目的:对美国和英国新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的发展趋势进行模型拟合和预测，对疫苗接种的效果进行初步分析。方法:在SEIR模型基础上，增加症状前感染者、隔离措施及疫苗接种等要素，建立SVEPIUHDR模型。利用公开发布的数据建模，分别将美国2020年11月6日至2021年1月31日和英国2020年11月23日至2021年1月31日的数据进行拟合，2021年2月1日至4月1日的疫情数据评估预测效果，使用R 4.0.3软件进行分析，并预测在疫苗不同接种率下每日新增病例数的变化。结果:SVEPIUHDR模型对美国和英国的累计确诊病例数的拟合及预测平均偏差均<5%。按计划接种疫苗后，预计美国2021年4月COVID-19累计确诊人数达31 864 970人，若未接种疫苗，累积确诊人数达35 317 082人，相差345余万人。英国按计划接种疫苗后预计4月初累积确诊人数达4 195 538人，若未接种疫苗情况下累积确诊人数达4 268 786人，相差7万余人。结论:SVEPIUHDR模型对美、英两国COVID-19疫情的预测效果较好。

目的:描述新型冠状病毒肺炎（COVID-19）聚集性疫情病例的基本特征。方法:收集15起COVID-19聚集性疫情病例的基本信息，采用伽马分布拟合病例代际间隔时间（Tg），使用基于SEIR模型计算基本再生数（ R0）。 结果:15起聚集性疫情中共有确诊病例52例、涉及5例核酸阳性无症状感染者。病例发病时间主要集中在1月23日至2月4日，以女性为主，潜伏期为（6.11±3.38）d。Tg为（6.93±3.70）d，在<60岁、≥60岁组及男、女性之间，Tg差异无统计学意义（ P=0.551）。按照本研究估算的Tg计算，宁波市新冠肺炎感染的 R0为3.06（95 %CI：2.64~3.51）；按照文献报告的病例Tg为7.5 d计算， R0为3.32（95 %CI：2.51~9.38）。 结论:COVID-19聚集性疫情病例的Tg在不同年龄、性别间差异不大，COVID-19早期致病和传播力较高。

目的:新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）自暴发以来，世界各国疫情形势、非药物防控措施、疫情下的民众行为模式及疫苗接种等差异巨大。我国疫情也在经历较长时间无本土病例后，由于境外输入等因素引起局部疫情暴发，给疫情防控带来巨大挑战。深入探讨疫情多次暴发的机制和差异性是极为必要的。方法:本研究基于SEIR传染病动力学模型，构建新颖的演化方程来融合干预措施和疫苗接种以及民众行为改变的动态过程。发展方法计算最优的干预强度和疫苗接种速率使得易感人群规模低于其阈值，从而避免疫情的二次暴发。结果:强干预或超强干预措施过早地解除，一个弱的诱因会不同程度地导致新冠肺炎疫情的再次暴发，而且早期控制措施越强，解除后二次暴发的程度越大；民众个体行为变化对疫情的敏感性程度以及防控措施的加强与解除是诱导疫情多次暴发的关键因素；最优的早期干预措施和及时优化接种疫苗不仅能够避免后期疫情的多次暴发，更能有效地降低第一波疫情的峰值并推迟其到来的时间。结论:本研究揭示了干预措施的强弱与解除、民众行为对疫情的响应切换、疫苗接种率和时效性、外界诱因和新冠病毒传播强度等因素诱导新冠肺炎疫情的多次暴发。

