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基于肘聚类分析的中国疫情模式回顾性分析
1
作者
李蔷
孙喆
+1 位作者
钱碧云
冯铁男
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期713-718,共6页
目的·探讨中国各省级行政区新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情早期的关联模式,并预测之后的疫情发展。方法·回顾性分析2020年1月13日—2月13日中华人民共和国国家卫生健康委员会公布的关于全国各省级...
目的·探讨中国各省级行政区新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情早期的关联模式,并预测之后的疫情发展。方法·回顾性分析2020年1月13日—2月13日中华人民共和国国家卫生健康委员会公布的关于全国各省级行政区COVID-19疫情的数据,采用肘聚类分析法对全国各省级行政区进行聚类分析,利用SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered)模型计算不同聚集区基本传染数(R0),预测各类聚集区疫情变化趋势。结果·根据患病率从低到高将全国34个省级行政区分为4类聚集区:Ⅰ类聚集区(22个省级行政区)、Ⅱ类聚集区(9个省级行政区)、Ⅲ类聚集区(2个省级行政区)、Ⅳ类聚集区(湖北)。湖北的患病率显著高于其他3类聚集区(P=0.000),但各类聚集区之间的治愈率和病死率差异无统计学意义。4类聚集区的R0值分别为2.764、3.056、3.899、3.984。截至2020年2月13日,除湖北外,其他聚集区的累积患病率曲线趋于平稳,治愈率曲线上升;湖北的患病率和病死率仍较高,治愈率较低。结论·2020年1月13日—2月13日,中国34个省级行政区根据COVID-19疫情严重程度可分为4类,Ⅳ类聚集区的患病率显著高于其他3类聚集区;且截至2020年2月13日,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类聚集区疫情有所缓解,Ⅳ类聚集区疫情仍较为严峻。
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关键词
新型冠状病毒肺炎
肘聚类分析
SEIR模型
回顾性分析
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题名
基于肘聚类分析的中国疫情模式回顾性分析
1
作者
李蔷
孙喆
钱碧云
冯铁男
机构
上海
交通大学公共卫生学院
上海
交通大学医学院
临床
研究
中心
上海申康医院发展中心临床研究促进与发展中心
中国核工业集团公司
出处
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期713-718,共6页
基金
上海交通大学医工交叉项目(YG2017QN70)
上海交通大学医学院科技处技术转移项目(ZT201919)。
文摘
目的·探讨中国各省级行政区新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情早期的关联模式,并预测之后的疫情发展。方法·回顾性分析2020年1月13日—2月13日中华人民共和国国家卫生健康委员会公布的关于全国各省级行政区COVID-19疫情的数据,采用肘聚类分析法对全国各省级行政区进行聚类分析,利用SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered)模型计算不同聚集区基本传染数(R0),预测各类聚集区疫情变化趋势。结果·根据患病率从低到高将全国34个省级行政区分为4类聚集区:Ⅰ类聚集区(22个省级行政区)、Ⅱ类聚集区(9个省级行政区)、Ⅲ类聚集区(2个省级行政区)、Ⅳ类聚集区(湖北)。湖北的患病率显著高于其他3类聚集区(P=0.000),但各类聚集区之间的治愈率和病死率差异无统计学意义。4类聚集区的R0值分别为2.764、3.056、3.899、3.984。截至2020年2月13日,除湖北外,其他聚集区的累积患病率曲线趋于平稳,治愈率曲线上升;湖北的患病率和病死率仍较高,治愈率较低。结论·2020年1月13日—2月13日,中国34个省级行政区根据COVID-19疫情严重程度可分为4类,Ⅳ类聚集区的患病率显著高于其他3类聚集区;且截至2020年2月13日,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类聚集区疫情有所缓解,Ⅳ类聚集区疫情仍较为严峻。
关键词
新型冠状病毒肺炎
肘聚类分析
SEIR模型
回顾性分析
Keywords
coronavirus disease 2019(COVID-19)
elbow cluster analysis
SEIR(susceptible-exposed-infectious-recovered)model
retrospective analysis
分类号
R188.2 [医药卫生—流行病学]
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作者
出处
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1
基于肘聚类分析的中国疫情模式回顾性分析
李蔷
孙喆
钱碧云
冯铁男
《上海交通大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
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