埃博拉病毒传播问题

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【专家解析】埃博拉病毒传播问题

【优秀范文】埃博拉病毒传播问题

范文一:埃博拉病毒传播问题

一、 问题重述

埃博拉病毒至今已多次爆发,很难根除。本题希望我们通过建模来量化病毒

传播规律以达到了解疫情和实施有效措施控制疫情的目的。

1、仅针对猩猩群体建立病毒传播模型,根据已知数据描述并预测疫情变化,完成第80、120、200周的数据。

2、对人和猩猩的群体建立模型,综合描述并预测人和猩猩两个群体疫情的发展,完成第80、120、200周的数据。

3、从第41周开始,在实施严格控制人与猩猩的接触和将人群治愈率提高至80%两措施的情况下,对比第2问的预测结果说明措施的作用和影响。完成第45、50、55周数据。.

4、据前分析各种疫情控制措施的严格执行和药物效果的提高等措施对控制疫情的作用。

二、 问题分析

题目按照研究猩猩单独群体、人和猩猩混合群体、隔离措施和药物治疗对病

毒传播的影响的顺序层层深入,逐步展开对控制疫情的探索研究。

1、问题一要求建模描述并预测病毒在猩猩种群中的传播。实际需要找到几个已知数据类即发病个体数、自愈个体数和死亡个体数之间的关系。观察到已知数据中发病猩猩个数、自愈猩猩个数、死亡猩猩个数随时间单调变化,所以考察各变量从时刻t到时刻t+t的增量,然后得到变量关于t的微分方程,编程进行数值计算。通过已知数据验证模型的可靠性,再以此为基础进行预测。其中,要合理处理潜伏群体和处于发病状态个体数量的关系。

2、问题二建立在问题一的基础上,将人群进行分类。考虑到猩猩感染人而人不感染猩猩,猩猩群体的传播规律不受影响,人类患病者的感染源为患病猩猩和患病的人,这些患病人类中一部分会被隔离治疗,隔离群体则有相对应的治愈率和死亡率,借鉴问题一的想法,找到问题二中给定量和假设量他们之间的关系。然后进一步建立被分类人群(易患病的人、潜伏期的人、已患病的人、患病被隔离的人、隔离被治愈的人、自愈的人、隔离后死亡的人、未被隔离死亡的人)的数量关系。

3、问题三中,采取隔离措施后,人的群体和猩猩的群体相互独立,即猩猩不再将病毒传染给人类。同时,被隔离人群的治愈率提高到了80%。所以对比于第二问,忽略患病猩猩对人的传染,同时被隔离群体的治愈率为一给定值0.8 。可将问题二的模型修改直接利用。对措施产生的作用进行探究应从处于发病状态个体的个数和死亡个体的个数的变化入手,考虑干预手段的大小对疾病预防和控制的影响。

4、注意到前面模型中对患病人群的隔离率没有相应的措施,所以,问题四中应重点分析隔离率对疫情控制的影响,可具体考察与隔离率相关的式子并进行分析。

三、 模型假设

1、埃博拉病毒变异可通过呼吸传播的情况不会发生; 2、该地区人和猩猩均无先天对埃博拉病毒免疫的个体; 3、根据埃博拉病毒的特点,原发病体与其所感染的患病体数量相比非常小,因此可假设患病体都是由传染而得病的。

4、处于潜伏期的个体必定发病;

四、符号说明

t:单位时间(周);

S1(t): 易患病猩猩的数量; E1(t): 潜伏期猩猩的数量; I1(t): 已患病猩猩的数量; R1(t): 自愈猩猩的数量; D1(t): 死亡猩猩的数量; a:猩猩的自愈率; b:猩猩的死亡率

c:猩猩的有效接触率(易患病猩猩一接触患病猩猩则患病称为有效接触);

S2(t): 易患病的人的数量;

E2(t): 潜伏期的人的数量; I2(t): 已患病的人的数量; G (t) : 患病被隔离的人; R*(t): 隔离被治愈的人的数量; R2(t): 自愈的人的数量; D2(t): 死亡的人的数量; d:人的自愈率;; e:人的死亡率;

f:人的有效接触率;

. k:人的隔离率;

g:人的隔离治愈率; 1-g:人的隔离死亡率;

五、模型的建立与求解

问题一:

1、动态描述:

图1是对前40周猩猩群体中个体发病、自愈、死亡数量变化趋势的折线图形描述,先纵向分析三者各自的变化趋势,可以看出:前40周,死亡个体数和自愈个体数均随周数增加,发病个体数在前6周波动,后随周数减少,前40周发病个体数和自愈个体数增加的趋势有所减缓;后横向分析,可以看出:前40周,死亡个体数和自愈个体数同时增加,具有一致性,但不确定这种一致性会保持多久,而他们与发病个体数有相反的变化趋势。 从以上分析可以得出下面结论:

在不具备集体隔离和治疗能力的猩猩群体内,发病和死亡的趋势不会无限进行下去,猩猩们的自愈能力会扭转颓势。

图1 2、预测:

猩猩的群体可分为5类,分别为易患病猩猩、潜伏期猩猩、患病猩猩、自愈类猩猩、死亡类猩猩。由假设得:潜伏期猩猩2周后均变为患病猩猩。

自愈率=自愈猩猩数/(自愈猩猩数+死亡猩猩数)

a= R1 /( R1+D1 ), 已知数据中R1与 形表现为图2:

( R1+D1 )关系的图

图2

容易得到 a=0.33;

对于易患病猩猩,t时刻的数量

S1(t)是连续、可微函数,并且每周每

c,由于易患病猩猩随时间是减少

个患病猩猩有效接触的易患病猩猩的数量为的,所以考察t

到t+t时间内易患病猩猩数量的增加量,就有

S1(t+t)- S1(t)= - c I1S1t

再设t=0时有S0 个易患病猩猩,即得微分方程

dS1

c I1S1 (1)dt

依照(1)式的获得方式,即得如下微分方程

dE1

cI1S1E1t(dt

2 ) (2)

dI1

E1(t2)aI1bI1 (3) dtdR1

aI1 (4) dtdD1

bI1 (5) dt

由于方程(1)~(5)无法求出解析解,所以利用已知附件数据,通过MATLAB

软件进行数值计算,计算所得数据的图表形式如下:

图3

4

图5

然后将指定周数的数据填入下表:

问题二:

混合群体中类似于猩猩群体,人的群体分为8类:易患病的人、潜伏期的人、已患病的人、患病被隔离的人、隔离被治愈的人、自愈的人、隔离后死亡的人、未被隔离死亡的人。由于人发病后与猩猩的接触可以忽略,所以只有猩猩会感染人而人不会感染猩猩。则猩猩群体病毒传播的规律不发生改变,人的感染源有患病猩猩和患病的人。则人的群体的对应微分方程为:

dS2

 (If1+I2)S1 (6) dt

dE2

f(I2+I1)S2E2(t2) (7) dt

dI2

E2(t2)(1k)(dI2eI2)kI2dt

(8)

dR2

(1k)I2d (9) dtdG

I2k (10) dt

dR*

kI2g (11)

dt

dD2

(1k)I2ekI2(1g) (12) dt

由于在问题二中,模型未知量较多和前40周数据有所波动造成了模型求解的复杂,所以在使用已知数据时,将处于发病状态人数数据的前8周看做第一阶段,以后数据为第二阶段;将被隔离人数数据的前5周看做第一阶段,以后看做第二阶段;另外两组数据完整使用。这样在编程求解时初值做相应改变。 通过MATLAB软件进行数值计算,计算所得数据的图表形式如下:

图6

图7

图8

图9

问题三: 1、预测:

问题三中,采取隔离措施后,人的群体和猩猩的群体相互独立,即猩猩不

再将病毒传染给人类。同时被隔离群体的治愈率为一给定值

0.8

g=0.8,1-g=0.2 。(7)~(12)式修改为:

dS2

 fI2S1 dt

dE2

fI2S2E2(t2) dt

dI2

E2(t2)(1k)(dI2eI2)kI2 dtdR2

(1k)I2d dt

dG

I2kdt

dR*

0.8k2I dt

dD2

(1k)I2e0.2kI2 dt

可利用修改过的问题二的模型进行预测。即可完成下表:

2、作用和影响说明:

严格控制患病猩猩与人类的接触后,人的感染源减少了近40%,使人类处于潜伏期和发病状态的数量大幅减少;药物治疗提高治愈率至80%后,隔离治疗人群的死亡率下降了62%,总的患病人群的死亡率下降了41%,对疫情的控制

效果明显。说明干预手段的程度的大小对疾病控制的影响显著。

问题四:

前述数学模型中疫情控制措施有:隔离措施(切断患病猩猩与人的接触、将患病人隔离)和提高治愈率的措施。

前面实现了严格控制患病猩猩与人的接触,并将隔离人群的治愈率提高至80%,对疫情的控制效果比较明显。但患病人群的隔离率k未经改善,观察问题二中(8)式并进行变形得下式:

dI2E2(t2)I2(de)kI2(de1)dt

当提高隔离率时,处于发病状态的个体数量会减少,因病死亡人数也会减少,对控制疫情有积极效果。

模型的建立帮助我们搞清楚了现有干预手段究竟有多大效果,预测表明,隔离措施的严格执行和药物治疗是控制疫情的最好手段。

六、模型的优缺点评价及改进

模型优点:

1、模型变量全面,描述和联系性强,可以将问题描述清楚并就问题给出可参考答案。

2、模型具有灵活性和适应性,如解决问题二时,取用部分数据,模型仍然成。

模型缺点:

1、变量多,模型实现时遇到了较多困难。

2、在进行函数拟合时,有较多点在函数曲线外,误差较大。

3、细节处理不到位。

模型改进:

可以先只找S和I的关系,列微分方程求解,再列E、R、D的微分方程。这样就将一个大问题转化为两个较容易的问题,相当于减少了变量个数,而且更能考虑他们之间的细节关系。

参考文献:

【1】姜启源,谢金星,叶俊 . 数学模型(第三版)【M】. 北京:高等教育出版社,2003.

【2】周后卿,徐幼专:埃博拉病毒感染数量的一个数学模型 .

【3】杨玉华:SARS传染模型的研究及实证分析 .

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原文地址:http://fanwen.wenku1.com/article/7887934.html

范文二:埃博拉病毒传播问题

第一部分 问题重述

第二部分

问题分析

第三部分

模型的假设

第四部分

定义与符号说明

第五部分

模型的建立与求解

第六部分

模型的评价与推广

第七部分

参考文献

第八部分

附录

(www.wenku1.com)一、 问题重述

假设某地区有 20 万居民和 3000 只猩猩。 人能以一定的概率接触到所有的 猩猩, 当接触到有传播能力的猩猩后有一定概率感染病毒,而人发病之后与猩猩 的接触可以忽略。研究人员统计了前 40 周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等 信息(见附件一,附件二) ,相关问题如下; (1)根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立一个病毒传播模型,动态描述 病毒在“虚拟猩猩种群”中的传播,并预测接下来的在猩猩中的疫情变化,并给 出“虚拟猩猩种群”在第 80 周、第 120 周、第 200 周的相关数据; (2)建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情 的发展,并预测接下来疫情在这两个群体中的发展情况,并给出 “虚拟人类种 群”在第 80 周、第 120 周、第 200 周的相关数据; (3)假设在第 41 周,外界的专家开始介入,并立即严格控制了人类与猩猩 的接触,且通过某种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了 80%。预测接下 来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况, 对比第 2 问的预测结果说明其作用和影 响,给出“虚拟人类种群”在第 45 周、第 50 周、第 55 周的相关数据; (4)依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括 防疫药物、检疫药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

(www.wenku1.com)二、 问题分析

(一)问题 1 的分析 建立一个病毒传播模型, 动态描述病毒在“虚拟猩猩种群”中的传播,有助 于政府和相关医疗机构预测接下来在猩猩中的疫情变化情况,科学预测疫情在 “虚拟猩猩种群”中的发展以及可能对“虚拟人类种群”带来的影响。 题中给出了“虚拟猩猩种群”的有关数据 (截至本周末处于发病状态的数量、 截至本周末总共死亡个数、截至本周末总共自愈个数) ,要求我们预测接下来在 猩猩种群中的疫情变化,分别给出在第 80 周、第 120 周、第 200 周“虚拟猩猩 种群”中潜伏群体、处于发病状态、累计自愈、累计因病死亡的数据。 由以上原因,我们可以建立一个 SLIRD 模型,利用 matlab 做出图像,对所 要求的结果分别进行预测,并将结果进行比较。 (二)问题 2 的分析 建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型, 综合描述人和猩猩疫情的发展, 有助于指导政府通过控制人类与猩猩种群间接触来达到控 制疫情的目的, 可以 帮助政府分析控制两种群接

