一种用于估算 COVID-19 疫情医疗需求并评估人群干预措施的动态建模工具
摘要
目的。公共卫生官员需要工具来协助预测应对 SARS-COV-2 大流行所需的医疗资源。我们构建了一个建模工具，以帮助一线公共卫生官员估算其辖区内大流行带来的医疗需求，并评估人群范围社交距离干预措施的潜在影响。方法。该工具使用 SEIR 仓室模型来预测大流行的本地传播。用户输入病例数、医疗资源并选择待评估的干预策略。输出包括有无干预下的感染与死亡人数，以及相对于现有容量的医院床位、重症监护床位和呼吸机需求。我们使用智利三个地区的数据对该工具进行演示。结果。我们的情景表明，COVID-19 患者激增可能在 6 月前压垮智利医院，并于 7 月或 8 月达到峰值，需求为当前床位和呼吸机供应量的 6 至 50 倍。封锁策略，或病例隔离、家庭隔离、70 岁以上个体社交距离和远程办公干预的组合，可使治疗需求保持在容量以下。结论。积极的干预可避免 COVID-19 造成的大量发病和死亡。我们的工具能够快速评估本地适用的政策情景，并可在新数据可用时更新结果。
引用
@article{arxiv.2004.13544,
title = {A dynamic modeling tool for estimating healthcare demand from the COVID19 epidemic and evaluating population-wide interventions},
author = {Gabriel Rainisch and Eduardo A. Undurraga and Gerardo Chowell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13544},
year = {2020}
}
备注
20 pages, 3 figures. The model is available for download in English and Spanish versions. The English version is available at https://publichealth.gsu.edu/files/2020/04/Supplementary-Material-S1_Model-v1.0.xlsx The Spanish version is available at https://publichealth.gsu.edu/files/2020/05/SupplMatS1_Model_Espanol_v1.0.xlsx