印度 COVID-19 大流行的建模与预测

背景：正在进行的 COVID-19 疫情在印度迅速扩散。为终结全球 COVID-19 大流行，已采取重大行为干预、社交距离、接触者追踪及国家干预措施，以减缓疫情暴发并避免冠状病毒在印度及全球人类中持续存在。在缺乏任何疫苗或疗法的情况下，预测对于医疗规划与控制 COVID-19 传播至关重要。方法：我们提出了一个解释印度 COVID-19 传播动力学的数学模型。基于估计数据，我们的模型预测疫情演变与 SARS-CoV-2 的终结，并有助于评估不同防控政策对疾病传播的影响。发现：利用感染者真实数据，我们求得印度 17 个邦及全印度的基址再生数 $R_0$。给出完整图示以展示估计的疫情生命周期及迄今的真实数据或历史。我们的研究显示，印度实施的严格管控措施显著缓解了 SARS-CoV-2 的传播。重要的是，模型模拟预测印度在 2020 年 6 月 26 日疫情减少 95%，在 2020 年 7 月 26 日疫情减少 99%。解读：我们的模型模拟表明，通过缓解社交距离并采取必要防护，有可能实现社区层面的 SARS-CoV-2 消除。可严格实施封锁以阻止 COVID-19 的人传人。若能对疫情生命周期与终结日期进行精确的基于模型的参数估计，或可减轻恐慌与过度乐观，并为我们所有人建立面对疫情下一阶段演变的心态。