触所花的成本和疫情控制达到的效果之间的关联程 度。 题中给出了“虚拟人类种群”的有关数据(截至本周末处于发病未隔离状态 的数量、截至本周末总共累计治愈个数、截至本周末总共累计死亡人数、截至本 周末正在被隔离治疗的人数) ,要求我们预测接下来疫情在这两个群体中的发展 情况,并给出 “虚拟人类种群”在第 80 周、第 120 周、第 200 周的相关数据。 由以上原因, 我们可以建立一个考虑因素较问题 1 更多的 SLIRD 模型,利用 matlab 做出图像,对所要求的结果分别进行预测,并将结果进行比较。 (三)问题 3 的分析 在外界专家介入控制人类与猩猩接触的情况下以及某种特效药将被隔离治 疗人群的治愈率提高的条件下。 题中给出了明确的相关条件,即“假设在第 41 周,外界的专家开始介入, 并立即严格控制了人类与猩猩的接触, 且通过某种特效药物将隔离治疗人群的治 愈率提高到了 80%”,即相关参数的值直接由题设给建立病毒的传播模型,有助 于政府分析各种疫情控制措施的严格执行和药物效果的提高等措施对控制疫情 的作用,有助于政府合理规划投入医学研究成本,有重要指导意义 定,其余数据也可使用问题 1、问题 2 中已有数据。要求我们预测接下来疫 情在“虚拟人类种群”的发展情况,对比第 2 问的预测结果说明其作用和影响, 给出“虚拟人类种群”在第 45 周、第 50 周、第 55 周的相关数据。 由问题 3 的以上特点,我们可以直接利用问题 1、问题 2 中所建立的模型, 将相关参数设定成符合问题 3 条件的值,利用 matlab 进行做出图像,对所要求 的结果分别进行预测,并将结果进行比较。

(www.wenku1.com)(四)问题 4 的分析 我们可以依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包 括防疫药物、检疫药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用,写 出分析结果。

三、 模型假设

(1)假设题目所给的数据真实可靠; (2)假设模型体系中没有猩猩和人类的迁入迁出,以及出生和其它原因的死亡; (3)鉴于被隔离的人数一直处于较少且比较稳定的状态,我们假设被隔离的病人 在本周即会被治愈或不幸死亡,不会长久地占用医疗设施; (4)鉴于被隔离的人数与所有发病人数(包括隔离和未隔离的)比值稳定在 0.42 左右,所以我们有理由相信,由于各种实际情况,该地区只能够将发病人群的百 分之四十二隔离治疗,故我们假设,隔离人数=0.72*发病且未隔离人数; (5)由题目可知,发病后的人与猩猩之间的接触不考虑,故假设猩猩的发病不受 人类影响。

四、定义与符号说明

(1)S1—截止到本周末健康猩猩占总猩

猩数的比例。 (2)S2—截止到本周末健康人占总人数的比例。 (3)L1—截止到本周末潜伏者占总猩猩数的比例。 (4)L2—截止到本周末潜伏者占总人数的比例。 (5)I1—截止到本周末处于发病状态的猩猩占总猩猩数的比例。 (6)I2—截止到本周末处于发病状态且未被隔离的人占总人数的比例。 (7)M—截止到本周末处于被隔离状态的人占总人数的比例,M=0.72*I2。

(www.wenku1.com)(8)R1—截止到本周末累计自愈的猩猩占总猩猩数的比例。 (9)R2—截止到本周末累计治愈的人占总人数的比例。 (10)D1—截止到本周末累计死亡的猩猩占总猩猩数的比例。 (11)D2—截止到本周末累计死亡的人占总人数的比例。 (12) ε 1—本周新增发病的猩猩数与截止本周潜伏的猩猩数的比值, 经过计算, ε 1 取平均值 1.05。 (13)ε 2—本周新增发病的人数与截止本周潜伏的人数的比值,经过计算,ε 2 取平均值 0.99。 (14)μ 1—本周自愈的猩猩数与截止本周处于发病的猩猩数的比值,经过计算 μ 1 取平均值 0.1。 (15) Ω —本周新增死亡的猩猩数与截止本周处于发病的猩猩数的比值,经过计 算,取平均值 0.2。 (16) μ 2—人的自愈率, 即自愈的总人数占发病且未被隔离的人的总数的比例, 经过计算取平均值 0.215。 (17)λ 1—每个发病猩猩每周有效接触(足以致病)的猩猩的数目,经过查阅 相关资料,并由题目所给数据测试得,当 λ 1 取 0.28 时,最为符合,故 λ 1 取 0.28。 (18)λ 2—每个病人每周有效接触(足以致病)的人的数目,经过查阅相关资 料, 并由题目所给数据测试得, 当 λ 2 取 0.7228 时, 最为符合, 故 λ 1 取 0.7228。 (19)λ 3—每个发病猩猩每周有效接触(足以致病)的人的数目,经过查阅相 关资料,并由题目所给数据测试得,当 λ 1 取 0.001 时,最为符合,故 λ 1 取 0.001。 (20)β 1—第二问中被隔离的病人的治愈率,即总共治愈的人数与总共隔离治 疗的人数。计算得 β 1=0.59。 (21)β 2—第三问中被隔离的病人的治愈率,由条件知 β 2=0.8。 (22)N1—“虚拟猩猩种群”总数,即 N1=3000。 (23)N2—“虚拟人类种群”总数,即 N2=200000。

(www.wenku1.com)五、模型的建立与求解 第一部分:问题 1 的 SLIRD 模型

(1) 猩猩总数 3000 不变,猩猩种群分为健康猩猩、处于潜伏期猩猩、发病状 态猩猩、已自愈猩猩和已死亡猩猩,称 SLIRD 模型。时刻 t 五类猩猩在猩 猩总数 N 中占的比例分别记作 S1(t) 、L1(t) 、I1(t) 、R1(t)和 D1 (t) 。病猩猩的周接触率为 λ 1,周治愈率为 μ 1,周死亡率为 Ω ,处于 潜伏期猩猩发病比例为 ε 1。 (2) 由模型假设显然有: S1(t)+L1(t

)+I1(t)+R1(t)+D1(t)=1(1.01) 对于健康猩猩、处于潜伏期猩猩、处于发病状态猩猩、已自愈猩猩和已 死亡猩猩有: N*(dS1/dt)=-λ 1*S1*I1*N(1.02) N*(dI1/dt)=N*(ε *L1-μ 1*I1-Ω 1*I1) (1.03) N*(dR1/dt)=N*μ 1*I1(1.04) N*(dD1/dt)=N*Ω *I1(1.05) 则由(1.01) 、 (1.02) 、 (1.03) 、 (1.04) 、 (1.05)式,SLIRD 模型的方 程可以写作: dS1/dt=-λ 1*S1*I1 dL1/dt=λ 1*S1*I1-ε *L1 dI1/dt=ε *L1-μ 1*I1-Ω *I1 dR1/dt=μ 1*I1 dD1/dt=Ω *I1 上述方程无法求出 L1(t) 、I1(t) 、R1(t) 、D1(t)的解析解,我们对其进行

(www.wenku1.com)matlab 数值计算(下图为根据上述模型做出的前 40 周“虚拟猩猩种群”各类状 态猩猩数量变化以及部分放大图) ,并与附件中的数据进行比较,对误差进行数 据分析:

前 40 周“虚拟猩猩种群”各类状态猩猩数量变化图

前 40 周“虚拟猩猩种群”各类状态猩猩数量变化部分放大图 前四周数据与附件所给数据拟合得比较吻合,根据上述模型,利用 matlab 进行数值计算,将时间轴延长(下图为根据上述模型做出的前 200

(www.wenku1.com)周 “虚拟猩猩种群” 各类状态猩猩数量变化以及预测结果) 我们能够得到“虚 拟猩猩种群”在第 80 周、第 120 周、第 200 周的相关数据:

前 200 周“虚拟猩猩种群”各类状态猩猩数量变化图 预测结果: 潜伏群体 80 周 120 周 200 周 0 0 0 处于发病 2 0 0 累计自愈 212 215 216 累计死亡 424 431 431

第二部分:问题 2 的 SLIMRD 模型

(1)猩猩的各种条件不变,人的总数 200000 不变,人群分为健康人、处于潜伏 期的人、发病且被隔离的的人、发病且未被隔离的人,隔离且被治愈的人,死亡 的人,称 SLIMRD 模型。时刻 t 六类人在总数 N2 中占的比例分别记作 S2(t) 、 L2(t) 、I1(t) 、M2(t),R1(t)和 D1(t) 。

(www.wenku1.com)(2)与问题一类似,对于健康人、处于潜伏期的人、处于发病状态且未隔离的 人、隔离且治愈的人和累计死亡的人有:

dS2/dt=-λ 3*S2*I1-I2*λ 2*S2 dL2/dt=λ 3*S2*I1+I2*λ 2*S2-ε 2*L2 dI2/dt=ε 2*L2-M dR2/dt=Mβ 1 dD2/dt=I2(1-μ 2)+M(1-β 1) 此外有 M=0.72*I2

与问题 1 方程组联立: dS1/dt=-λ 1*S1*I1 dL1/dt=λ 1*S1*I1-ε *L1 dI1/dt=ε *L1-μ 1*I1-Ω *I1 dR1/dt=μ 1*I1 dD1/dt=Ω *I1 上述两个方程组无法求出 S2(t) 、L2(t) 、I2(t) 、R2(t) 、D2(t)的解析解, 我们对其进行 matlab 数值计算 (下图为根据上述模型做出的前 40 周 “虚拟人群” 各类状态人的数量变化以及部分放大图) ,并与附件中的数据进行比较,对误差 进行数据分析:

(www.wenku1.com)前 40 周“虚拟人群”各类状态人数量变化图

前 40 周“虚拟人群”各类状态人数量变化部分放大图 前四周数据与附件所给数据拟合得比较吻合,根据上述

模型,利用 matlab 进行数值计算,将时间轴延长(下图为根据上述模型做出的前 200 周“虚拟人群”各类状态人数量变化以及预测结果)我们能够得到“虚拟人 群”在第 80 周、第 120 周、第 200 周的相关数据:

(www.wenku1.com)前 200 周“虚拟人群”各类状态人数量变化图 预测结果 潜伏人群 第 80 周 第 120 周 第 200 周 62 30 12 处于发病状态 46 46 16 隔离治疗 34 34 12 累计治愈 1850 2782 3768 累计因病死亡 4716 7086 9611

第三部分:问题 2 的 SLIMRD 模型

(1) 在问题 3 的情境中,虚拟猩猩种群各类猩猩数量比例的变化同问题 1、问 题 2; (2) 在问题 3 的情境中,前 40 周虚拟人类种群病情发展情况同问题 2 中虚拟 人类种群模型。从第 41 周开始,被隔离人群的治愈率由 β 1 变为了 β 2 (β 2=0.8)

(www.wenku1.com)(3) 故因此我们有从第 41 周开始的两种群常系数微分方程组: 虚拟猩猩种群: dS1/dt=-λ 1*S1*I1 dL1/dt=λ 1*S1*I1-ε *L1 dI1/dt=ε *L1-μ 1*I1-Ω *I1 dR1/dt=μ 1*I1 dD1/dt=Ω *I1 虚拟人类种群: dS2/dt=-I2*λ 2*S2 dL2/dt=I2*λ 2*S2-ε 2*L2 dI2/dt=ε 2*L2-M dR2/dt=Mβ 2 dD2/dt=I2(1-μ 2)+M(1-β 2) 上述两个方程组无法求出 S2(t) 、L2(t) 、I2(t) 、R2(t) 、D2(t)的解析解, 我们对其进行 matlab 数值计算(下图为根据上述模型做出的第 40 到 55 周“虚 拟人群”各类状态人的数量变化以及部分放大图,并附有第 40 到 200 周各类状 态人的数量变化图) ,与附件中的数据进行比较,对误差进行数据分析:

