【摘 要】
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目的新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019,COVID-19）,简称新冠肺炎,它是一种由新型冠状病毒引发的新发传染性疾病,人群普遍易感,自2019年底以来在全球迅速蔓延。2020年1月20日,我国国家卫生健康委员会将COVID-19纳入法定乙类传染病、按甲类管理。在全球范围内,截至2021年7月31日,COVID-19确诊病例累计达到197,958,906例,累计死亡
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目的新型冠状病毒肺炎（corona virus disease 2019,COVID-19）,简称新冠肺炎,它是一种由新型冠状病毒引发的新发传染性疾病,人群普遍易感,自2019年底以来在全球迅速蔓延。2020年1月20日,我国国家卫生健康委员会将COVID-19纳入法定乙类传染病、按甲类管理。在全球范围内,截至2021年7月31日,COVID-19确诊病例累计达到197,958,906例,累计死亡病例422.3万例,康复病例为178,876,880例,重症和危重症病人达到87,508例;在全球范围内,出现31个国家超过100万例COVID-19确诊病例,而超过10万COVID-19确诊病例的国家有105个,COVID-19患者病死率为2.2%。因每个国家病死率各不相同,估计从0%到超过20%。为遏制COVID-19大流行,研究人员探讨了各种影响疫情流行的影响因素,也构建了各种COVID-19的预测模型,但目前尚无针对全球范围内的COVID-19时空分布影响因素的研究以及针对全球范围内疫情流行的预测模型,因此,本研究基于贝叶斯模型挖掘各国COVID-19每月新增发病和死亡人数的时空分布规律及政府响应措施对疫情的影响,同时也构建了全球范围内的COVID-19发病和死亡的预测模型。方法我们使用了牛津COVID-19政府响应追踪器数据,其中包括全球不同国家COVID-19累积发病和死亡人数,以及政府的响应措施。通过数据预处理,我们将累积发病和死亡人数转换为每月新增发病和死亡人数。而政府响应措施方面,我们纳入了严格指数和经济支持指数两个指标。通过R软件的INLA包进行分析,利用2020年1月-2021年6月的数据对发病和死亡相对风险的时空分布规律进行估计,以及严格指数和经济支持指数对发病和死亡的影响程度;利用2020年1月-12月每月新增发病和死亡人数构建COVID-19贝叶斯时空模型,对2021年1月-6月每月新增发病和死亡人数进行预测,采用拟合优度评估模型的预测性能。结果1、基于贝叶斯时空模型下的COVID-19发病风险空间效应提示发病风险较高的地区主要分布在安道尔（相对风险RR:31.4）、巴林（RR:28.3）、卢森堡（RR:13.4）、圣马力诺（RR:13.3）、美国（RR:11.1）等;发病风险较低的地区则主要分布在中国（RR:0.006）、也门（RR:0.020）、柬埔寨（RR:0.030）、乍得（RR:0.036）、非济（RR:0.040）等。死亡风险较高的地区主要分布在格陵兰（RR:3.96E+61）、多米尼克（RR:2.55E+61）、秘鲁（RR:17.8）、波斯尼亚和黑塞哥维那（RR:16.2）、保加利亚（RR:14.6）等;风险较低的地区则主要分布在中国（RR:0.002）、不丹（RR:0.004）、厄立特里亚（RR:0.010）、柬埔寨（RR:0.014）、布隆迪（RR:0.018）等。2、新冠肺炎患者发病和死亡相对风险存在相似的趋势,2020年1月疫情开始后,在2月达到最低点,3月达到最高点,5月重新回到低点,然后逐渐缓慢上升,并在2021年3月份进入另一高点。发病和死亡相对风险呈现一个波浪形发展趋势。3、政府管控严格指数对COVID-19发病和死亡起到一定的积极作用,但存在着一定的滞后性。实行管控后可使疫情的上升速度减缓,但要完全逆转发病和死亡的趋势平均需要6个月的时间。而经济支持指数表现出与严格指数相反的作用,过多的经济活动会促进疫情的发展。4、贝叶斯时空模型在部分国家表现出一定的准确度,而且其准确度具有空间聚集性,主要集中在美洲、欧洲、东南亚,无法适用于所有国家,提示在这些国家该模型有一定的预测价值。结论COVID-19发病与死亡受到时间、空间和政府响应措施的影响。政府采取的“严格指数”措施,即限制人们行为的“封闭式”政策,如隔离、居家隔离、保持社交距离等,可有效控制疫情的发展,但效果较为滞后,需及早采取严格的管控以达到迟早控制疫情的目的。构建COVID-19发病与死亡预测模型对部分国家有一定的应用价值,可以为部分国家制定COVID-19大流行防控措施提供参考。
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