《传染病数学模型》ppt课件

《《传染病数学模型》ppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《传染病数学模型》ppt课件（46页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、传染病数学模型的应用 中国疾病预防控制中心 性病艾滋病预防控制中心 汪宁 1 概 述 20世纪以来，传染病的防制工作取得重大进 展，但理解和控制传染病的传播仍是公共卫生的 重要问题。目前，传染病研究面临的挑战包括： （1）如何评估传染病在人群中的流行； （2）如何理解疾病感染和传播的机制； （3）如何评价干预措施的效果。 运用数学模型的方法，准确评价和预测传染 病的流行动态有利于卫生保健部门提前作出正确 的决策，合理分配资源，有效地预防和控制疾病 的传播，同时也可以警示某传染病的严重程度， 引起公众对疾病危险性的认识。 2 一、流行动态的估计和预测:反向计算法 反向计算法（back-calcu

2、lation）是一种 利用某传染病感染与发病间潜伏期的信息、 通过观察得到的疾病发病率、估计继往感染 率的方法。理论上它可以用于任何传染病， 但最早由Brookmeyer和Gail提出用于AIDS 流行病学研究，现已广泛应用于此领域。 3 其基本思想是运用由t时刻的期望累积病例数 A(t) 、s时刻的感染率g(s)和潜伏期分布函数F(t) 构成的卷积方程，即 如果病例数A(t)已知（可从疾病报告获得） ，且潜伏期分布F(t)可经流行病学研究估计而得 ，那么，通过对方程(1)反卷积可估计感染率g(s) ；如果已知感染率g(s)和潜伏期分布F(t)，那么病 例数A(t)可用卷积方程(1)估计或预测

3、。 参数：每年AIDS报告人数或AIDS死亡报告 人数；每年HIV感染到AIDS或AIDS死亡的潜伏 期。 4 反向计算法中有许多不确定性来源： 首先是潜伏期分布中的不确定性，潜伏期分布的 估计受流行病学研究中的误差和不确定性的影响， 常用灵敏度分析来评价这些不确定性 。 另一问题是报告的疾病发病资料，不同的国家有 不同的传染病报告系统，其中有些可能不可靠，报 告滞后或不完整时有发生。 还要注意到在上述预测模型中没有考虑从一个社 区（国家）到另一个社区（国家）的移民（移入或 移出）所产生的影响。 总之，反向计算法仅提供疾病发病和感染流行的粗 略（偏低）估计和预测。 5 二、自然史模型 疾病自然

4、史指在没有干预的情况下疾病的演变 过程。 自然史研究的终点变量可以是二值结果（如是 否死亡、是否复发或HIV感染后是否患AIDS等） 、事件发生所需时间、或可重复测量的生物标 记物（如AIDS病人的CD4+细胞计数或HIV RNA计 数）。可用标准的统计方法研究这些终点变量 与预测因子间的关系，如Logistic回归或树状 结构回归法、Kaplan-Meier曲线或乘积极限估 计法（寿命表）、比例风险模型或Cox回归。由 于HIV感染时间和AIDS发病时间都不能准确观察 到，此时应考虑双重删失或区间删失数据。 6 在早期，CD4细胞计数是最重要的研究HIV感染自然 史和评价治疗效果的生物标记物

5、，近来HIV 病毒负荷成 为研究中新的焦点，但经过小的修正后，CD4T细胞计数 的建模方法学即可应用于病毒负荷的建模。一种考虑变 量误差的线性混合效应模型来拟合CD4细胞轨迹，即 i = 1,n, 其中，矩阵Xi和Zi由于依赖各时间观察测量值而受测量 误差的影响，为总体参数，i为服从独立同正态分布 的个体随机效应，它与同样服从独立同正态分布的i相 互独立。其基本思想是将总体CD4细胞曲线分解成两部分 ：总体效应和个体随机效应。由于治疗可在很大程度上 影响生物标记物的改变和疾病进程，因此如何建立处于 有效治疗之下传染病的自然史或临床病程模型是一个巨 大的挑战。 7 三、流行传播的确定性模型 标准