(www.wenku1.com)第 40 到 55 周“虚拟人群”各类状态人数量变化图

第 40 到 55 周“虚拟人群”各类状态人数量变化部分放大图

(www.wenku1.com)第 40 到 200 周“虚拟人群”各类状态人数量变化部分放大图 预测结果: 潜伏群体 45 周 50 周 55 周 22 19 18 处于发病 36 31 27 累计自愈 722 760 794 累计死亡 1851 1922 1989

(www.wenku1.com)四、 模型评价与推广

1.本文将所给的问题归纳为传染病问题,所建立的传染病模型科学合理 2.文中所列的方程符合实际情况和数学法则,合理的设置了一些变量和参数, 使问题清晰明了。 3.文中列出的微分方程无法求出解析值,故使用 MATLAB 进行数值求解,降低了 运算量,并科学地预测出了 40 周以后猩猩种群和人群里疾病的发展趋势 4.方程中涉及到的大部分参数,如 β ,ε 等,均由所给的数据计算取平均值得 到,结果科学而具有说服力。 5.本文中也存在一些无法避免的缺陷,例如有些参数(人或猩猩的有效接触数 等)无法通过计算得到,只能由不断变换数值,观察曲线与所给数值的吻合 度来估算,这可能会导致在预测过程中产生难免的误差。 6.从预测的数据可以看出,如果在第四十周外界专家介入,并立即严格控制了 人类与猩猩

的接触,且通过特效药物将隔离人群的治愈率提高到了 0.8,将 使得第 45 周, 第 50 周和第 55 周以致第 200 周的发病人数,潜伏期人数明显 且持续降低,累计死亡人数也会相应减缓增加。因此,我们有理由相信:控 制人类与猩猩的接触,使用特效药物可以有效遏制埃博拉的发展,同时我们 可以做出合理的推测:加强对人群的监控,改善医疗条件,提高隔离人数占 发病总人数的比例,也可以有效地抵抗埃博拉的传播。

(www.wenku1.com)五、 参考文献

[1]姜启源,数学模型(第二版) ,高等教育出版社,1991 [2]任善强,数学模型,重庆大学出版社,1987 [3]叶其孝主编,大学生数学建模竞赛辅导教材(四) ,湖南教育出版社,2001 [4]张志涌等编著,精通 MATLAB,北京航空航天大学出版社,2011 [5]何万生等,数学模型与建模,甘肃教育出版社,2001 [6]杨学桢,数学建模方法,河北大学出版社,2000 [7]贾晓峰等,微积分与数学模型,高等教育出版社,1999 [8]孙祥编著,清华大学出版社,matlab7.0 基础教程 [9]于润伟编著,matlab 基础及应用 [10]薛定宇,高等应用数学问题求解 matlab 求解 [11]薛定宇,数学物理方程的 matlab 解法与可视化

(www.wenku1.com)六、 附件 第一部分:问题 1 的 matlab 程序代码

t 属于 0 到 40 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(5,1); dy(1)=-0.28*y(3)*y(1); dy(2)=0.28*y(3)*y(1)-1.05*y(2); dy(3)=1.05*y(2)-0.3*y(3); dy(4)=0.1*y(3); dy(5)=0.2*y(3); end

[T,Y]=ode45('rigid',[0 40],[1 1/30 0 0 0]); plot(T,3000*Y(:,1),'-',T,3000*Y(:,2),'*',T,3000*Y(:,3),'+',T,3000*Y(: ,4),'') t 属于 0 到 200 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(5,1); dy(1)=-0.28*y(3)*y(1); dy(2)=0.28*y(3)*y(1)-1.05*y(2); dy(3)=1.05*y(2)-0.3*y(3); dy(4)=0.1*y(3);

(www.wenku1.com)dy(5)=0.2*y(3); end

[T,Y]=ode45('rigid',[0 200],[1 1/30 0 0 0]); plot(T,3000*Y(:,1),'-',T,3000*Y(:,2),'*',T,3000*Y(:,3),'+',T,3000*Y(: ,4),'')

第二部分:问题 2 的 matlab 程序代码

t 属于 0 到 40 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(10,1); dy(1)=-0.28*y(3)*y(1); dy(2)=0.28*y(3)*y(1)-1.05*y(2); dy(3)=1.05*y(2)-0.3*y(3); dy(4)=0.1*y(3); dy(5)=0.2*y(3); dy(6)=-0.001*y(3)*y(6)-0.7228*y(8)*y(6); dy(7)=0.001*y(3)*y(6)+0.7228*y(8)*y(6)-0.99*y(7); dy(8)=0.99*y(7)-0.724*y(8); dy(9)=0.427*y(8); dy(10)=1.089*y(8); end

(www.wenku1.com)[T,Y]=ode45('rigid',[0 40],[1 1/30 0 0 0 1 0 0 0 0]);..... plot(T,200000*Y(:,6),'*',T,200000*Y(:,7),'+',T,200000*Y(:,8),'-',T,20 0000*Y(:,9),'') t 属于 0 到 200 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(10,1); dy(1)=-0.28*y(3)*y(1); dy(2)=0.28*y(3)*y(1)-1.05*y(2); dy(3)=1.05*y(2)-0.3*y(3); dy(4)=0.1*y(3); dy(5)=0.2*y(3); dy(6)=-0.001*y(3)*y(6)-0.7228*y(8)*y(6); dy(7)=0.001*y(3)*y(6)+0.7228*y(8)*y(6)-0.99*y(7); dy(8)=0.99*y(7)-0.724*y(8); dy(9)=0.427*y(8); dy(10)=1.089*y(8); end

[T,Y]=ode45('rigid',[0 200],[1 1

/30 0 0 0 1 0 0 0 0]);..... plot(T,200000*Y(:,6),'*',T,200000*Y(:,7),'+',T,200000*Y(:,8),'-',T,20 0000*Y(:,9),'')

(www.wenku1.com)第三部分:问题 3 的 matlab 程序代码

t 属于 40 到 55 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(5,1); dy(1)=-0.7228*y(3)*y(1); dy(2)=0.7228*y(3)*y(1)-0.99*y(2); dy(3)=0.99*y(2)-0.724*y(3); dy(4)=0.5792*y(3); dy(5)=0.9298*y(3); end [T,Y]=ode45('rigid',[0 15],[0.98772 0.00035 0.000205 0.003415 0.008825]);..... plot(T,200000*Y(:,1),'*',T,200000*Y(:,2),'+',T,200000*Y(:,3),'-',T,20 0000*Y(:,4),'') t 属于 40 到 200 之间时: function dy=rigid(t,y) dy=zeros(5,1); dy(1)=-0.7228*y(3)*y(1); dy(2)=0.7228*y(3)*y(1)-0.99*y(2); dy(3)=0.99*y(2)-0.724*y(3); dy(4)=0.5792*y(3); dy(5)=0.9298*y(3);

(www.wenku1.com)end [T,Y]=ode45('rigid',[0 160],[0.98772 0.00035 0.000205 0.003415 0.008825]);..... plot(T,200000*Y(:,1),'*',T,200000*Y(:,2),'+',T,200000*Y(:,3),'-',T,20 0000*Y(:,4),'')

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/36013821EE908AE6.html

范文三:B题:埃博拉病毒传播问题

B题埃博拉病毒传播问题

埃博拉病毒(又译作伊波拉病毒)于1976年在苏丹南部和刚果的埃博拉河地区被发现后,引起了医学界的广泛关注和重视。该病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,其生物安全等级为4级(艾滋病为3级,SARS为3级,级数越大防护越严格)。

埃博拉病毒有传染性,主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。各种非人类灵长类动物普遍易感,经肠道、非胃肠道或鼻内途径均可造成感染,病毒的潜伏期通常只有5天至10天,感染后2~5天出现高热,6~9天死亡。发病后1~4天直至死亡,血液都含有病毒。埃博拉病毒感染者有很高的死亡率(在50%至90%之间),致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。

当前主流的认知是,埃博拉病毒主要通过接触传播,而非通过空气传播;只有病人在出现埃博拉症状以后才具有传染性。在疾病的早期阶段,埃博拉病毒可能不具有高度的传染性,在此期间接触病人甚至可能不会受感染,随着疾病的进展,病人的因腹泻、呕吐和出血所排出的体液将具有高度的生物危险性;存在似乎天生就对埃博拉免疫的人,痊愈之后的人也会对入侵他们的那种埃博拉病毒有了免疫能力。

埃博拉病毒很难根除,迄今为止已有多次疫情爆发的记录。据百度百科,最近的一次在2014年。截至2014年9月25日,此次在西非爆发的埃博拉疫情已经导致逾3000人死亡,另有6500被确诊感染。更为可怕的是,埃博拉病毒可能经过变异后可以通过呼吸传播! 本题希望同学们通过数学建模的方法量化埃博拉病毒的传播规律,深刻认识该病毒的危害,并分析隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。但由于种种原因,我们暂时无法获得有关某次埃博拉疫情的完整数据。为此,我们特意人为假设了两个“虚拟种群”,并给出了埃博拉病毒在“虚拟种群”中传播的“数据”。(“虚拟种群”的设定以及相应的“数据”不一定符合实际情况,只是借此考察同学的数学建模能力和解决实际问题的能力,请勿对号入座!)

假设某地区有20万居民和3000只猩猩。人能以一定的概率接触到所有的猩猩,当接触到有传播能力的猩猩后有一定概率感染病毒,而人发病之后与猩猩的接触可以忽略。人与猩猩的潜伏期都为2周。研究人员统计了前40周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息(见

附件一,附件二),请你根据相关信息(亦可自行查找你认为有用的信息或数据),研究回答以下问题:

(注意:附件一、二各包含多个文件,数据的意义已由文件名给出!)

1、 根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立一个病毒传播模型,动态描述病毒在“虚拟猩猩

种群”中的传播,并预测接下来的在猩猩中的疫情变化,并以下述格式给出“虚拟猩猩种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

2、 建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情的发展,并预测接下

来疫情在这两个群体中的发展情况,并以下述格式给出“虚拟人类种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

3、假设在第41周,外界的专家开始介入,并立即严格控制了人类与猩猩的接触,且通过某

种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了80%。请预测接下来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况,对比第2问的预测结果说明其作用和影响,给出“虚拟人类种群”在第45周、第50周、第55周的相关数据,数据格式同问题2;

4、请依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括防疫药物、检疫

药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/D57F7739009EEEF5.html

范文四:B题:埃博拉病毒传播问题

B题 埃博拉病毒传播问题

埃博拉病毒(又译作伊波拉病毒)于1976年在苏丹南部和刚果的埃博拉河地区被发现后,引起了医学界的广泛关注和重视。该病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,其生物安全等级为4级(艾滋病为3级,SARS为3级,级数越大防护越严格)。

埃博拉病毒有传染性,主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。各种非人类灵长类动物普遍易感,经肠道、非胃肠道或鼻内途径均可造成感染,病毒的潜伏期通常只有5天至10天,感染后2~5天出现高热,6~9天死亡。发病后1~4天直至死亡,血液都含有病毒。埃博拉病毒感染者有很高的死亡率(在50%至90%之间),致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。

当前主流的认知是,埃博拉病毒主要通过接触传播,而非通过空气传播;只有病人在出现埃博拉症状以后才具有传染性。在疾病的早期阶段,埃博拉病毒可能不具有高度的传染性,在此期间接触病人甚至可能不会受感染,随着疾病的进展,病人的因腹泻、呕吐和出血所排出的体液将具有高度的生物危险性;存在似乎天生就对埃博拉免疫的人,痊愈之后的人也会对入侵他们的那种埃博拉病毒有了免疫能力。

埃博拉病毒很难根除,迄今为止已有多次疫情爆发的记录。据百度百科,最近的一次在2014年。截至2014年9月25日,此次在西非爆发的埃博拉疫情已经导致逾3000人死亡,另有6500被确诊感染。更为可怕的是,埃博拉病毒可能经过变异后可以通过呼吸传播! 本题希望同学们通过数学建模的方法量化埃博拉病毒的传播规律,深刻认识该病毒的危害,并分析隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。但由于种种原因,我们暂时无法获得有关某次埃博拉疫情的完整数据。为此,我们特意人为假设了两个“虚拟种群”,并给出了埃博拉病毒在“虚拟种群”中传播的“数据”。(“虚拟种群”的设定以及相应的“数据”不一定符合实际情况,只是借此考察同学的数学建模能力和解决实际问题的能力,请勿对号入座!)

