2月12日_人类流行病的广义离散动态模型
1.时间：2020年2月12日
2.机构或团队：中山大学、美国波士顿大学
3.事件概要：
中山大学等于2020年2月12日在bioRxiv上发表题为“A Generalized Discrete Dynamic Model for Human Epidemics”的文章。
研究人员建立了一个离散的人类流行病动态模型，包括传播强度及其衰减参数、平均潜伏期、住院时间、非住院日死亡率、非住院日恢复率、住院比例等主要参数。敏感性分析表明，总累积病例数随初始传播强度、住院时间的增加而增加，随传播强度、住院比例的下降而显著下降，且与非住院日死亡率和非住院日恢复率呈线性下降。在一定范围内，随着平均潜伏期的增加，累计病例总数显着增加。敏感性分析表明，传播强度的动态变化是最重要且可控的因素之一。此外，减少住院延迟对于减轻疾病流行非常有效。非住院恢复率对提高机体免疫力、恢复健康具有重要意义。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
4.附件：
链接https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.11.944728v1
