传染病全球爆发中的可预测性与流行病传播路径：SARS 案例研究

背景：严重急性呼吸综合征（SARS） epidemics 的全球传播清楚地表明，在理解新发疾病爆发时，考虑长程运输网络至关重要。因此，引入广泛的运输数据集是开发具有现实意义的流行病模型的重要一步。方法：我们开发了一种通用的随机元人口模型，该模型纳入了 220 个国家中 3100 个城市区域的实际旅行和人口普查数据。该模型允许对国家爆发的可能性及其规模进行概率预测。模型提供的可预测性水平可以进行定量分析，并与代表疾病传播最可能路径的稳健流行病传播路径的出现相关联。结果：为了评估模型的预测能力，我们考虑了 SARS 全球传播的案例研究。模型中使用的疾病参数值和初始条件是根据香港的实证数据评估得出的。我们评估了特定国家的爆发可能性以及新兴的流行病传播路径。模拟结果与 SARS 全球流行的实证数据一致。结论：所提出的计算方法表明，整合长程流动性和人口数据可为流行病模型提供可一致检验且具有理论依据的预测能力。因此，这种计算策略可被视为分析和预测新发疾病全球传播以及制定旨在减少潜在灾难性爆发影响的遏制政策的通用工具。