假设某地区有20万居民和3000只猩猩。人能以一定的概率接触到所有的猩猩,当接触到有传播能力的猩猩后有一定概率感染病毒,而人发病之后与猩猩的接触可以忽略。人与猩猩的潜伏期都为2周。研究人员统计了前40周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息(见

附件一,附件二),请你根据相关信息(亦可自行查找你认为有用的信息或数据),研究回答以下问题:

(注意:附件一、二各包含多个文件,数据的意义已由文件名给出!)

1、 根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立一个病毒传播模型,动态描述病毒在“虚拟猩猩

种群”中的传播,并预测接下来的在猩猩中的疫情变化,并以下述格式给出“虚拟猩猩种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

2、 建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情的发展,并预测接下

来疫情在这两个群体中的发展情况,并以下述格式给出 “虚拟人类种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

3、 假设在第41周,外界的专家开始介入,并立即严格控制了人类与猩猩的接触,且通过

某种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了80%。请预测接下来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况,对比第2问的预测结果说明其作用和影响,给出“虚拟人类种群”在第45周、第50周、第55周的相关数据,数据格式同问题2;

4、 请依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括防疫药物、检疫

药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/87BF279A4F151EE5.html

范文五:B题:埃博拉病毒传播问题

B题 埃博拉病毒传播问题

埃博拉病毒(又译作伊波拉病毒)于1976年在苏丹南部和刚果的埃博拉河地区被发现后,引起了医学界的广泛关注和重视。该病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,其生物安全等级为4级(艾滋病为3级,SARS为3级,级数越大防护越严格)。

埃博拉病毒有传染性,主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。各种非人类灵长类动物普遍易感,经肠道、非胃肠道或鼻内途径均可造成感染,病毒的潜伏期通常只有5天至10天,感染后2~5天出现高热,6~9天死亡。发病后1~4天直至死亡,血液都含有病毒。埃博拉病毒感染者有很高的死亡率(在50%至90%之间),致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。

当前主流的认知是,埃博拉病毒主要通过接触传播,而非通过空气传播;只有病人在出现埃博拉症状以后才具有传染性。在疾病的早期阶段,埃博拉病毒可能不具有高度的传染性,在此期间接触病人甚至可能不会受感染,随着疾病的进展,病人的因腹泻、呕吐和出血所排出的体液将具有高度的生物危险性;存在似乎天生就对埃博拉免疫的人,痊愈之后的人也会对入侵他们的那种埃博拉病毒有了免疫能力。

埃博拉病毒很难根除,迄今为止已有多次疫情爆发的记录。据百度百科,最近的一次在2014年。截至2014年9月25日,此次在西非爆发的埃博拉疫情已经导致逾3000人死亡,另有6500被确诊感染。更为可怕的是,埃博拉病毒可能经过变异后可以通过呼吸传播! 本题希望同学们通过数学建模的方法量化埃博拉病毒的传播规律,深刻认识该病毒的危害,并分析隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。但由于种种原因,我们暂时无法获得有关某次埃博拉疫情的完整数据。为此,我们特意人为假设了两个“虚拟种群”,并给出了埃博拉病毒在“虚拟种群”中传播的“数据”。(“虚拟种群”的设定以及相应的“数据”不一定符合实际情况,只是借此考察同学的数学建模能力和解决实际问题的能力,请勿对号入座!)

假设某地区有20万居民和3000只猩猩。人能以一定的概率接触到所有的猩猩,当接触到有传播能力的猩猩后有一定概率感染病毒,而人发病之后与猩猩的接触可以忽略。研究人员统计了前40周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息(见附件一,附件二),请你根据

相关信息(亦可自行查找你认为有用的信息或数据),研究回答以下问题:

(注意:附件一、二各包含多个文件,数据的意义已由文件名给出!)

1、 根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立一个病毒传播模型,动态描述病毒在“虚拟猩猩

种群”中的传播,并预测接下来的在猩猩中的疫情变化,并以下述格式给出“虚拟猩猩种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

“虚拟猩猩种群”群体数量预测结果(单位:只)

2、 建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情的发展,并预测接下

来疫情在这两个群体中的发展情况,并以下述格式给出 “虚拟人类种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

“虚拟人类种群”群体数量预测结果(单位:个)

3、 假设在第41周,外界的专家开始介入,并立即严格控制了人类与猩猩的接触,且通过

某种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了80%。请预测接下来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况,对比第2问的预测结果说明其作用和影响,给出“虚拟人类种群”在第45周、第50周、第55周的相关数据,数据格式同问题2;

4、 请依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括防疫药物、检疫

药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/0A65AC9FD9ED9F28.html

范文六:2015数模西北工业大学B题:埃博拉病毒传播问题

西北工业大学2015数模赛题

B题 埃博拉病毒传播问题

埃博拉病毒(又译作伊波拉病毒)于1976年在苏丹南部和刚果的埃博拉河地区被发现后,引起了医学界的广泛关注和重视。该病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,其生物安全等级为4级(艾滋病为3级,SARS为3级,级数越大防护越严格)。

埃博拉病毒有传染性,主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。各种非人类灵长类动物普遍易感,经肠道、非胃肠道或鼻内途径均可造成感染,病毒的潜伏期通常只有5天至10天,感染后2~5天出现高热,6~9天死亡。发病后1~4天直至死亡,血液都含有病毒。埃博拉病毒感染者有很高的死亡率(在50%至90%之间),致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。

当前主流的认知是,埃博拉病毒主要通过接触传播,而非通过空气传播;只有病人在出现埃博拉症状以后才具有传染性。在疾病的早期阶段,埃博拉病毒可能不具有高度的传染性,在此期间接触病人甚至可能不会受感染,随着疾病的进展,病人的因腹泻、呕吐和出血所排出的体液将具有高度的生物危险性;存在似乎天生就对埃博拉免疫的人,痊愈之后的人也会对入侵他们的那种埃博拉病毒有了免疫能力。

埃博拉病毒很难根除,迄今为止已有多次疫情爆发的记录。据百度百科,最近的一次在2014年。截至2014年9月25日,此次在西非爆发的埃博拉疫情已经导致逾3000人死亡,另有6500被确诊感染。更为可怕的是,埃博拉病毒可能经过变异后可以通过呼吸传播!

本题希望同学们通过数学建模的方法量化埃博拉病毒的传播规律,深刻认识该病毒的危害,并分析隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。但由于种种原因,我们暂时无法获得有关某次埃博拉疫情的完整数据。为此,我们特意人为假设了两个“虚拟种群”,并给出了埃博拉病毒在“虚拟种群”中传播的“数据”。(“虚拟种群”的设定以及相应的“数据”不一定符合实际情况,只是借此考察同学的数学建模能力和解决实际问题的能力,请勿对号入座!)

假设某地区有20万居民和3000只猩猩。人能以一定的概率接触到所有的猩猩,当接触到有传播能力的猩猩后有一定概率感染病毒,而人发病之后与猩猩的接触可以忽略。研究人

员统计了前40周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息(见附件一,附件二),请你根据相关信息(亦可自行查找你认为有用的信息或数据),研究回答以下问题:

(注意:附件一、二各包含多个文件,数据的意义已由文件名给出!)

1、 根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立一个病毒传播模型,动态描述病毒在“虚拟猩猩

种群”中的传播,并预测接下来的在猩猩中的疫情变化,并以下述格式给出“虚拟猩猩种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

2、 建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情的发展,并预测接下

来疫情在这两个群体中的发展情况,并以下述格式给出 “虚拟人类种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据; 3、 假设在第41周,外界的专家开始介入,并立即严格控制了人类与猩猩的接触,且通过

某种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了80%。请预测接下来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况,对比第2问的预测结果说明其作用和影响,给出“虚拟人类种群”在第45周、第50周、第55周的相关数据,数据格式同问题2;

4、 请依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括防疫药物、检疫

药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/43728EF436C0B280.html

范文七:埃博拉病毒的传播

西安工业大学数学建模竞赛

承 诺 书

我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮

件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问

题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他

公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正

文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反

竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): B

所属学校(请填写完整的全名): 西安工业大学 参赛队员 (打印并签名) :1. 陈文兴

2. 闫丽萍

3. 魏栩

指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名):

日期: 2015 年 8 月 1 日

埃博拉病毒传播及控制分析

摘要

埃博拉病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,有很高的死亡率。本文根据研究人员统计所给出的前四十周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息,对该病毒的传播、预测与控制进行研究并建立模型,并分析了隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。 针对问题一,在了解埃博拉病毒的传播情况后,根据猩猩的发病情况建立了马尔萨斯模型:xt154.97e0.0270t。在此模型中,较好地描述病毒在“虚拟猩猩种群”中的传播情况;根据“虚拟猩猩种群”中的数据,用matlab拟合出不同状态下猩猩数量的变化曲线,并以发病状态为例建立灰色预测模型dx1

 0.0669x160.0539dt,从而较准确的预测出接下来第80、xk1(x(0)(1)b)eab947e0.0124897aa

120、200周的猩猩发病状态的数据。

针对问题二,为描述埃博拉病毒在“虚拟种群“中的相互传播规律及人和猩猩的疫情发展状况,建立SEIR模型 dQdtrI(t)11a2a1etQ(t)ttdIdt11a2a1eQ(t)11a3eI(t)

tdTdt11a3eI(t)

模型求解时,通过对模型的推导,我们发现不能给出每个函数的解析解,因此考虑利用matlab中的ode45函数进行求解。得出了患者数量随时间的变化规律。同样利用灰色预测模型预测出“虚拟人类种群”在第80、120、200周的相关数据。

针对问题三,在问题已建立的模型之上画图分析两个因素:通过某种特效药改变治愈率到80%,控制患者和健康人群的接触即控制隔离强度。对埃博拉病毒传播的影响,并通过图中控制后的患者人数,利用模型二中的关系表达式,计算出,45,50,55周的潜伏期人数,治愈人数,死亡人数。

针对问题四,对问题三进一步讨论改变隔离强度和治愈率对病毒传播的影响,分别用matlab作出患者人数随时间的变化曲线,对比分析,可得出:当降低患者与健康者的接触率和使用特殊药物提高治愈率时,随着时间的延迟,患者人数急剧下降。所以实际生活中,改变通过这两个指标可以有效的控制病情的传播。

关键词:马尔萨斯模型 SEIR模型 灰色预测 隔离强度

一、问题重述

埃博拉病毒是能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒,埃博拉病毒感染者有很高的死亡率(在50%至90%之间),主要通过接触而非空气传播。迄今为止,已有多次疫情爆发的记录,最近的一次在2014年,截至2014年9月25日,此次在西非爆发的埃博拉疫情已经导致逾3000人死亡,另有6500被确诊为感染。

本文假设某地区有20万居民和3000只猩猩。研究人员统计了前40周人类和猩猩的发病数量和死亡数量等信息(见附件一、附件二),根据相关信息研究回答以下问题:

1、根据猩猩的发病数量和死亡数量,建立病毒传播模型,动态描述病毒在“虚拟猩猩种群”中的传播,并预测猩猩接下来的疫情变化,并给出“虚拟猩猩种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

2、建立“虚拟种群”相互感染的疾病传播模型,综合描述人和猩猩疫情的发展,并预测接下来疫情在这两个群体中的发展情况,并给出 “虚拟人类种群”在第80周、第120周、第200周的相关数据;

3、由于41周外界专家的介入,及严格控制了人类与猩猩的接触,且通过某种特效药物将隔离治疗人群的治愈率提高到了80%。预测接下来疫情在“虚拟人类种群”的发展情况,并对比第2问的预测结果说明其作用和影响,给出“虚拟人类种群”在第45周、第50周、第55周的相关数据;