6、的流行传播确定性模型为房室模型 (compartment model)。 以乙型肝炎病毒（HBV）在人群中的感染和传 播为实例，建立动态模型。按照乙型肝炎感染 传播的特征可以把人群划分为五个部分：(1)易 感者，S(a,t)；(2)潜隐者（从感染发展为传染 的时期），L(a,t)；(3)HBV短期携带者， T(a,t)；(4)慢性HBV携带者，C(a,t)；(5)免疫 者，I(a,t) 。这里，“a”代表年龄，“t”代 表随访观察的年数。 8 模型参数定义如下：(a,t)为感染力；为从潜隐期 到短期HBV病毒血症的转变率；(a)为从病毒血症转变 成HBV慢性携带的风险度；为从短期HBV病毒血症

7、到免 疫者的单位时间转变率；(a)为HBV慢性携带者的HBV 清除率；(a)为HBV相关疾病的死亡率；(a)为与HBV 无关疾病的年龄别死亡率；Vc(a,t)为乙型肝炎疫苗免 疫效果。按年龄构建的HBV房室模型可写为 ： 9 通过流行病学调查资料估计出模型中的各 个参数之后，对上述微分方程积分可以求得 在年龄a、时间t时各个变量S(a,t)、L(a,t) 、T(a,t)、C(a,t)和I(a,t)的函数值。这些 数值既可描述疫苗接种前人群中HBV的动态传 播过程，也可以预测不同接种覆盖率VC(a,t) 时免疫后人群HBV的变化趋势，从而评价乙肝 疫苗免疫的远期效果。 10 大规模免疫接种人群中

8、HBV携带率动态变化图 11 不同接种覆盖率的急性乙型肝炎发病比动态变化图 接种覆盖率(%） 20 40 60 80 100 12 不同接种覆盖率的慢性乙肝发病比动态变化图 接种覆盖率(%) 20 40 60 80 100 13 四、我国吸毒人群HIV/AIDS流行趋势分析 离散型HIV/AIDS传播动力学模型 14 变量和参数的含义 15 参数及初始值的确定 16 17 18 数值模拟结果 数值模拟初始时间选为1998年，终 止时间选为2010年。并且采取下面3种数值 模拟方案： 19 20 21 模型的补充说明 在上述的3种方案中我们认为方案2的结果是比较合 适的。这样认为是基于以下的2点

9、理由。 第一，按照方案2模拟时，1998年累计和现有感染 人数分别取为27.0和20.7万。而据我国专家估计1998年 我国累计感染人数为40万，其中静脉吸毒者所占的比例 为69.4，因此可得出累计静脉吸毒人数约为28万，进 而可得出现有静脉吸毒人数约为21.5万。 第二，专家估计2002年我国累计感染人数为100万 ，其中静脉吸毒者所占比例约为60，也就是说静脉吸 毒感染者累计约60万，与我们预测的56.2万虽有一定差 距，但还是比较接近；另外，有关专家测算我国现有感 染者约为84万，其中静脉吸毒者所占比例约为44，即 静脉吸毒感染者约有37万，与我们预测的39.4万比较接 近。 22 在前

10、面所讨论的传染性系数、共用注射器吸毒者所 占比例、吸毒人群的移入率等与行为因素有关的参数中， 无论是数值的确定还是变化规律的确定，都隐含着这样一 些前提条件：随着时间的推移，影响这些参数的社会因素 的变化是不大的。如果影响这些参数的社会因素在未来几 年变化较大，我们所确定的这些参数的数值或变化规律将 不再适用。 在参数的确定过程中，由于参考资料的缺乏，有些 参数的取值与实际情况相比会存在一定的差异。今后，随 着参考资料的不断充实和一些统计结果的出现，我们将会 对一些参数做必要的调整和完善。 在本模型中，我们仅仅考虑了共用注射器，而没有 考虑其他途径（如经性），这样做将会使得预测的结果存 在一定

11、的偏差。 23 五、西昌市静脉吸毒人群HIV/AIDS流行趋势 连续型HIV/AIDS传播动力学模型 24 25 变量和参数的含义 26 参数及初始值的确定 27 基本再生数 28 数值模拟结果 初始时间选为2002年，终止时间选为2010 年。数值模拟结果见图（在图2.1中，30或 70的干预表示传染性系数降低30或70 ；在图2.2中，30或70的干预表示共用注 射器比例降低30或70。同时，干预的时 间定为2003年底）。 29 30 31 从降低传染性系数的角度来讲: 30%的干预措施，现有HIV感染人数与累计HIV 感染人数将分别降低34%和26%；基本再生数为 1.501 70%的

