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2020.2.20

本文为上海市第一批援鄂医疗队领队,上海交通大学附属第一人民医院副院长郑军华教授、上海第一人民医院伍科博士、与信风科技CEO陈剑博士(兼任财新智库高级业务顾问、MSCI公司亚太区资深顾问)合作的《Lancet/柳叶刀》投稿论文《Utilize State Transition Matrix Model to Predict the Novel Corona Virus Infection Peak and Patient Distribution/利用状态转移矩阵预测新冠病毒感染峰值及病患分布》的中文摘要。

 

本论文已被医学类预印本杂志medRxiv[1](也是钟南山院士团队发表最新论文的网站)录用,目前《柳叶刀》杂志编辑正在决定是否录用。英文论文全文可以在medRxiv网站下载:

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.16.20023614v1

在样本外区间(2/9-2/19)的模型回测验证表明,即使出现了212日修改确诊标准并单日新增确诊病例近14,000例的极端情况下,危重症人数的预测仍然较为准确。

重症患者预测值在2/12号之后出现了较大误差,主要原因是新增确诊人数带来的影响。在短期模型误差修正之后,预测值(重症人数_STEC)依然保持了较好的跟踪能力。

 

目前的回测结果表明,基于状态转移矩阵的疫情预测模型能够较好地预测危重病患的分布。我们希望能够有更多的境内外医疗机构参考这一模型,更准确地预测医疗需求,更合理地分配医疗资源。

 

中文论文摘要

 

研究重要性:自201912月以来,由中国湖北省武汉市爆发的2019年新型冠状病毒(2019-nCoV)引起的肺炎感染病例的不断上升,给我国公共卫生决策和医疗资源配置带来了巨大压力。

 

目的:预测湖北省新型冠状病毒感染峰值时间及重症病例分布情况。

 

数据源:我们使用中华人民共和国国家卫生健康委员会报告的病例数据(2019125日,至202028日),作为训练样本,以推断感染高峰期的到来时间以及由目前到高峰期湖北省的重症和危重病例数量。在相对悲观的情况下,拐点峰值时间是46-14日;重症病人和危重症病人的人数将分别在9000-125002700-3900之间。

 

暴露历史:记录在案的新型冠状病毒肺炎(NCP)患者。

 

主要成果和措施:收集并分析了医学观察、解除医学观察、感染确诊、非重症、重症、危重症、治愈和死亡数据。利用此状态转换矩阵模型,我们可以预测湖北省感染峰值时间(接受治疗的感染病例到达最大值)何时发生。此外,我们还可以使用此模型预测患者分布(非重症、重症、危重症),以便更合理地分配医疗资源。

 

结果:在非常乐观的情况下(每日新增密切接触者衰减率=-10%),感染病例的高峰时间将在 2 23 日至 2 28 日左右到达。同时,重症和危重病人的人数将分别达到5700-6900人和1700-2200人。在相对乐观的情况下(每日新增密切接触者衰减率=-5%),拐点情况高峰时间将在 3 1 日至 3 7 日左右到达。危重病人和危重病人的人数将分别在6400-8000人和1900-2500人之间。在相对悲观的情况下(每日新增密切接触者衰减率=-1%),拐点高峰时间不会在 3 月底左右到来,预计时间是 4 6 日至 14 日;危重病人和危重病人的人数将分别在9000-125002700-3900之间。我们使用28日诊断率、死亡率、治愈率的最后观测数据作为模型假设。如果这些指标继续改进,应该有改善的余地。在这种情况下,峰值时间将比我们的估计提前到达。此外,随着病毒毒性降低和医疗条件改善,重症和危重病例比率可能会下降。如果发生这种情况,重症和危重病峰值数字将低于上述预测。

 

结论和相关性:可以推断,我们仍未接近这次疫情的结束,危重病人的人数仍在攀升。需要政府进一步向湖北省倾斜危重症医疗资源,对医生和医疗救助制度进行合理管理,遏制传播趋势至关重要。



[1] medRxiv2019625日正式上线,该杂志是一个免费、非营利性的服务平台,由冷泉港实验室、BMJ和耶鲁大学三方联合运营。它用于发表完整但尚未出版的研究手稿,即文章在线发布之前不会经过同行评审。稿件如果已经被其他杂志接受出版,则不会被medRxiv接受,反之,如果被 medRxiv发表,还可以转到别的杂志正常投稿。简而言之,即为预印本。

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陈剑

陈剑

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陈剑博士现任信风金融科技的创始人兼CEO,MSCI公司亚太区高级顾问,中国资产证券化论坛信息披露专委会主席,财新智库高级业务顾问,财新传媒、《文汇报》、《南风窗》专栏作家,上海金融系统知联会理事,世界华人不动产学会副秘书长。最近与华山医院张文宏教授团队共同研发了COVID-19全球疫情综合风险指数(http://covid19-risk-index.com/),评估各国疫情风险程度。

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