4、依据前述数学模型,分析各种疫情控制措施的严格执行和药物(包括防疫药物、检疫药物和治疗药物等)效果的提高等措施对控制疫情的作用。

二、问题分析

根据题意,这是一个传染性病毒随时间蔓延的过程,需要研究传染病在传播过程中各类种群的数量变化,特别是通过研究患者和疑似患者、患者和治愈者的数量变化,预测传染病的传染的高峰期和持续时间长度,从而我们可以认识到相应的疫情控制措施对控制传染病传播所能达到的效果。

针对问题一,根据附件一“虚拟猩猩种群”的数据,初步观察到发病状态、累计自愈及累计死亡的猩猩数量,并对数据做定量分析得到截至每周累计发病的数量,利用matlab编程得出病毒传播速度的散点图,针对病毒的传播过程,首先,我们用xt表示t时刻的猩猩发病个数,用表示每天每个猩猩有效接触的个数,考虑t到tt时刻发病个数的增加,建立微分方程 dxx,x0x0,dt

通过马尔萨斯模型求解得:xtx0et。利用灰色预测,预测出后期猩猩每个状态的数量,并以发病状态为例建立灰色预测模型,接着运用matlab编程假设

X0k50.2,54.4,51.2,48.4,45.4,42.4,39.2,36,再对其作一次性累加生成运算得到新的生成数列X1k50.2,104.6紧接着对,,155.8,204.2,249.6,292,331.2,367.2

X1k作紧邻均值生成得出数据阵B和数据向量Yn,再对参数列[a,b]T进行

最小二乘估计最后建立出了灰色模型(GM(1,1)模型)。我们又经过对GM(1,1)模型的残差检验,最终得出了预测结果。

针对问题二,我们把人群分为五类:健康者(易感染者)、确诊患者、疑似患者、潜伏期感染者、死亡者和治愈者,采用SIER模型,并将死亡者和治愈者都归于系统移出者统称为恢复人群,关系如下图:

在此基础上,找出单位周内这五类群体数量的变化来建立微分方程,得出模型。再利用matlab编程画出图形,改变其隔离强度药物治愈率后重新作图进行比较,对结果进行分析,并利用SEIR模型对埃博拉病毒的传播规律进行定性分析描述,对未来种群数量变化用灰色预测模型进行定量预测,并分析各种疫情控制措施对控制疫情的作用。

针对问题三,在问题已建立的模型之上画图分析两个因素:通过某种特效药改变治愈率,控制患者和健康人群的接触即控制隔离强度。对埃博拉病毒传播的影响。

针对问题四,对问题三进一步讨论改变隔离强度和治愈率对病毒传播的影响,分别用matlab作出患者人数随时间的变化曲线,对比分析,给出有效控制疫情传播的建议。

三、符号说明

符号

S(t)

E(t)

Q(t)

I(t)

T(t) 解释说明 t时刻正常者(易受感染)数量 t时刻疑似患者的数量 t时刻处于潜伏期的数量 t时刻确诊患者的数量 t时刻退出传染系统的数量(包括治愈者和死亡者)

β1

β2

a3

r 潜伏期的人数中转化为确诊患病的数量占潜伏期数量的比例 每日退出传染系统的数量比例 确诊患者的治愈时间 患者的人均周接触个体数量

因接触被感染的概率

潜伏期内的患者被隔离的强度  p

a 患者被治愈的概率

四、模型假设

1、假设单位时间内感染病毒的数量与现有的感染者成比例;

2、假设单位时间内治愈数量与现有感染者成比例;

3、假设单位时间内死亡数量与现有的感染者成比例;

4、假设患者治愈恢复后不会再被感染同种病毒,有很强的免疫能力,即被移除出此传染系统;

5、假设正常者被传染后,进入一段时间的潜伏期,处于潜伏期的群体不会表现症状,不可传染健康者,不具有传染性;

6、假设患者入院即表示患者被隔离治疗,被视为无法跟别人接触,故不会传染健康者;

7、假设实际治愈周期过后,如果患者没有治愈,则认为患者死亡,即实际治愈周期过后,患者都被移出此感染系统;

8、假设考察地区内疾病传播期间忽略个体的出生,死亡,流动等种群动力因素对总种群数量的影响。即:总种群数量不变,记为N=20万;

9、假设人能以一定的概率接触到猩猩,当接触有传播能力的猩猩后有一定的概率感染病毒,而人发病后与猩猩的接触可以忽略。

10、假设可以及时发现疑似患者并隔离治疗,并且剩下一部分未被隔离的感染者变成患者后感染正常人。

11、假设人类发病后与猩猩的接触可以忽略,即人类不作为猩猩的感染源。

五、模型的建立与求解

5.1问题一模型建立与求解

据问题一,由附件“虚拟猩猩种群”中的数据,利用Matlab作累计发病个数--时间的散点图如下:(程序参见附件1)

从图可看出:埃博拉病毒传播的速度在前40周始终呈上升的趋势,但上升的斜率有减小的趋势。

5.1.1马尔萨斯模型的建立与求解

“虚拟猩猩种群”的埃博拉病毒传播预测模型类似于人口增长的预测模型,故首先采用马尔萨斯模型(Malthusian 模型)进行建模。设时刻t的确诊患者数量It是连续、可微函数,并且每天每个患者有效接触(足以使人致病的接触)的人数为常数,考察t到t+t病人人数的增加,则有

IttItItt

再设t0时有I0个病人,即得微分方程 dII dtI0I0

解之可得:

ItI0et

其中, I0, 为常数。It154.97e0.0270t

根据“猩猩种群”疫情数据中的确诊患者的数据散点图(图1),考虑利用马尔萨斯模型xtx0et来预测埃博拉病毒的传播情况。用matlab求得

: I0154.97,0.0270。即得马尔萨斯模型如下(程序参见附件2)

I

图:

t154.97e0.0270t

结果表明,随着t的增加,猩猩感染的个数It持续增长。马尔萨斯拟合及预测图线与猩猩在前40周发病情况图线拟合程度较为符合。

由图分析知:马尔萨斯模型是关于人口或种群增长的模型,它发现人口或种群成指数增长。即在该模型中可引意为,猩猩感染病毒的个数随着时间的增长呈指数增长变化。但现实生活中,由于猩猩数量的有限,所以该模型在预测短期的数据上是可以的,但对未来长期预测情况跟实际显然是不太相符合的,因此暂不考虑用该模型进行数据预测。因此对问题一中数据的预测采用灰色预测模型。

5.1.2 利用灰色系统预测结果

我们建立的马尔萨斯较为合理的模型仅仅只是对埃博拉病毒的传播规律进了动态描述,而不能定量的进行数据预测。因此,我们先将附件中“虚拟猩猩种群”的数据用excel进行了处理:分别计算出附件中前40周猩猩的潜伏群体、处于发病状态、累计自愈、累计因病死亡的数量,然后在matlab中做出上述四个状态下猩猩数量关于周数的曲线拟合。(程序参见附件3)

1、潜伏群体

2、处于病状态

3、累计自愈

4、累计因病死亡

为了预测接下来80周,120周,200周的情况,我们分别建立灰色预测模型来预测四种状态的情况,由于模型一致,本文以猩猩发病状态为例建立模型,首先取均值将前40周分为八组(具体情况见附件excel表格)。

得出如下表(单位:只):

假设X0k50.2,54.4,51.2,48.4,45.4,42.4,39.2,36.

5.1.2.1 GM(1,1)模型的建立

为了使其成为有规律的时间序列数据,对其作一次累加生成运算,即令

X(1)(t)X(0)(k)

n1t(t,k1,27)

从而得到新的生成数列X1k50.2,104.6.对,155.8,204.2,249.6,292,331.2,367.2X1k做紧邻均值生成. 则数据阵B和数据向量Yn为

121

2121 B2

1

2

121

2

x1x211x2x311x3x411x4x511x5x611x6x711x7x81111x02104.6-77.41 0x3155.81-130.2 1x04-180 1204.21-226.9 1 Ynx05249.6 0 1x6292- 270.81-311.60331.2 1x7 1x08367.2-349.211对参数列[a,b]T进行最小二乘估计,可得

BBT10.00250.00160.0007-0.0001-0.0009-0.0016-0.0022BT 0.69200.48990.29930.1198-0.0482-0.2044-0.3483

(其中,a为发展系数,反映x的发展BTBBTYnb60.05391

a

 0.0669

趋势;b为灰色作用量,反映数据间的变化关系. )

从而可得出GM(1,1)模型:

dx1

 0.0669x160.0539dt  xk1(x(0)(1)b)eab94e70.0124897aa

bb其中,xk1(x(0)(1))ea947e0.0669897为时间响应函数形式。 aa

5.1.2.2 GM(1,1)模型的残差检验

残差大小检验,即对模型值和实际值的残差进行逐点检验. 

(1)根据预测公式,计算X

X11k,得 k50.2,104.6,155.8,204.2,249.6,292,331.2,367.2 k1,2,8

0

(2)累减生成X

k序列,k1,28

X0k50.2,54.8434,51.2963,47.9786,44.8755,41.9731,39.2584,36.7193

原始序列: X0k50.2,54.4, 51.2,48.4,45.4,42.4,39.2,36

(3)计算绝对残差和相对残差序列

绝对残差序列:0 0,0.0082,0 .0019,0.0087,0.0116,0.0101,0.0015,0.02 相对残差: 0,0.015%,0.0037%,00179%,0.0255%,0.0238%,0.0038%,0.055%GM(1,1)模型的残差检验结果:相对残差不超过0.05%,精确度高。

5.1.2.3GM(1,1)模型求解

利用Matlab进行预测,分别取预测的个数为8,16,32(程序参见附件4),得到实际值与预测值如下表(单位:只):

本文用75-80,115-120,195-200均值近似代替第80,120,200周的情况,问题一的结果预测见下表:

5.2 问题二模型的建立与求解

5.2.1 SEIR模型建立与求解

针对问题二,我们充分利用附件一、二,并注意到埃博拉病毒传播过程中每一个群体都处于动态的变化中。对S来说,一部分未被隔离的潜伏期感染者能感染正常者,使其成为潜伏期感染者流出S;对于E来说,流入者包括一部分潜伏期的感染者和一部分正常者,流出者包括一部分没有被感染的正常者和隔离后被确诊患者;对于I来说,它既有从包括隔离和未被隔离的H中确诊的流入者,也有已经治愈的流出者;对于R来说,它只有从I中治愈转化而来的流入者。以上过程在传染的每一时刻都是相同的。在某一时刻对S、E、I、R取其对时间的微分,假设患者可以随意接触和感染正常人。分析t阶段时间内,疫情的发展与变化,这样既可建立传染病传播模型的微分方程组如下:

(1)正常人-----疑似患者:

病人尚未被隔离,所以疫情发展比较迅速,此时病人人均每天接触r个正常人,假设t时刻病人人数为I(t),则新增疑似患者人数为E,

EI(t)rtrI(t)t。

(2)疑似患者-----潜伏期:

疑似患者中包括病毒携带者和非病毒携带者,病毒携带者会进入潜伏期,而非病毒携带者最终还是正常人。

设疑似患者中病毒携带者占疑似患者的比例为,假设t时刻疑似患者人数为E(t),潜伏期患者人数为Q(t),则Q(t)E(t),故新增潜伏期人数为

QE。

(3)潜伏期-----确诊患者:

因为每日潜伏期病人变为确诊患者的数量呈指数增长,用1表示这一特性。那么新增确诊患者人数为I1Q(t)t,现在要确定1,如果潜伏期天数为a1到a2,假设其变化到了一个稳定阶段,那么随着天数的增加潜伏期的病人越来越多,其概率分布呈指数稳步增长,则每天有11a2a1et概率的人变为埃博拉病毒患者,即111a2a1et。所以新增患者人数:

I11a2a1etQt。 (4)确诊患者-----治愈、死亡:

设T为退出系统人数(治愈者和死亡者),如果治愈天数设为a3,那么a3天后病人要么死亡要么被治愈,而被治愈的人产生抗体,不再会被传染,所以被治愈的人和死亡的人都算作退出系统的人。设系统退出率为a3,则有退出人数



TI(t)2t。2的求解方法与1相同,即随着天数的增加退出传染系统的人数也越来越多,则211a3et。故新退出传染系统的人数

T11a3etIt。

(1)~(4) 根据上述的式子可进一步得出:



