Subjects: Medicine, Pharmacy >> Preventive Medicine and Hygienics Subjects: Statistics >> Biomedical Statistics submitted time 2020-02-28
Abstract：目的 建立一种数据驱动的实用方法预测突发全新传染性疾病的疫情趋势，通过动态预判疫情风险与分级为防控策略提供量化依据。方法 在移动平均法的基础上予以改进，提出一种移动平均预测限（Moving Average Prediction Limits, MAPL）方法，采用既往重症急性呼吸综合征（Severe Acute Respiratory Syndrome，SARS）疫情数据验证MAPL方法对疫情趋势和风险预判的实用性。追踪本次新型冠状病毒（COVID-19）感染疫情从2020年1月16日起的官方公布数据，采用MAPL方法预判疫情变动趋势与疫区适时风险分级。 结果 基于MAPL方法分析显示，2020年2月初全国COVID-19感染疫情达到峰值。经过前期积极防控，2月中旬起全国疫情整体呈下降趋势。到2月下旬各地疫情有明显的区域性差异。与湖北地区相比，非湖北地区新增病例数下降速度快且未来疫情加重的风险相对较小。在几个重要的疫情输入省份，新增确诊病例数和可疑病例数的发展趋势一致，但消减速度在各省份间存在差异。 结论 MAPL方法可以辅助判断疫情趋势并适时预判风险分级，各疫情输入区可结合当地实际与疫情风险分级规划落实差异化精准防控策略。
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