目的:量化预测在不同场景下上海市新型冠状病毒（新冠病毒）感染疫情的发展规模和医疗卫生资源需求，模拟评估新冠病毒疫苗接种情况、非药物干预措施（NPIs）、居家隔离意愿和入境情况等因素对新冠病毒感染疫情发展规模的影响。方法:基于新冠病毒的自然史、上海市新冠病毒疫苗接种情况和NPIs情况构建具有年龄结构的SEIR传染病动力学模型（SEIR模型），以2022年12月1日作为模型模拟起点的当日实际情况，对疫情发展规模和床位需求情况进行模拟估计。结果:上海市在新冠病毒疫苗接种的实际情况下，100 d的模拟期内累计有住院需求的感染人数为18.02万。相比于新冠病毒疫苗接种的实际情况，当人群加强针接种率达到理想情况时，累计有住院需求的感染人数下降73.20%，与不实施NPIs相比，仅关闭学校、关闭学校和工作场所的措施对普通床位需求数的峰值分别降低24.04%、37.73%，感染者居家隔离意愿的提高可降低每日新增感染人数并推迟峰值出现时间，入境人数的变化对于疫情发展规模的影响较小。结论:上海市在新冠病毒感染的流行特征和新冠病毒疫苗接种的实际情况下，可通过提高新冠病毒疫苗接种率、尽早实施NPIs以降低新冠病毒感染人数、普通床位和重症加强护理病房床位需求数，从而缓解卫生资源需求。

目的:拟合并预测新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的发展趋势，为疫情防控提供科学依据。方法:基于SEIR动力学模型，考虑COVID-19的传播机制、感染谱、隔离措施等，建立SEIR +CAQ传播动力学模型。基于官方公布的每日确诊病例数进行建模，利用2020年1月20日至2月7日的报告疫情数据进行拟合。采用2月8-12日的数据评估预测效果，并进行疫情预测。 结果:SEIR +CAQ模型对全国（湖北省除外）和湖北省（武汉市除外）的累计确诊病例数的过去10日拟合偏差<5 %；未来5日预测偏差<10 %，略有高估。全国（湖北省除外）和湖北省（武汉市除外）的每日新增确诊病例数已于2月1-2日达峰值；武汉市亦已于2月9日达到高峰。在当前防控措施不变的情况下，截至2月29日，预计全国累计确诊病例将达80 417例。预测结果尚未包含临床诊断病例。 结论:SEIR +CAQ模型可用于COVID-19疫情趋势预测，为疫情防控决策和效果评价提供参考。

目的:基于传染病动力学模型评估宁波市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）防控措施的效果。方法:收集截至2020年3月9日宁波市COVID-19疫情个案数据、疾病进程等信息。根据防控策略落实情况，建立SEIR传染病动力学模型，计算基本再生数（ R0）和实时再生数（ Rt），评估防控效果。 结果:宁波市累计确诊COVID-19病例157例，无死亡病例，重症病例比例为12.1 %。从暴露到发病（潜伏期）平均（5.7±2.9）d，发病到确诊平均（5.4±3.7）d，从确诊到出院平均（16.6±6.5）d。累计医学观察105 339人，其中居家医学观察者COVID-19感染率为0.1 %，集中医学观察者感染率为0.3 %，确诊病例在就诊前处于医学观察期者占63.1 %。估算 R0为4.8。随着防控措施的加强， R t呈逐渐下降趋势，到2月4日下降至1.0以下，之后持续下降到2月中旬的0.2。 结论:通过建立传染病动力学模型，能够有效评估宁波市COVID-19防控措施的效果，为防控策略的制定提供科学依据。

目的:推测2020年6月北京市新发地新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情首例感染的传播时间起点，辅助传染病溯源，评价当前综合防控效果。方法:根据北京市卫生健康委员会官方报告统计每日发病人数，建立SEIR传染病动力学模型，基于每日发病人数拟合动力学模型，并搜寻本次疫情的传播时间起点；考虑不同的防控效果而拟合6月12日至7月1日的累计发病人数，以评估当前综合防控措施效果。结果:北京市新发地疫情传播首例感染应起始于5月22日至5月28日之间（累计概率为95 %），起始于5月25日的概率最大（23 %）。本次疫情 R0为4.22（95 %CI：2.88~7.02）。模型拟合结果提示，截至6月11日，累计发病为99例（95 %CI：77~121），符合实际情况。若不加控制，则截至7月1日累计发病估计将达到65 090例（95 %CI：39 068~105 037）。截至7月1日，较之无防控措施的理论情况，实际感染人数减少了99 %。自6月12日起，北京市采取了强有力的综合防控措施，疫情实际走势接近于传播率降低95 %的推演结果，敏感性分析支持这一结果。 结论:针对突发性疫情，传染病动力学模型可用来辅助推演传染病传播起始时间，辅助疫情溯源。北京市针对本次突发疫情所及时采取的综合防控措施迅速控制了95 %以上的传播途径，减少了99 %的感染人数，快速遏制了疫情，对于未来疫情防控具有重要的指导意义。