QEt

Q(tt)Q(t)rI(t)t11a2a1eQ(t)ttt

所以得出以下:

dtrI(t)11a2a1etQ(t)tt

dIdt11a2a1eQ(t)11a3eI(t)t

I(t)dTdt11ae3 

5.2.2 SEIR模型求解

通过对模型的推导,我们发现不能给出每个函数的解析解,因此考虑利用matlab中的ode45函数进行求解。

首先,对传染病模型进行标准化,再带入参数,并由此建立微分方程组函数M文件,随后用ode函数对该文件进行调用,即可得到微分方程组的解向量,然后利用plot函数画出此解向量即可得到虚拟种群患者随周数变化的曲线图如下(程序详见附件5)

由上图分析可知:人类和猩猩患者的数量持续增多,由于人与猩猩数量差别较大,对20万人类来说,随着人类和猩猩发病者增多,感染源群体增多,易感人群发病机率增大,则人类发病数量增加较快;考虑到人发病之后与猩猩的接触可以忽略,而对于3000只猩猩来说,死亡和自愈之后立即退出传染系统,则在总量一定的情况下随着猩猩的传染源减少,猩猩的发病者数量相对于人类发病者缓慢增加。

SEIR模型综合描述了40周人类与猩猩相互传染的疫情发展状况,前20周“虚拟种群系统”患者数量增加缓慢,后期感染源增多,在缺乏特效药物及隔离强度较低的情况下,患者总量增加较快,符合实际情况,可见模型的合理性。

5.2.3 利用灰色系统进行数据预测(见附件Excel

中的灰色预测数据及结果表

格)

我们先将附件中“虚拟患者种群”的数据用excel进行了处理:分别计算出附件中前40周人类的潜伏群体、处于发病状态、隔离治疗、累计自愈、累计因病死亡的数量,然后在matlab中做出上述五个状态下人类数量关于周数的曲线拟合。(程序参见附件6) 1、潜伏群体 2、处于病状态 3、隔离治疗 4、累计自愈 5、累计因病死亡

利用灰色预测模型得到问题二的预测结果如下:(单位:人)

5.3 问题三模型的建立与求解 5.3.1 模型建立与求解

考虑到人类与猩猩的接触率和药物治愈率两个人为控制因素,在问题二中所建立的SEIR模型的基础上进行了完善。通过降低疑似患者与易感人群的接触,即虚拟种群中患者人数I(t)与易感人群S(t)的接触率r'变小,增加隔离强度P,同时依题将治愈率a提高到80%(aa180%)作图如下:

由图分析知:在未使用药物之前,40周的患者数量已达到2623人,在41周时,专家介入,有效控制易感人群(健康者)与疑似患者的接触率,即对疑似患者进行部分隔离,使得新进入潜伏期的人数在减少。因此,由于时间的延迟,患者人数短期内迅速增长,并达到峰值5436人,其后由于使用某种特效药将隔离治疗人群的治愈率提高了80%,大量的患者被治愈,且受感染的人数越来越少,导致患者人数急剧下降,最后平缓的趋于0,在80周将基本没有患者。和问题二中分别预测的第80、120、200周患者数量36、19、19人对比知,这种特效药物的使用和对患者有效隔离对埃博拉病毒的传播可以进行有效地控制。

所以,在实际对埃博拉病毒的控制中,对于特效药物的研发与使用,以及加强隔离防护措施是非常有必要的。

5.3.2 利用改进后的SIER模型进行数据预测

1、处于发病状态人数

根据上图,可以得到在45、50、55周处于发病状态的人数,即对应周数的坐标I(45)=5418, I(50)=4295, I(55)=2003。

2、退出系统人数(治愈者和死亡者)

在问题二所建立的(4)模型进行改进:退出系统人数

T(t)11a3eptI(t),其中a3=2,P=0.05,利用1中所预测的I(t)数据,即可得到T(45)、T(50)、T(55)。在此基础上,由于人类患者的治愈率a提高到a=%80,得到:累计治愈者人数=aT(t);累计死亡者人数=(1-a)T(t)。

3、潜伏期人数

因在疾病的早起阶段埃博拉病毒可能不具有:“高度的”传染性,所以对问题而中的(2)模型进行改进:取定=0.25,r=43,p=0.05,潜伏期人数Q(t)=reptI(t),利用1 中I(t)的数据,即可得出Q(t)。





4、隔离治疗人数

在此问题中我们取定隔离强度P=0.05,则得到:隔离治疗人数=PQ(t),利用3中Q(t)的预测数据,即可得到45、50、55周的隔离治疗人数。

综上,所得预测结果如下表:

5.4 问题四的模型建立与求解

本问只讨论两个因素对控制埃博拉病毒传播的作用 1.易感人群与疑似患者的隔离控制即改变隔离强度 2.通过防疫.检疫.治疗功能的药物使用改变治愈率 研究结果如下图显示(程序见附件7):

由上图分析可知:四条曲线比较可知,当隔离强度不同时,对患者人数最高峰出现的时间和病毒传播的持续时间(即患者全部痊愈没有再出现患者)有极大的影响。在隔离强度较小时,患者人数的最高峰出现时间靠后,传染病持续的传播时间较长;在隔离强度较大时,患者人数能较快的出现最高峰再较迅速的下降,因此传染病持续的时间比较短,更有利于传染病的控制。所以,在实际的传染病控制过程中,对传染病进行有效的控制,说明实行疑似患者隔离政策对控制传染病传播的效果是很明显的;

分析图可知:当通过使用防疫.检疫.治疗等功能药物使治愈率提高到90%时,峰值明显降低,且提前使患者人数降至“0点”即在短时间内有效的控制了埃博拉病毒的传播 综上,在埃博拉病毒传播过程中,我们可过通过改变隔离强度和治愈率两个指标来对埃博拉疫情进行有效控制。 目前控制埃博拉的防疫措施有:

1、研发强效的防疫药物 2、防止医护工作者感染 3、进行卫生的葬礼 4、隔离感染者 5、追踪接触者

6、设置防疫封锁线,防止疫情向城市蔓延 这些防疫的措施都是通过提高治愈率,及加强隔离制度来有效的控制疫情的发展。只有各种防护措施的结合使用,才能最大限度的控制埃博拉的传播。

六、模型评价与推广

6.1 模型评价:

在建模前期,全面分析数据相互之间的关系,及影响埃博拉病毒传播的因素,找出病毒的作用的时间段和范围,收集比较完整而准确的前期数据。在模型建立中我们采用了各种软件(如matlab,excel等)进行求解,制图精确,计算结果较为准确。但在灰色预测模型中,预测的数据为五周平均数据的近似代替,这对模型的求解结果的准确性有一定的影响。本文所建立的控制模型忽略了人口流动、

变化给该地区病毒传播带来的影响,从而模型预测结果会与实际情况有一定差距。

6.2 模型推广:

通过模型的分析可知,如果全社会的努力和投入的程度继续增加,即隔离措施的提早进行、隔离率增大、防疫药品的早日研发、公众的防御意识提高,可使得疫情周期缩短、患者人数逐步减少。实时监控病毒传播走势,采集更多的数据以验证模型和改进模型,若有预料之外的干扰因素出现,应及时修正模型,重新预测其后期走势。

七、参考文献

[1] 姜启源 谢金星 叶俊,数学模型[M],北京:高等教育出版社,2003(第三版)

[2] 尚涛 谢龙汉 杜如虚,matlab工程计算及分析,北京:清华大学出版社,2011.3

[3] 章绍辉,数学建模,北京:科学出版社,2010

八、附录

【见附件】

阅读详情:http://www.wenku1.com/news/451B2698CA3A510D.html

范文八:埃博拉病毒如何传播

健 康 社 区 健康新知

英 国玛 丽女 王 大 学 癌 症 预 防 中心 教 授 祖

埃 博 拉 病 毒 如 何 传 播

目前 的研 究 表 明 , 埃 博 拉 病 毒 主 要 是靠 感 染 者 的  体液传播 。这些体液包 括感染者 的唾液 、 呕吐物 、 血

液、 排泄物、 l I E N、 汗水 和 母乳 等 ( 有 些专 家 对 部分 体 液

兹克在英 国   肿瘤学年报  杂志发表报告 : 中老  年人 如 果 长 期 小剂 量服 用 阿司 匹林 , 可 以显著  降低 罹患某 些癌症 的风 险或 者降低 死 亡率 。

祖 兹克领 导 的 团队通 过分析 超 过 2 0 0 组 阿

司 匹林 抗 癌效 果研 究和 临床 试验 发 现 , 如果 1 0

是 否会 传 播 有 不 同 意 见 ) 。如 果 感 染 者 身 处 晚 期 , 那

么, 他们 一丁 点体 液都 携带着 大量 病 毒 。   过往研究表 明, 如 果 医 护 人 员 不 慎 接 触 到 埃 博 拉  患者 的 血液 , 只 要 自己身 上没 有 伤 口, 这 些 血液 也 未 触

年 连 续服 用 阿 司 匹林 , 肠 癌发 病率可 降低 大约

3 5 %, 死亡 率 减少 4 0 %; 食 道 癌和 胃癌发 病率 可

降低 3 O %, 死亡率减 少3 5 % ~5 0 %。 如 果服 用

阿司 匹林 至 少 l 0 年, 这一 年龄 段 中, 男性 患癌 、   中风 和 心脏 病 的 几 率 可 降 低 9 %, 女 性发 病 率

降低 大约 7 %。

碰 到 自己 的嘴 巴 、 鼻子 和 眼睛 等 , 用 肥皂 和 清水 把 血 液

冲 洗干 净 即能 防止感 染 。   跟 中 国人谈 虎 色变 的 S A R S ( 非典) 不同, 埃 博 拉 病

毒 目前 尚不 能通 过 空 气传 播 。 不过 , 医学 专家 认 为 , 从

为达到 防癌 抗癌 效 果 , 5 O~6 5岁的人 群 需  要5 ~1 0 年 坚持 服 用 阿 司 匹林 , 每 日7 5 ~1 0 0   毫克 。祖 兹克 教授 指 出, 头3 年 看 不见效 果 , 服  用5 年后 才 能 降低 死亡 率 。但 如 果服 用 阿 司 匹

林 1 O年 , 消 化 道 出血 的 风 险 可 从 2 . 2 %增 至

今 年 的 现 实来 看 , 埃 博拉 是 高传 染 性病 毒 , 传 染性 要 强

过S A R S 、 腮腺炎、 麻疹等传染性疾病。 目 前, 紫外灯、 干  燥、 高温 、 消毒 液 ( 肥 皂水 或 酒精 ) 都可 轻 易杀 死埃 博 拉

病 毒 。病 毒离 开 动 物 体 内 、 在 阴冷 潮 湿 环 境 下 的存 活

期, 只 有短 短几 天 。

3 . 6 %, 对 少数 人 群 会 构 成致 命 危 险 。 因此 , 大  量服 用 阿 司 匹林有 风 险 , 人 们在 开 始每 天服 用

埃 博 拉病 毒 的潜 伏 期 一 般 是 5 ~ 7 天, 最短 2 天, 最

前应该向医生寻求建议 。

长可 达 2 1 天 。初期 症 状是 发烧 头痛 、 关 节 和肌 肉酸 痛 、

咽 喉疼 痛 和 肌 肉无 力 。这 跟 患 流 感 的 症状 很 相 似 , 因  此, 最 开 始 一 般 很 难 诊 断 某 人 是 否感 染 了埃 博 拉 。 目

前医护人 员只能通过询 问患者是否 到过西非“ 疫 区”

等, 进 而做 进 一步检 查 。

英 真扩大袋 - 汀类药  ’ 连更蔻图

英 国卫 生部 门2 0 1 4 年7 月更新的一项健康 指导 ,   将降胆 固醇的他汀类药物适用 范围进 一步扩大。根据

新 研 究认 为  糖 比 盐 更伤 血 压

长期 以来 , 多 项研 究 告 诫 : 吃 盐 过 多会 引发 高血

新指导意见, 未来 1 O 年 内患病风 险在 2 0 %以上的英国

人都可服用此类药物。他汀类药物可帮 助减少脂肪斑  块在血管 中的堆积, 降低血管堵塞 引发心脏病、 中风等   疾 病 的风 险。   根据这一建议, 英 国6 0 岁以上 的男性和6 5 岁 以上  的女性均可从 医生处获得他 汀类药物, 而在年轻人 中,   胆 固醇高、 肥胖 、 有心脏病家族史及吸烟人群也应服药  以降低 患病 风 险。   英国国家 卫生与临床优化研 究所教授马克 ・ 贝克  说’ 防病总 比治病要好, 疾病预防正是现代 医学的最重   要支柱之 一。不过也有反对意见认为, 关于他 汀类 药   物的副作用 目前尚无定论 , 不应 盲 目 扩大其适用 范围,   改变不 良生活习惯仍是降低心血管疾病风险最重要的

手段 。

长期 服用阿司 匹林 可降低患癌 风险

压, 使 中风危 险增加 1 / 4 , 每年 导致 全球 3 0 0 万 人 死  亡 。 日前 , ( ( 美 国 心脏 病 杂 志 刊登 一 项 新 研 究报 告 认  为, 导致 高血 压 的 罪魁 祸 首 不是 盐 而是糖 。

美 国研 究人 员认 为 , 高血 糖 水 平 影 响 大脑 的 关键

区域 下 丘脑 , 进 而导 致 心率加 快 和血 压 升 高。 另外 , 吃

糖 太多导致血糖升 高进 而刺激人体 分泌更多胰 岛素 ,   而胰岛素 同样会刺激心率加快。

美国“ 控糖行动组织” 科 学 总监 阿斯 姆 ・ 马 尔霍 特  拉 博 士表 示 , 糖 对 公 众 健 康 构 成 的风 险被 低 估 了 。控  糖 应 和控 盐一样 成 为预 防 高血 压 的重要 策略 之一 。

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范文九:埃博拉病毒病常见问题

埃博拉病毒病常见问题

1. 什么是埃博拉病毒病?

