大流行病和流行病动态

流行病和大流行病动态描述了病毒感染在人群内部和跨人群中随时间推移而上升、达到高峰和下降的过程。流行病是指在某个社区或区域内，病例数量显著高于预期基线水平；大流行病是指已蔓延到许多国家或大陆的流行病。疫情随时间变化的形态反映了传播性、累积免疫力以及宿主人口结构和行为之间的相互作用。

Definition

流行病动态学是研究人群中病毒感染数量随时间变化的学科；流行病是指在特定区域内，病例数量明显高于预期水平的增加；大流行病是指在广阔地理区域内发生并影响异常庞大人口的流行病，通常跨越多个国家或大陆。

Scope

本主题涵盖病毒疫情的时间模式：流行曲线及其阶段、出现和增长的条件、由易感者耗尽驱动的周转，以及流行病和大流行病之间的区别。它介绍了隔室模型（compartmental modelling）作为描述这些动态的标准框架，并将材料定位为概念性流行病学，而非针对任何特定疫情的管理指南。

Core questions

• 流行病与大流行病有何区别？
• 流行曲线显示了什么，它有哪些阶段？
• 哪些条件允许疫情出现和增长？
• 为什么即使没有完全免疫，流行病也会达到高峰并消退？
• 隔室模型如何表示流行病动态？

Key concepts

• 流行病与大流行病
• 流行曲线及其阶段
• 指数增长阶段
• 易感者耗尽与疫情周转
• 隔室（SIR/SEIR）模型
• 随时间变化的有效再生数
• 出现与地理传播

Mechanisms

当一种可传播病毒被引入易感人群且其有效再生数（effective reproduction number）超过1时，病例数量会增长，起初通常呈近似指数级增长。随着感染和免疫耗尽易感人群，有效再生数下降，增长减缓，疫情达到高峰，病例数随之减少，从而形成典型的流行曲线。隔室模型将人群划分为易感者、暴露者、感染者和康复者等类别，使这些动态形式化，并将曲线的形状与传播率和感染期等参数联系起来。地理传播取决于人群之间的连通性，因此，一种具有足够传播性的病毒被引入一个流动且相互关联的世界时，可以从局部流行病演变为大流行病。干预措施和行为改变会改变有效再生数，从而重塑曲线。

Clinical relevance

了解流行病和大流行病动态是监测、预测以及评估干预措施如何在人群层面改变流行曲线的基础。本条目将疫情动态描述为流行病学概念和建模工具；它并非针对任何特定流行病的应对操作指南，也不涉及个体护理。

Epidemiology

对早期COVID-19大流行的建模研究表明，传播参数如何用于即时预测和预报传播，而详细的接触者追踪队列则描述了病例及其接触者之间传播和疾病的演变。扩展到捕捉干预效果的隔室模型显示了全人群措施如何改变流行病的轨迹。

History

流行病动态的数学描述可追溯到20世纪早期的隔室模型和相关的阈值定理，并于1991年由安德森（Anderson）和梅（May）在更广泛的种群动态框架内进行了综合。包括流感大流行和COVID-19大流行在内的历次大流行推动了建模和预测工具的快速发展和实时应用。

Key figures

• Roy Anderson
• Robert May
• Gabriel Leung
• Joseph Wu

Seminal works

• anderson-may-1991
• wu-2020

Frequently asked questions

流行病和大流行病有什么区别？

流行病是指在某个社区或区域内，病例数量明显高于预期水平的增加，而大流行病是指已蔓延到广阔地理区域（通常是多个国家或大陆），影响到非常庞大人口的流行病。两者的区别在于地理范围，而非潜在机制的不同。

为什么流行病在所有人被感染之前就会达到高峰并消退？

随着感染和康复移除了易感个体，有效再生数会下降；一旦它降至1以下，疫情就会逆转并消退，这可能发生在整个人群被感染之前，尤其是在行为改变或干预措施进一步减少传播的情况下。