比利时新冠疫情：含养老院的扩展SEIR-QD模型与基于长期情景的预测

随着COVID-19大流行的蔓延并在疫苗接种运动开展之前，为减缓疾病传播并缓解医疗系统压力，已实施了部分与全面封锁、隔离和物理距离等多项非药物干预措施。数学模型是评估这些干预措施影响、监测国家层面疫情当前演变以及估计措施放松的潜在长期后果的重要工具。本文中，我们用一个确定性的年龄结构扩展隔室模型模拟比利时COVID-19疫情的演变。我们的模型特别考虑养老院，将其建模为独立于一般人群的实体，以捕捉这些实体内部的特定延迟与动态。模型整合了社会接触数据，并拟合于住院数据（入院与出院）、每日COVID-19死亡数（区分一般人口与养老院相关死亡）以及血清学研究结果，基于贝叶斯方法进行了敏感性分析。我们呈现了截至2020年11月的状况及由模型推断的若干COVID-19特征估计。我们还基于针对不同一般部门社会接触加强或放松的情景，给出了若干中期与长期预测，其中仍存在大量不确定性。