12、干预措施，现有HIV感染人数与累计HIV 感染人数将分别降低67%和52%。基本再生数为 0.641，如果R01， 传染病就不能传播和流行。R0是一个平均值，即使当 R01，一些感染者有可能引起一个以上的新感染者，所 以有感染或病例发生的小单位聚集现象。对于病原微生 物感染，R0由传染病传播的三个重要部分组成：单位时 间接触的数量(c)，传染病的潜伏期(d)，每次接触传染 的概率(p)，所以R0cpd。R0是传染病群体生物学的核 心问题，取决于病原微生物在个体宿主循环周期、病原 微生物释放数量与期限、病原微生物抵抗力、传染程度 、宿主行为(卫生条件和干预)与群体免疫状况等。R0同 社会因素、自

13、然因素和病原微生物的生物学特性也有关 ，因此，同一种病在不同的国家和不同的时期及同一国 家内均不同。 41 在一个人口足够多的疫区，假定感染的分布是随机的，R0可用 Dietz提出的公式来估计：R01L/A，L为宿主的期望寿命，A 为平均感染年龄。平均感染年龄可根据报告的病例资料来估算。 传染病预防和控制的目的是使R01，为使R0(11/R0)。该公式 应用的前提是：免疫接种有效率为100，否则增加P值，PP/ 疫苗有效率；人们在出生当天或不久即予接种。如果免疫接种平 均年龄为V，接种前人群的平均感染年龄仍为A，按以下的公式计 算免疫接种率的近似值：P(1V/L)/(1+A/L)。 在RO小于

14、或等于1时，就能阻断甲肝病毒在人群中的传播和流 行。人群期望寿命为70岁，甲肝减毒活疫苗人群大规模接种的保 护率为90，依据19901992年甲肝报告病例的年龄分布推算的 平均感染年龄为22.44岁，当RO等于1时，平息甲肝传播流行的免 疫接种率为84.14。 42 甲肝减毒活疫苗接种率和接种年龄估算 婴儿出生后6个月、13个月和16个月，甲肝母传抗体阳性 率分别为79.6、5.0和3.8。由于婴儿体内的甲肝母传 抗体干扰甲肝减毒活疫苗的免疫效果，12月龄内婴儿不宜接 种甲肝减毒活疫苗。在R0等于1时，甲肝减毒活疫苗平均接 种时间每推迟1年，接种率需增加1.20左右。因此，1岁儿 童的接种率为

15、85.3，35岁儿童的接种率为87.7左右， 比1岁儿童的接种率增加了2.40。由于35岁儿童已进入 托儿所或幼儿园，从疫苗接种工作组织和实施的方便性看， 可考虑对35岁儿童预防接种甲肝减毒活疫苗。 43 44 我国HIV数学模型总结和展望 国外已经开展了HIV/AIDS传播动力学数学模型的研究工 作，我国在这方面的工作才刚刚起步，很多还停留在理论 分析阶段。如何能使建立的模型真正应用于实践，这是一 个需要我们不断探索的过程。 就目前来讲，我国的HIV感染者以吸毒人群为主，但近 两年经性传播的现象却日趋严重，因此，建立合适的数学 模型研究性乱人群中HIV/AIDS的传播情况，就是摆在我们 面前

16、的一个重要任务。 在女性吸毒者中，卖淫现象非常普遍。这些女性吸毒者 会将HIV传给嫖客。从而为吸毒人群和其他人群之间HIV传 播架起了一座桥梁。如何利用数学模型来研究和评价这座 桥梁所起的作用，就变成一项非常有意义的工作。 45 面对日益严峻的形式，我国已在部分地区和人群 中开展了药物治疗工作。药物治疗后的效果怎样， 会对HIV/AIDS流行有什么样的影响，药物治疗的措 施应该怎样实施，这些都可以通过数学模型来进行 探讨。 本研究所建立的模型主要是确定性模型。与随机 模型相比而言，确定性模型相对比较简单，但所得 结果由于无法给出可信区间而不如随机模型提供的 信息全面。随机模型在实际应用中的最大障碍是需 要更多的基础信息。随着对HIV/AIDS的不断深入了 解和相关数据的不断充实，利用随机模型研究 HIV/AIDS应该成为今后发展的一个方向。 46