埃博拉病毒病(以往称作埃博拉出血热,以下简称埃博拉)是一种严重且往往致命的疾病,病死率最高可达90%。该病可侵犯人类和其它灵长目动物(猴子、大猩猩和黑猩猩)。

1976年,在同时发生的两起疫情中首次发现埃博拉病毒,一起发生在刚果民主共和国靠近埃博拉河的一个村庄,另一起出现在苏丹一个边远地区。

病毒的起源尚不得而知。但基于现有证据,人们认为果蝠(狐蝠科)可能是埃博拉病毒的自然宿主。

2. 人是如何感染这一病毒的?

人类通过密切接触感染动物的血液、分泌物、器官或其他体液而感染埃博拉病毒。在非洲,人们因处理受感染患病或者死去的热带雨林中的黑猩猩、大猩猩、果蝠、猴子、森林羚羊和豪猪等而导致感染。很重要的是要减少接触高危动物(即果蝠、猴子或猿),包括捡拾在森林中发现的死亡动物或处理其生肉。

一旦有人与感染埃博拉病毒的动物发生接触,就可能在社区造成人际传播。当人们通过破损皮肤或粘膜与感染者的血液、体液或其它分泌物(粪便、尿液、唾液和精子)直接

接触时就可导致感染。当健康人的破损皮肤或粘膜接触被埃博拉病人的血液和体液污染的环境或物品(如脏衣物、床单或者用过的针头)时,也可发生感染。

医务人员在救治埃博拉病人时如果没有穿戴合适的个人防护装备,就可能会接触到这一病毒。卫生系统各个层面(医院、诊所和卫生站)的医疗卫生保健人员都应当了解该病的性质及传播方式,并严格遵守所推荐的感染控制防护措施。

在埃博拉死者葬礼时,人们与死者尸体直接接触,也是埃博拉病毒传播的重要方式。因此,人们在处理埃博拉死者尸体时,必须穿戴具有较强保护性的防护服和手套,并将死者立即埋葬。

只要病人血液和分泌物中带有埃博拉病毒就会具有传染性。因此,感染的病人应由医护人员密切观察,并进行实验室检查,以确保在出院回家前病人体内不再有该病毒的存在。当医护人员确定病人可以回家时,病人就不再具有传染性,不会对社区中的其他任何人造成感染。男性在康复后仍可能在长达7周的时间内通过其精液将病毒传给性伴。因此,男性康复后至少在7周内要避免性交,或者在康复后7周内进行性交时要戴安全套。

3. 哪些人的感染风险最高?

出现疫情时,感染风险较高的人员为:

(1)医务人员;

(2)与病人有密切接触的家庭成员或其他人;

(3)在葬礼过程中直接接触死者尸体的人员;

(4)在雨林地区接触了森林中死亡动物的人。

需要开展更多研究,以了解免疫受损者或者伴有其它基础性疾病的人员是否比其他人更容易感染该病毒。

在诊所和医院、社区集会或家中,均可通过采取保护性措施而减少暴露于病毒的机会。

4. 埃博拉病毒感染的典型症状和体征是什么?

典型症状和体征包括突起发热、极度乏力、肌肉疼痛、头痛和咽喉痛。随后会出现呕吐、腹泻、皮疹、肾脏和肝脏功能受损,某些病例会同时有内出血和外出血。

临床检验结果包括血液白细胞计数和血小板计数降低,肝酶升高。

潜伏期2-21天。病人一旦开始出现症状,就具有传染性。病人在潜伏期内没有传染性。

埃博拉病毒感染只有通过实验室检测才可确认。

5. 人们应当何时就医?

当人们曾经去过已知存在埃博拉病毒病的地区,或者与已知或疑似患有埃博拉病毒病的人员接触过,并且开始出现症状时,就应当立即就医。

当怀疑病人患有该病时,应当立即向最近的卫生机构报

告。及时就医对于提高患者的生存率至关重要。同时应立即启动感染控制程序,以控制疾病传播。

6. 对埃博拉病毒病如何治疗?

严重病人需要进行强化的支持性治疗。病人往往会出现脱水,需要静脉或者口服补液进行电解质补充。目前并没有特异性的治疗方法。

有些病人在得到适当的医治后可康复。

为便于控制病毒的进一步传播,疑似病例或确诊病例应当与其他病人隔离开来,并由采取了严格感染防护措施的卫生工作者对其进行治疗。

7. 我可以做什么?该疾病可以预防吗?

目前尚无获准使用的埃博拉疫苗。有几种疫苗正在进行临床试验,但目前尚无任何疫苗可用于临床。

提高对危险因素的认知,并采取有效的防护措施,是减少发病和死亡的唯一方法。

预防感染和传播的方法

虽然最初的埃博拉病例是通过处理受感染动物或其尸体而引起的感染,但续发病例感染往往是由于直接接触病例体液,或不安全的病例管理和丧葬操作造成的。本次暴发主要是通过人间传播扩散造成。采取以下措施可以帮助预防感染,限制传播:

(1)了解疾病的性质、疾病是如何传播的以及如何防

止其进一步扩散的知识

(2)遵从国家卫生部门发布的指引性文件

(3)如果怀疑周边的人感染了埃博拉病毒,鼓励并支持他们到医疗机构寻求医学治疗

(4)处理埃博拉死亡病例时必须穿戴合适的防护设备 此外,在受影响的热带雨林地区,个人应该减少与高风险感染动物的接触(如:果蝠、猴子或猿)。如果怀疑某动物已被感染,则不要再去处理它们。动物制品(血和肉)被食用前应确保煮熟。

8. 医务人员情况如何?面对诊疗护理病人带来的高风险,如何进行自我保护?

治疗疑似病例或确诊病例的医务人员比其他人群面临的感染风险更高。

(1)除采取标准防护措施外,医务人员应当严格采取所推荐的感染控制措施,避免与病人的血液、体液或者受到埃博拉病毒污染的环境或物品发生接触(比如病人的脏床单或者用过的针头)。

(2)医务人员应充分了解该疾病以及如何安全地进行病例的临床管理。

(3)应使用防护服、手套、面罩、护目镜或防护面罩等个人防护装备。

(4)除非已经恰当消毒,否则个人防护装备不应重复

使用。

(5)应在诊疗护理每一例疑似病例后都更换手套。

(6)侵入性操作程序使医生、护士和其他人更容易被感染,应当在严格的安全条件下进行。

(7)埃博拉病人应进行隔离治疗。

9. 如何看待某些食物可预防或治疗感染这类传言? WHO强烈建议,人们应从公共卫生当局获取埃博拉方面的可靠健康建议。

由于没有针对埃博拉的特异性药物,最佳治疗方法就是由医院卫生工作者在严格的感染控制程序下,对病人提供强化支持性治疗。根据推荐的防护措施可以控制进一步感染。

10. WHO如何在疫情期间保护健康?

WHO向各国提供技术建议,以防范及应对埃博拉疫情。 WHO采取的行动有:

(1)开展疾病监测,在区域之间共享信息,监视疫情发生动态

(2)一旦出现疫情,对调查工作及疫情控制提供技术支持——比如在现场协助进行病例搜索,并追踪疾病传播模式

(3)对预防和治疗方案提出建议

(4)根据有关国家请求,派遣专家并提供卫生物资(比如供卫生工作者使用的个人防护用品)

(5)加强沟通,提高人们对疾病性质以及控制病毒传播的防护措施的认知

(6)启动区域和全球性专家网络,应要求提供支持,减轻可能带来的国际健康影响及对旅行和贸易的影响

11. 在疫情期间,卫生官员报告的病例数字为什么会有起伏不定的情况?

在出现埃博拉疫情时,疫情发生国公共卫生当局报告发生的病例数和死亡数。这些数字可能每天都会变化,病例数既包括疑似病例数,也包括实验室确诊病例数,有时疑似病例数和确诊病例数合在一起进行报告,有时会分开报告。因此,疑似和确诊病例数之间可能会发生变化。

分析病例随时间变化的趋势,加上其他的信息,对评估公共卫生形势并确定要做出的适当反应很有帮助。

12. 发生疫情时出行安全吗?WHO有何旅行建议? 在疫情期间,WHO定期评估公共卫生形势,并在必要时提出旅行或贸易限制的建议。

由于埃博拉的人际间传播是由于直接接触感染病人的体液或分泌物造成的,因此旅行者感染的风险很低。 WHO的一般性旅行建议:

(1)旅客应避免与病人发生任何接触。

(2)前往受影响地区的医务人员应严格遵守WHO推荐的感染控制指南。

(3)曾在最近报告病例的地区停留过的任何人,均应了解疾病的症状,并在出现疾病最初迹象时求医。

(4)为从疫区归来且出现相关症状的旅行者提供诊治服务的临床医生,要考虑患者感染埃博拉病毒的可能性。

13. WHO对于当前西非埃博拉疫情的风险评估结论是什么?

通过跨境旅行造成相邻地区国家传播的风险高 相距稍远的非洲地区存在中等风险

非洲以外国家传播风险低

14. WHO对于个人旅行和交通的风险评估结论是什么?

从感染国归来的旅行者和商人风险极低

探亲访友人群感染风险低(除非直接接触患者/死者尸体/感染EBOLA的动物)

与患病的人共同乘坐交通工具感染风险低(但要对接触者进行追踪)

如果按照基本医疗规范进行防护,在疫区工作的医务人员感染风险很低。

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范文十:埃博拉病毒病常见问题

  预警和应对活动 埃博拉病毒病常见问题

2014年8月8日

1. 什么是埃博拉病毒病?

埃博拉病毒病(以往称作埃博拉出血热)是一种严重且往往致命的疾病,死亡率高达90%。该病会影响人类和非人类灵长目动物(猴子、大猩猩和黑猩猩)。 埃博拉是1976年在两起同时出现的疫情中首次出现的,一起在刚果民主共和国靠近埃博拉河的一个村庄,另一起出现在苏丹一个边远地区。

病毒的起源尚不得而知。但基于现有证据,人们认为果蝠(狐蝠科)可能是埃博拉病毒的宿主。

2. 人如何感染该病毒?

