7,模型拟合效果较好。结论:2020年3月至2022年6月境外输入新型冠状病毒感染病例中,2020年3月、4月、10月,2021年7月、8月、9月、12月,以及2022年1月、2月、3月境外输入病例较多;我国境外输入COVID-19病例广东省、上海市较多;病例主要来源于美国、俄罗斯、缅甸。境外输入病例在时间上无明显季节性。利用境外输入病例数据构建境外输入组合预测模型,SIR模型可以较好地预测境外疫情的感染状况,多重线性回归模型在境外输入病例预测上有所欠缺,但SIR-多重线性回归组合模型整体预测效果较好。
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