文摘

流行病的传播,尤其是COVID-19,正在对世界产生巨大的影响。如果没有适当的流行病控制在一开始,它可能会迅速传播和广泛通过自然和社会系统之间的共存关系。大学是一个特殊的社区,micro-self-organized人口密集的社会制度。然而,大学当局似乎在这样的环境中不谨慎防御的一种流行病。目前,几乎没有定量研究在大学流行病传播和响应策略。本文的案例研究大学社区被认为是感染后演变的模拟流行病爆发的基于系统动力学的方法三个阶段。结果显示:(1)通过改进初始应急反应的速度,可以有效地控制患者的总数。(2)检疫政策有助于降低感染的进化。隔离率越高,成本就越高;因此,隔离率应优化。 (3) It is important to make emergency plans for controlling epidemic spreading and carry out emergency drills and assessments regularly. According to the results of this study, we suggest an emergency management framework for public health events in university communities.

1。介绍

在21世纪,世界已经遭受频繁的突发公共卫生事件,如非典、甲流、禽流感H7N9,登革热,冠状病毒病2019 (COVID-19)。特别是,迅速流行和广泛的感染传播从COVID-19严重威胁人们的生命和健康,扰乱了社会生活和生产秩序,影响世界经济的发展1]。面对突然的大流行,公众是准备不足,以防止感染,特别是在人口密集和自组织的社会系统,如大学社区。大学是人才培养的前线,科学研究和技术创新。因此,安全与稳定是高校自我管理的重要基础,也为国家发展和社会稳定的关键因素2]。之前的研究表明,许多大学当局并不重视应急管理(3),导致应急响应能力方面的不足,特别是在公共卫生事件的预防。上面的原因,重要的是大学当局以建立一个有效的应急管理体系的基础上,完善公共卫生事件的预防和控制的有效性。

在中国,COVID-19疫情发生在寒假期间,和大多数学生已安全回家。虽然没有造成大规模感染校园,它不可避免的干扰常规教学计划和学术交流。应该注意的是,有很多人在大学社区和公共卫生事件的爆发,后果是不可预测的。COVID-19无疑是为数不多的病毒是非常有害的,广泛的,世界上还有很长一段时间影响。由于各种内部和外部的影响,感染的发展往往是复杂和不确定的后果,并很难描述这个过程通过使用常规的实验方法,这使得它难以为后续决策提供实验参考。因此,系统模型仿真和找到所需的进化是在未来的防疫和控制方式。

COVID-19爆发以来,研究人员已经相当重视应急管理问题。本研究的主要目的是实现政策优化。然而,其中,定性分析不超越前面的政策框架,和一个定量分析没有透露进化机制的全貌。因此,为了预测事件的演化趋势和影响的范围迅速并提供有效的方法来控制疫情蔓延,需要使用COVID-19作为研究对象的基本预防政策和控制系统仿真的基础上进化流行。在这项研究中,我们假设一个大学社区在中国流行的影响,采用系统动力学方法来模拟流行病爆发后三个阶段,然后观察感染的数量和流行病传播过程学习感染的反馈机制。相比与传统的数学建模与仿真结果更接近于真实的,进化的环境。基于系统动力学的模型也为决策者提供有用的工具来学习,分析和有效地应对未来的公共卫生事件。与一般的定性分析,本研究的对策更合乎逻辑的和有说服力的。

2。文献综述

2.1。应急管理

应急管理主要处理突发事件,如自然灾害、事故、公共卫生事件和社会安全事件(4]。现代应急管理是在西方发达国家,如建立美国联邦应急管理局的1979年,它标志着现代应急管理机制的正式设立在美国(5]。从那时起,国家开始研究现代应急管理的基本问题,主要包括两类。

