流行病学模型在突发公共卫生事件中的应用现状及问题剖析:以新型冠状病毒肺炎疫情为例

背景 世界卫生组织于2020-03-11表示,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的暴发已经构成全球性"大流行",本次疫情对各国的应急防控体系建设提出了巨大的挑战.流行病传播动力学特征的相关研究是目前全世界共同面对的极其重要的科学课题,有助于更好地对疫情进行掌控和防治,具有重要现实意义.但各国相关研究中使用的流行病学模型不尽相同,预测效果也不同.目的 通过范围综述的方法 ,系统梳理流行病学模型在COVID-19传播、预测中的应用现状及存在的问题,为健康中国背景下我国突发公共卫生事件的预测及预防提供经验借鉴.方法计算机检索中国期刊全文数据库、维普中文科技期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库、PubMed、The Cochrane Library并手工检索相关文献,检索时间为数据库建库至2020年6月.通过阅读标题和摘要筛选合格的文献,提取相关数据进行分析.结果 最终纳入文献45篇,共涉及24个国家,分别为中国、美国、西班牙、意大利、法国、德国、英国、土耳其、伊朗、俄罗斯、巴西、加拿大、比利时、荷兰、瑞士、瑞典、丹麦、印度、韩国、智利、新加坡、日本、奥地利、挪威.模型类型有9大类,分别为仓室模型(SIR模型)、传播动力学模型(SEIR模型)、新时滞动力学模型(TDD-NCP模型)、逻辑增长模型(Logistic增长模型)、增长模型、自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)、指数平滑预测模型(Holt模型)、SEAQIR模型、其他模型.结论 从计算结果来看,这些模型的预测数据与实际数据存在一定的出入,但其从不同侧面为预测COVID-19疫情传播规律提供了借鉴.后期应考虑传播过程的随机性,提高模型的精确性;考虑潜伏期的传染性,提高模型的真实性;考虑时空结构,提高模型的可扩展性.