西非本次疫情中发生的大部分人感染病例为人际传播。

感染的发生缘于与感染者的血液、其它体液或分泌物(粪便、尿液、唾液和精液)的直接接触(通过破损皮肤或粘膜)。当健康人的破损皮肤或粘膜与受到埃博拉病人的感染性液体(如脏衣物、床单或者用过的针头)污染的环境发生接触时,也可发生感染。

已有一百多位卫生工作者在照护埃博拉病患者时接触到病毒。这是因为他们在照护病人时可能没有穿戴个人防护装备或没有正确应用预防和控制感染的措施。卫生系统各级卫生保健提供者—医院、诊所和卫生点—应得到有关该病性质及如何传播的信息通报,并严格遵守建议的感染控制措施。

世卫组织不建议家庭或社区在家照护出现埃博拉病毒病症状的人。相反,应该到有合格医生和护士并且有治疗埃博拉病毒受害者的设备的医院或治疗中心寻求救治。如果您还是决定在家照顾亲人,世卫组织强烈建议您向当地公共卫生当局通报情况,并获得适当培训、用于治疗的设备(手套和个人防护装备)、有关正确穿脱和处置个人防护装备的指导以及如何防止该病进一步感染和传播给您本人、其他家庭成员或社区的信息。

葬礼和安葬仪式中发生过更多社区传播。哀悼者在安葬仪式上与死者尸体直接接触,造成埃博拉传播。处理埃博拉死者时必须佩戴保护性强的防护服和手套,死者应立即埋葬。世卫组织建议死者应由经过培训的专业人员处理和埋葬,这些人员应配备正确埋葬死者的装备。

只要病人血液和分泌物中带有病毒就会具有传染性。因此,感染病人应得到医疗专业人员的密切监测,并获得实验室检查,以确保病毒在病人回家前不再在身体系统内传播。当医疗专业人员确定病人可以回家时,那么他们就不再具有传染性,不会对社区中的其他任何人造成感染。病情康复的男性仍可能在康复后高达7周内通过其精液将病毒传给性伴。鉴此,重要的是,男性康复后至少在7周内要避免性交,或者当在康复后7周内进行性交时要戴上安全套。

一般而言,人要与染有埃博拉的动物发生接触,然后才会在社区内造成人际传播。

3. 什么人风险最大?

出现疫情时,感染风险较高的人员为:

卫生工作者;

 与感染者存在密切接触的家庭成员或其他人;

 在葬礼期间与死者尸体发生直接接触的哀悼者; 

需要开展更多研究,了解免疫受损者或者伴有其它基础性医学病症的其它人员等群体是否比其他人更容易感染病毒。

病毒的接触可通过在诊所和医院、在社区集会或在家采取保护性措施而得到控制。

4. 感染的典型症状和体征是什么?

起病急,有发热、极度虚弱、肌肉疼痛、头痛和咽喉痛属于典型症状和体征。随后会出现呕吐、腹泻、皮疹、肾脏和肝脏功能受损,某些情况下会有内出血和外出血。

化验结果包括白血细胞和血小板计数降低,而肝酶升高。

潜伏期又称为从获得病毒感染到出现症状的时间间隔,它为期2天至21天。病人一旦开始显现症状,就具有传染性。在潜伏期内不具传染性。

只有通过实验室检验才能确认埃博拉病毒病感染。

5. 人们应当何时就医?

当人们呆在已知存在埃博拉病毒病的地区或者与已知患有埃博拉或疑似患有埃博拉的人员存有接触,并且开始出现症状时,就应当立即就医。

当怀疑病人患有该病时,应当不加迟疑地向最近的卫生机构报告。及时就医对于提高该病的生存率至关重要。控制疾病传播也十分重要,应立即启动感染控制程序。

6. 治疗方法为何?

重病病人需要获得重症支持治疗。病人往往会出现脱水,需要利用含有电解质的液体实施静脉输液或口服补液。目前并没有特异性治愈疾病的方法。

有些病人可在得到适当医护后康复。

为便于控制病毒的进一步传播,怀疑或者确认患有该病的病人应当与其他病人隔离开来,并由采取了感染控制严格防护措施的卫生工作者对其施治。

7. 我可以做什么?埃博拉病毒病可以预防吗?有没有疫苗?

目前没有经过批准的埃博拉病毒病药物或疫苗,但有若干种产品正在开发。 预防感染的方法

虽然埃博拉病毒病最初的病例感染源于处理被感染的动物或动物尸体,随后与患病者的体液直接接触会导致传播,后者往往是由于病例管理行为不安全或者埋葬方法不安全。此次疫情中,大部分疾病为人际传播。可采取如下步骤预防感染并限制或阻止传播:

 了解疾病的本质,它如何传播,如何防止其进一步扩散(如需更多信息,请阅本文前面有关埃博拉病毒病的问答)。 听取并遵守贵国卫生部的指示。 如果您怀疑某位亲属或者本社区中有人感染埃博拉病毒病,请鼓励并支持他们到卫生机构寻求适当医疗。 如果您决定在家照顾亲人,请告知当地公共卫生官员您的意图,以便他们为您提供培训和适当的手套和个人防护装备,以及如何正确护理患者、保护您和您的家人并正确处置用过的个人防护装备的信息。请注意,世卫组织不建议在家护理病人,并强烈建议有关个人及其家人到治疗中心寻求专业照护。 到医院探视病人或者在家照护病人时,建议在接触患者、接触其体液或触摸其周围环境后用肥皂和水洗手。 埃博拉死者应当在使用保护性较强的装备情况下得到处理,并立即将其埋葬。

此外,在受到影响的雨林地区,应减少与高危染病动物(即果蝠、猴子或猿)的接触。如您怀疑某动物已被感染,请勿处理该动物。食用动物产品(血液和肉)前要彻底煮熟。

8. 卫生工作者情况如何?护理病人时应如何自我保护?

治疗疑似或确诊埃博拉病毒病患者的卫生工作者比其他人群面临的感染风险更高。在疫情中,一些重要行动可以减少或阻止病毒的传播并保护医疗机构中的卫生工作者和其他人。这些行动名为“标准和其它额外预防措施”,是已知可以预防感染传播的循证建议。以下问答详细描述有关预防措施。

是否应将疑似或确诊埃博拉病毒病患者与其他病人隔离?

建议用单间隔离室隔离疑似或确诊埃博拉病毒病患者。如没有隔离室,则需划定与其他病人分开的单独区域用于疑似和确诊埃博拉病例。在这些指定区域中,每个疑似和确诊病例也都应分开。应限制这些区域的进出,所需设备应严格专门用于疑似和确诊埃博拉病毒病治疗区域,指定的临床和非临床工作人员应仅在隔离室和指定区域内工作。

接治疑似或确诊埃博拉病毒病患者的区域是否允许访客?

最好阻止访客探视感染埃博拉病毒病的患者。如果做不到这一点,应仅允许对患者身心健康和护理必不可少的人进入,如患儿父母。

护理这些病人时是否应使用防护装备?

除标准卫生保健预防措施外,卫生工作者应严格实施建议的感染控制措施,以避免接触被感染的血液、体液或者被污染的环境或物体,如患者的脏床单或用过的针头。

 所有访客和卫生工作者应严格使用个人防护装备。个人防护装备至少应包括:手套、防渗袍、靴子/带套鞋的封闭鞋、口罩和防飞溅护目装备(护目镜或面罩)。 

手卫生是否重要?

手卫生必不可少,应在以下情况下操作:

 进入隔离室/区穿戴手套和个人防护装备前; 对患者进行清洁或消毒程序前; 出现接触患者血液或体液风险或实际接触患者血液或体液后; 触摸患者周围(可能)被污染的表面、物体或设备后;以及 离开隔离区时脱下个人防护装备后。

请千万注意,脱下个人防护装备后不进行手卫生操作会减少甚至取消使用个人防护装备的好处。

进行手卫生程序可以使用酒精搓手液或者肥皂和流动的水,并按照世卫组织建议的正确技术操作。如果手明显脏了,则总要使用肥皂和流动的水洗手。每个护理点(入口和隔离室/区内)都应该有酒精搓手液;应该总能够获得流动的水、肥皂和一次性毛巾。

医疗机构还可以采取其它什么必要的预防措施?

其它重要预防措施即安全的注射和抽血程序,包括安全管理锐器、定期进行严格的环境清洁、对表面和设备进行净化以及对脏床单和废物进行管理。

此外,重要的是确保安全处理来自疑似或确诊埃博拉病毒病患者的实验室样本,以及安全处理死者尸体或残骸以便验尸和准备埋葬。承担此类与疑似或确诊埃博拉病毒病患者有关任务的卫生工作者和其他专业人员应穿戴适当的个人防护装备,并按照世卫组织建议的预防措施和程序操作。

9. 如何看待某些食物可预防或治疗感染这类传言?

世卫组织强烈建议,人们从其公共卫生当局获取埃博拉病毒病方面的可信健康建议。

由于没有针对埃博拉的特异性药物,最佳治疗方法就是由医院卫生工作者利用严格性感染控制操作程序提供重症支持性治疗。可通过所推荐的防护措施来控制感染。

10. 世卫组织如何在疫情期间保护健康?

世卫组织向各国和社区提出用来防范及应对埃博拉疫情的技术建议。

世卫组织的行动有:

 疾病监测及在区域之间共享信息,防范发生疫情; 一旦出现疫情,对调查工作及卫生威胁的控制提供技术支持——比如在现场协助确认病人并跟踪疾病情形。 对防治方案提出建议; 当国家提出要求时,派出专家并分发卫生供应品(比如供卫生工作者使用的个人防护用具); 开展交流,提高人们对疾病本质以及对用来控制病毒传播的保护性卫生措施的认识; 启动区域性和全球性专家网络,应要求提供支持,并减轻可能带来的国际健康影响及对旅行和贸易带来的破坏影响。

11. 在疫情期间,卫生官员报告发生的病例数字会有起伏不定情况?为何?

在出现埃博拉疫情期间,疫情发生国公共卫生当局对病例数和死亡数做出报告。这些数字可能每天都会变化,病例数既反映了埃博拉疑似病例,也反映出实验室确诊病例。有时疑似和确诊病例数合在一起报告,有时分开报告。因此,这些数字可在疑似和确诊病例之间转移。

随着时间变化来分析病例数据发展趋势,并提供补充信息,一般情况下这会更加有助于评估公共卫生形势并确定要做出的适当反应。

12. 发生疫情时出行安全吗?世卫组织有何旅行建议?

在疫情期间,世卫组织定期审查公共卫生形势并在必要时就旅行或贸易限制措施提出建议,还可通报国家当局实施该措施。世卫组织目前正在审查其有关旅行的建议,预计将在今后几天发布。

虽然旅行者应该总是对其本人和周围人的健康状况保持警惕,旅行者感染埃博拉病毒的风险很低,因为该病毒的人际传播来自与感染患者体液或分泌物的直接接触。

与埃博拉病患者一起旅行安全吗?

和任何其它疾病一样,接触过埃博拉病毒的人可能会旅行。如果有关个人尚未出现症状(见常见问题4),则不会把埃博拉病毒病传播给周围的人。如果有关个人已出现症状,则应在出现感觉不好的最初迹象时即主动就医。可能需要告知飞机或轮船的机组人员,或者在抵达时立即就医。应隔离出现埃博拉病毒病初始症状的旅行者,以防止进一步传播。虽然在这种情况下同行旅行者的风险很低,仍然建议进行接触者追踪。

到西非出差或探亲访友是否安全?

游客或出差人员在访问受影响地区时感染埃博拉病毒、在返回后发病的风险极低,即使旅行到报告过原发病例的地区也是如此。传播需要与被感染的活人或死人或者活或死动物的血液、分泌物、器官或其它体液直接接触,而一般旅行者不大可能接触到这些东西。无论如何,建议旅行者避免此类接触。

如果您正在访问受影响地区的家人或朋友,风险也同样低,除非您与生病或已经死亡的人有直接身体接触。如果出现这种情况,重要的是报告公共卫生当局并参与接触者追踪。接触者追踪是为了确认您没有接触到埃博拉病毒病并通过监测防止进一步的疾病传播。

世卫组织的一般性旅行建议

旅客应避免与感染病人发生任何接触。  前往受影响地区的卫生工作者应严格遵守世卫组织推荐的感染控制指导。  曾在最近报告发生病例的地区逗留过的任何人,均应了解感染症状,并在

出现疾病最初体征时求医。

 建议那些处理从疫区归来、且有疾病符合症状的旅客的临床医生要考虑到

发生埃博拉病毒病的可能。 

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