第一个问题涉及突发公共卫生事件管理系统。唱歌和浏览器之间的差距正式讨论计划的美国地方政府应急服务和实际网络,并提供了一个简化的网络分析过程协助决策者计划有效的应急活动(6]。品牌等人开发了一个六步模型来提高公共卫生机构的应急响应能力(7]。一等人调查人员之间的协调能力密苏里州的计划系统和相关机构突发公共卫生事件8]。Asch等人回顾和评估的准备加州当地公共卫生部门应对生物恐怖主义等健康威胁,发现不同工具之间的显著差异(9]。曼雷等人使用的调查方法定量描述农村医院急诊科的经验在美国在处理突发事件和明确表示,准备活动是有用的在改善医院的应对能力10]。哈等人研究了韩国农村社区组织的作用在地方应急管理及其有效的应对方法11]。

第二个问题涉及研究应急资源管理、能力培训和人员疏散。拉森讨论了资源分配的警察、消防、紧急医疗和其他空间分布式应急服务系统(12]。比安奇和教堂覆盖率模型用来研究在救护车紧急服务的定位和消防系统(13]。Sundaramoorthi等人使用了数据集成仿真模型来评估医院在德克萨斯州东北部的护配置(14]。Nezir开发了一种两阶段随机模型和考虑野战医院的数量和位置,以有效地处理大规模灾害(15]。Lucchese等人建立了一个混合模型,以减少医疗成本的供应链,验证了医疗物资的分布在阿普利亚,意大利(16]。

2.2。流行病传播模型

有两种主要类型的流行病传播模型的研究方法。第一种方法是建立一个数学模型进行理论分析。劳埃德建立了常微分方程系统疾病的传播(17]。球进一步增加随机性建立随机模型(18];Lipsitch等人,莱利等人使用这种类型的随机模型来分析SARS的传播在新加坡和香港19,20.]。然而,一个随机模型是有限的数据和模型本身的缺陷。随后,徐等人使用“无尺度网络模型”讨论传染病暴发是如何受到影响的趋势地理链接和证明,该模型可以用来有效地研究传染病的传播和流行基于社交网络(21]。Salathe等人关注疾病的传播在社会接触网络22]。上面提到的这些模型可以部分复制社会接触网络的本质,但是很难令人满意地展示了不同的风险组的重要行为的异质性。

第二种方法是使用模拟方法。莱斯利、Brunham用框模型模拟艾滋病的传播(23]。建立了均匀f和库珀曼单个CA模型使用元胞自动机方法基于传统的经典动力学模型的疾病(24]。Eubank发达城市流行仿真系统依赖于经验估计的社交网络或接触模式由TRAN-SIMS [25]。随后,越来越多的学者关注的应用仿真方法在公共卫生领域,如非典的仿真过程。一些学者也研究了政策模拟决策支持系统。哈珀和Shahani用仿真模型预测艾滋病患者的数量和医疗费用在孟买,印度,这有助于在孟买为艾滋病患者提供有效的治疗(26]。李等人开发了一个仿真和决策支持系统规划大型紧急配药诊所,对生物的威胁和传染病疫情27]。穆罕默德认为数据从一个私人医院的急诊科Zagazig,埃及,和提出了一个离散事件仿真模型,表明病人的等待和住院时间可以显著提高(28]。但是上面的仿真方法中没有考虑反馈机制。因此,他们不能完全揭示感染发展网络关系。

3所示。介绍基本的模型

3.1。传统的传染病模型

传统的传染病模型室模型,也称为susceptible-infected-recovered(先生)模型。爵士模型最初Kermack和麦肯德里克在1927年提出的,也被称为Kermack-Mckendrick模型(29日]。它是最早和最经典的数学模型用于研究传染病。先生(图模型1)描述的人数在三个不同感染状态时间的变化,即:易感,感染,和恢复。这个模型假定人口总数是固定的,不考虑人口的变化由于其他疾病或其他自然原因死亡,人口在年龄和人口结构上并无不同。该病的潜伏期是固定的,不随时间发生变化,患者从感染中恢复并不是感染(J,邹)[30.]。 代表组织,容易被感染,代表感染组 ,代表恢复组吗代表人口的总组系统,接触率,是回收率,是基本的繁殖数量。