目的:通过建立考虑不同诊断情景的结核病动力学模型，预测不同延迟诊断时间和及时就诊率下发病负担，为控制结核病的传播提供建议。方法:建立系统动力学模型拟合中国CDC 2005-2018年结核病年发病例数，计算结核病基本再生数（ R0），通过诊断情景相关参数的数值变化探究其对结核病发病负担影响。 结果:模型符合程度的 χ2检验结果： χ2=1.102， P=1.000。通过本模型计算得到的结核病 R0=0.063<1，说明在中国结核病会逐渐走向消亡。减少延迟诊断时间和提高及时就诊率短期内引起感染后到医院诊断治疗者人数波动，长期可使感染后未到医院就诊人数持续减少。 结论:本研究模型是对2005-2018年结核病发病趋势的良好拟合。在减少延迟诊断时间和提高及时就诊率的诊断情景下，对于结核病长期负担的减少有重要意义，并进一步探讨模型有待改进的地方。

目的:研究截至2020年1月31日新型冠状病毒肺炎疫情的早期流行动态，估计该疫情的基本再生数（ R0）、潜伏期和世代间隔等流行病学参数。 方法:使用威布尔、伽马和对数正态分布拟合从报告病例信息中获取的潜伏期和世代间隔数据的概率分布，采用Akaike信息准则确定最优模型。考虑到疫情还在流行中，应用指数增长模型拟合了2020年1月15-31日的疫情数据，并利用指数增长法、最大似然法和SEIR模型估计 R0。 结果:截至2020年1月26日早期疫情遵循指数增长模式，随后增长趋势有所减缓。平均潜伏期为5.01（95 %CI：4.31~5.69）d；平均世代间隔为6.03（95 %CI：5.20~6.91）d。3种方法估计的 R0分别为3.74（95 %CI：3.63~3.87），3.16（95 %CI：2.90~3.43）和3.91（95 %CI：3.71~4.11）。 结论:世代间隔和潜伏期都更符合伽马分布，世代间隔均值比潜伏期均值长1.02 d； R0较高，疫情形势较为严峻；1月26日是疫情动态的一个转折点，之后疫情增长趋势有所减缓。

手足口病是由多种肠道病毒引起的常见儿童传染病，我国是全球手足口病报告发病、死亡最多的国家。掌握手足口病的流行规律，可为防控措施的有效制定提供针对性的科学依据。传播动力学模型着眼于传染病的传播机制，可通过增减、细分仓室来模拟真实情景开展疾病的流行规律研究，灵活度较高，受到研究者们的关注。为了更有效地开展手足口病的动力学模型研究，全面了解该领域的相关研究进展是必要的。本文基于研究目的的不同对动力学模型的研究进展进行分类总结。回顾发现，现在的文献多是使用SIR动力学模型或其扩展模型（如SEIR模型），较少含有复杂的因素仓室，研究或通过对某区域的手足口病数据拟合以获得某些重要流行病学参数（如基本再生数）；或对不同干预场景进行模拟，评估措施效果；或进行预测，揭示未来流行趋势；也有一些文章考虑了模型中参数的影响因素，尚无动力学模型同时考虑年龄结构、人口流动、季节性与周期性、疫苗接种等因素。