COVID-19传播的流行病学模型：南非案例研究

本文建立了一个用于南非COVID-19传播的流行病学模型。采用了经典 compartmental SEIR 模型的一个变体，称为SEIQRDP模型。由于南非仍处于全球COVID-19大流行的早期阶段，确诊感染病例尚未达到峰值，因此SEIQRDP模型首先基于德国、意大利和韩国的数据进行参数化——这些国家的确诊感染病例数已远过峰值。模型取得了良好的拟合，并对COVID-19确诊病例、死亡病例和康复病例的最终数量及时间给出了合理预测。随后使用2020年3月23日至5月8日期间的南非数据来获取SEIQRDP模型参数。发现该模型对初期疾病进展拟合良好，但长期预测能力相当差。随后在基本再生数约束为报告值的情况下重新计算南非SEIQRDP模型。所得模型对数据拟合良好，长期预测看似合理。南非SEIQRDP模型预测，确诊感染人数的峰值将出现在2020年10月底，死亡总数将在约10,000至90,000之间，标称值约为22,000。所有这些预测都严重依赖于已实施的疾病控制措施以及对这些措施的遵守程度。进一步表明，这些预测对用于确定基本再生数的参数尤为敏感。未来的目标是将反馈控制方法与南非SEIQRDP模型结合使用，以确定南非政府提出的不同封锁级别所带来的流行病学影响。