方程(1),(2)和(3)代表两院之间的瞬时传播速度。方程(4)代表的流保护系统。的在方程(基本繁殖数量)(6)来源于先生模型,其中包括(接触率)和(回收率)的两个主要参数。在流行病学、常被用来衡量疾病传播的动力学,继发病例的平均数量由最初出现在人群中没有免疫力。当 ,这种疾病将继续在人群中传播和diseasefree平衡系统是不稳定的;如果 ,结果是相反的(Dreessche和Watmough) (31日]。爵士模型基于微分方程系统可以适应曲线更准确地根据现有数据和可以使用相轨迹分析获得措施,防止疫情扩散,和理论依据是充分的。

然而,爵士模型不够详细分类的人口,尤其是当检疫因素是没有明确考虑。在实践中,隔离疑似患者是一种有效的方式来控制疫情蔓延。模型不引入反馈机制,从而不可避免地减少其准确性如果只是根据现有的数据预测未来的情况。因为检疫实践或恢复的因素不是出现在之前的数据,很难确定疫情控制这些因素的影响,这意味着,由于缺乏反馈机制,传统模式无法帮助系统达到自动调节的功能。在这项研究中,系统动力学的反馈机制是更适合描述流行病传播的可能的情况。

3.2。系统动力学模型

系统动力学(SD)模型在1956年被首次提出Forrester,麻省理工学院的教授在美国。它最初用于分析生产管理和库存管理的系统仿真方法,然后它被应用于许多领域。系统动力学是指系统的行为是由系统内的信息反馈机制。这个模型分析了结构、行为和系统的因果关系,模拟系统的动态变化,建立结构模型,然后执行计算机模拟操作在不同的假设来预测系统的动力学在不同条件下的行为。经典的系统动态模型是野猪人口模型(图2)。

系统动力学建模也可以用来解决公共卫生问题与复杂的动力学。它可以代表一个社会影响疾病风险的多个交互,患病的人群,预防和控制策略。自1970年以来,系统动力学模型已应用于许多公共健康问题(荷马和赫施)32),其中包括:(1)心脏病、糖尿病、艾滋病、宫颈癌;(2)药物滥用,包括海洛因、冰毒,戒烟;(3)紧急医疗系统在自然灾害或恐怖行动的情况下;(4)组织规划等基于人群健康维护的牙科保健和心理健康;(5)公共卫生问题和流行病学研究。关于传染病的研究,食品,和其他公共卫生问题,系统动力学模型可以模拟条件下可能发生的对某些变量可能会影响系统的整体行为,可以描述问题引起的不同的政策或没有以前的数据,并能预测将来会发生什么,因此,帮助找到一个有效的解决方案。

4所示。建模与仿真

由于大学社区是一个人口密集的地方,在流行病传播的早期阶段,合理决定关闭隔离大学校园社区以外的接触,防止学生在校园外减少感染率。密切接触者应隔离在一个集中的地方或在房间有效降低crossinfection率。在这项研究中,我们选择一个大学社区不是感染感染演变模拟。大学社区在封闭的环境中,当发现感染情况,每个阶段的模拟预测显示数量的变化的感染,感染,和确认号码在下一步社区大学。每个阶段的分析也是基于初始状态,而不是延续之前的状态。

在这项研究中,我们将大学作为一个例子,在中国,可以容纳共有居民6743名教师和学生。感染演变模拟,我们假定学生已经感染了传染病。与系统动力学建模方法,Vensim PLE8.1.0选择操作软件进行仿真分析。顺便说一下,由于系统动力学方法的特点,下面我们定义每个阶段的模拟参数,如“最后一次”,“时间步,”和“接触率,”等,根据实际情况和具体的建模需求。因此,没有固定的规则或模式参数设置;主要目的是观察基于这些选择参数的进化趋势。

4.1。第一阶段

以下4.4.1。逻辑框架图

在这项研究中,仿真模型的分析,我们把大学作为一所学校。首先,我们确认是否有公共卫生事件的应急反应计划。如果答案是否定的,我们收集尽可能多的信息,确定哪些资源可以用来有效地控制传染病。学校是一个社会micro-self-organized社会制度。因此,我们假设在发生传染病,学校必须关闭。如果没有干预公共卫生事件,疾病的传播是非常迅速。我们构建一个基于系统动力学理论的逻辑架构图(图3)。

4.1.2。仿真参数设置

(01)最后一次= 2.5(单位、周);(02)初始时间= 0(周);(03)时间步= 0.0625(单位,周[0,?]);(04)受感染的人=患者总数未受感染的接触率暴露于疾病率(单位、个人/周);(05)在学校总数= 6743(单位、个人);(06)暴露于疾病比率= 0.012(单位,1 /人);(07)接触率= 0.1(单位,1 /周);(08年)未感染=在学校总数-病人总数(单位、个人);(09)病人总数= INTEG(感染人,1)(单位、个人)。

其中,“感染者”是流模型中,“病人总数”是在模型中股票。“接触率”表明,一个人在与他人接触的概率是10%,每天和“暴露于疾病比率”表明,每次与病人接触,有1.2%的概率,一个未受感染的人会被感染。

4.1.3。感染演化仿真

系统动力学模型中的每个变量可以被指定一个维度。在计算过程中,有必要测试逻辑框架中的尺寸图是否一致。因此,模型完全建立后,分配给每个变量,一个维度进行一致性测试。如果显示“单位是好的”,它表明,模型通过了一致性测试,这意味着单位的所有维度模型是合理的。模型的仿真结果如图所示4。

仿真结果表明,“感染者”的数量在12940年达到峰值1.25周,因为“感染者”是流模型中,单位人/周,有一个情况的叠加。“感染”的数量达到一个最低为2.25周,而“病人总数”也同时达到最大值,这意味着6743名学生被感染。

4.1.4。在第一阶段应该做什么?

(1)如果没有应急计划,计划需要制定公共卫生事件。考虑到大学是一个micro-self-organized社会制度,当感染发生时,是非常重要的访问外界的帮助;因此,大学当局预计将立即报告感染信息。与此同时,他们还必须建立一个应急管理中心,建立特殊的团队收集尽可能多的感染信息,以及发送和接收信息在很短的时间内。(2)感染是关键阶段的开始。当第一个确定感染者,减少公共集会是很重要的。应该启动一个有效的沟通计划和志愿者团队,建立了协助专业人员尽快帮助控制疫情的传播。(3)感染信息应该向当地疾病控制和预防中心的报告(CDCP)及时帮助找到感染源。医疗团队和设备应立即组织和派遣。教师和学生应该转移和治疗最初的感染。(4)大学当局应该在正确的时间准备预警和信息应该逐步公布,人们关心,减少人们的恐惧和怀疑。

4.2。第二阶段

根据感染的具体情况,越来越多的医生防疫人员将分配给帮助感染学生和教师与恢复性治疗。

4.2.1。准备逻辑框架图

在第一阶段的基础上,的人数已经恢复和康复人群进一步被认为是在第二阶段。然后我们构造一个逻辑框架,第二阶段,如图5。

4.2.2。仿真参数设置

为了寻求一个更好的模拟效果,以下新变量应该改变/补充道:(01)最后一次= 10(周);(02)时间步= 0.125(单位,周[0,?]);(03)的人数= INTEG恢复(康复人群,0)、(单位、个人);(04)平均恢复时间= 1(单位、周);(05)康复的患者人群总数= /平均恢复时间(单位、人/周);(06)在学校未感染总数=−−恢复的病人总数的人数(单位、个人);(07)病人总数= INTEG (people-rehabilitation感染人群,1)(单位、个人)。

注意:(1)在仿真参数,“康复人群”和“感染者”流,而“病人总数”和“恢复”的人数是股票。(2)考虑到“康复人群”和“恢复”的人数增加,参数“感染”和“病人总数”将会改变,在(06)和(7)。

4.2.3。感染演化仿真

我们执行一个空间一致性测试模型,它表明单位是好,表明该模型通过了一致性测试。也就是说,所有尺寸单位模型是合理的。仿真结果如图所示6。感染者的数量达到11511的峰值为1.625周,与12940年的峰值相比1.25周在第一阶段,和“恢复”的人数达到6743的第六周。“感染”的人数减少,增加“恢复”的人数。“病人”的总数达到4596的峰值,然后第二个星期逐渐减少,直到第六周。

4.2.4。在第二阶段应该做什么?

(1)根据需要调整日常管理事务,包括教学计划、学术交流,和一些公共活动。与此同时,一些基本措施应实施消毒和通风等措施来保持校园环境安全。(2)在预防和控制感染的过程中,决策者和救援人员应持有头寸来减轻教师和学生的压力和恐慌,沟通和协作与当地CDCP设立临时治疗和康复领域,并准备临时隔离房间供进一步使用。(3)紧急管理中心应该促进校园广播防疫的常识,把有用的通知关于自我保护,确保人们保持冷静,知道如何保护自己免受感染,指导教师和学生减少室外保持尽可能的短。(4)大学当局应该准备所需防疫物资,如面具和消毒剂等,减少潜在风险的可能性。为了防止进一步传播,应该购买足够的食物和生活必需品。志愿者应该准备分配食品、医药、和其他物资的教师和学生的无接触方式。

4.3。第三阶段

4.3.1。逻辑框架图

在第三阶段,隔离因子被认为是隔离的人数和受感染的病人需要的回收率。我们构造一个逻辑框架图如图7。

4.3.2。仿真参数设置

(01)最后一次= 8(周);(02)初始时间= 0(周);(03)SAVEPER = 0.125(单位,周[0,?]);(04)时间步= 0.125(单位,周[0,?]);(05)受感染的人=患者总数未受感染的接触率暴露于疾病率(单位、个人/周);(06)在学校总数= 6743(单位、个人);(07)许多人恢复的人数= recovered1人数+ recovered2(单位、个人);(08年)许多人recovered1 = INTEG(康复crowd1, 0)(单位、个人);(09)许多人recovered2 = INTEG(康复crowd2, 0)(单位、个人);(10)隔离的人数= INTEG(检疫人口——康复crowd2 0)(团结,人);(11)平均恢复时间= 1(单位、周);(12)康复crowd1 =患者总数/平均恢复时间(单位、个人/周);(13)康复crowd2 =隔离的人数/平均恢复时间(单位、个人/周);(14)暴露于疾病比率= 0.012(单位,1 /人);(15)接触率= 0.1(单位,1 /周);(16)在学校未感染总数=−−的患者人数总数recovered1 recovered2的人数−−隔离的人数(单位、个人);(17)感染的病人总数= INTEG (people-rehabilitation crowd1−检疫人,1)(单位、个人);(18)检疫的人=患者总数隔离率(单位、个人/周);(19)隔离率= 0.9(单位,1 /周);

4.3.3。感染演化仿真

我们执行一个空间一致性测试模型,它表明单位是好,表明该模型通过了一致性测试。也就是说,所有尺寸单位模型是合理的。仿真结果如图所示8。假设一个隔离的比率为30%,“隔离”的人数达到近700的峰值为2.625周,而“病人总数达到4137的峰值为2.125周。与第二阶段相比,由于检疫的出现,患者的数量高峰将略有减少。

为了确定最优的隔离度会是什么,我们观察每个索引作为隔离的模拟变化比例调整。当隔离率是0%,病人的总数达到4596的峰值在第二周。当隔离率是30%,病人的总数达到4137的峰值在第二周。当隔离率是60%,病人的总数达到3679的峰值在第二周。当隔离率是90%,病人的总数达到3211的峰值2.125周。可以看出,随着隔离率逐渐增加,相应的病人的总数减少了。其他指标的“感染”,“许多人隔离,”和“恢复”的人数是观察到,与不同程度的有益的变化在不同的隔离比率。然而,检疫政策是一个非常昂贵的解决方案在现实世界中,特定的隔离比必要时需要详细分析了。具体的仿真图如图9。

4.3.4。在第三阶段应该做什么?

(1)大学当局应该启动紧急检疫政策来应对可能发生的状况恶化,同时注意其他不受感染的人。重要的是要确定一个合适的隔离度。如果检疫比例是100%,成本会太高。考虑到流行条件是动态的,不稳定,检疫政策在实践中必须灵活。(2)一旦确认隔离率,需要分配足够的专业人员,包括警察,医生,志愿者,等等,以确保稳定和有序疫情控制的过程中,还需要支持安全计划。此外,当局可以招募的人没有感染的症状,已经通过了安全检疫期作为临时兼职安全人员除了专职安全人员。(3)隔离除了检疫措施对感染人,时期政策的其他健康的人应该实现直到解雇的风险。在这个时期,有必要提供广泛的和有针对性的心理援助。

5。结论和对策

5.1。结论

敏感性分析在每个阶段的结果表明,有很多参数,大大影响了整体行为。本研究重点是能否有效控制疫情传播在不同防疫政策。的第一阶段的模拟是一个扩展的版本组合先生模型不合理的反馈。在第二阶段中,添加恢复人口减少易感组未受感染的人的机会接触其他感染组。在第三阶段,检疫措施被添加在感染的不同阶段的发展减少感染率易感人群。

在大学流行病传播时,重要的是要有一个快速的最初反应。响应速度越快,越低的感染传播。从案例研究中,我们发现以下几点:首先,它需要2.25周从最初的感染一个人感染6743人全部如果没有干预。第二,如果考虑应急响应和医疗,峰值到达时间可以缩短到2周,峰值的感染可以减少到4596人。此外,如果检疫政策被认为是,当隔离率是90%,病人的总数将达到3211的峰值2.125周。不考虑成本的隔离,隔离比最优值的90%。事实上,关于COVID-19疫情在中国,政府迅速启动了一项应急计划和实施非常严格的检疫政策一开始(隔离率几乎是100%),而克制的流行病的传播在很短的时间。这证明了检疫政策的有效性和支持本研究的结论从实用的观点。

5.2。对策

5.2.1。建立一个应急管理框架

感染流行病传播的演变模拟表明,大学社区应当建立有效的应急管理应对流行病的框架,包括COVID-19和一些其他的公共卫生事件。大学的应急响应系统应该遵循的规则国家突发公共卫生事件应急反应计划,包括至少三个级别的计划。第一级是一所大学的一般应急计划;第二层次是特殊计划紧急公共卫生事件;最后,第三个层次是详细具体的计划。一般紧急救援计划包含五个基本需要遵守的规则。特殊的计划至少包含四个小具体计划,每个计划包括自己的反应行为(包括但不限于在图19种行动10)。没有优先秩序中四的行动计划,这意味着一些在每个特定的行动计划可以实现同时,在实践中形成联系的应急反应。

5.2.2。定期的应急演习和评估

应急演习控制传染性疾病的最有效的方法之一。在大学教育和管理的过程中,消防演习和自然灾害逃生演习经常用作训练科目,但对传染病疫情应急演习通常被忽略。制定有效的应急管理系统后,有必要进行定期演练提高有关部门的应急响应能力,老师和学生。此外,应急管理系统应进行分类压力测试,每年至少为基础的一种有效的评估系统。当局应该系统的修改部分,根据评估不适用。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。