埃博拉病毒扩散最优控制系统研究

Service Science and Management 服务科学和管理, 2016, 5(2), 48-66

Published Online March 2016 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/journal/ssem

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.12677/ssem.2016.52006

Study on Optimal Control System of

Ebola Disease

Guan Guan1, Jiaqian Wu2*

1Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing

2University of Chinese Academy of Sciences, Beijing

Received: Mar. 11th, 2016; accepted: Mar. 28th, 2016; published: Mar. 31st, 2016

Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/licenses/by/4.0/

Abstract

Ebola virus is a deadly infectious disease, which seriously endangers human life and safety. Ac-curate prediction of the development trend of an infectious disease is of significant importance for the timely allocation and mobilization of relevant medical resources, developing reasonable strategies, as well as solving the problem of experience dependence in emergency treatment of the health sector. In order to effectively deal with the spread of the virus, this paper intro-duces three different methods to establish the prediction model of the Ebola virus transmission process, i.e.the probability model, the disease development course model and the system dy-namics model. Through data mining of the time series variables in the disease spreading history, we can establish our predicting model based on the spreading rules of Ebola epidemic disease.

Through the Ebola epidemic prediction model, we can make predictions on the future spread of the virus and simulate different control strategies under different scenarios to explore for the most effective measures. Therefore, through this research, we can provide effective technical support and suggestions for epidemic countries in Ebola disease management and to improve the public health emergency response ability. In addition, the proposed models of this paper al-so take some realistic factors, such as the difficulty degree of drug distribution and the medical service level in different epidemic areas into account to make improvements on the original model, which help the models to be more realistic in the simulation of the Ebola virus spreading process.

Keywords

Ebola Virus, Probability Model, Disease Development Course Model, System Dynamics Model

*通讯作者。

关关，武佳倩埃博拉病毒扩散最优控制系统研究

关关1，武佳倩2*

1北京邮电大学，北京

2中国科学院大学，北京

收稿日期：2016年3月11日；录用日期：2016年3月28日；发布日期：2016年3月31日

摘要

埃博拉病毒是一种致命性的传染性疾病，严重危及人类的生命安全。准确预测传染病的发展趋势，对于及时配置和调集相关医疗资源、制定合理应对策略，解决卫生部门在应急处理中的经验误区有至关重要的意义。为有效控制该病毒的扩散，本文采用不同的方法建立埃博拉病毒传播预测模型，分别包括概率模型、病程发展模型和系统动力学模型。通过对该病毒的扩散历史中相关时序变量进行研究，寻找其传播规律，构建埃博拉传染病预测模型，可以对该病毒的未来传播情况做出预测，并对不同防控干预措施进行模拟仿真，检测不同措施的效果，为疫情区所在国家制定有效应对方案，健全公共卫生体系，为相关部门提高应急管理能力提供技术支撑和相关建议。此外，本文所构建的模型将一些现实影响因素，如药品配送难易程度，疫情区卫生服务水平等因素考虑在内，对模型进行改进，从而更为真实的模拟埃博拉病毒的蔓延扩散过程。

关键词

埃博拉病毒，概率模型，病程发展模型，系统动力学模型

1. 引言

埃博拉病毒(或称埃博拉出血性发热)是一种由埃博拉病毒引起的人类和灵长类动物疾病。埃博拉病是一种致命性的病症，其致死率高达90%。这种疾病主要可以导致人类和灵长类动物(如猴子，大猩猩和黑猩猩)感染，其传播途径为，人类通过野生动物感染该病毒，并且在人与人之间进行传播。埃博拉首次出现在1976年，由于经常爆发在偏远地区，因此并没有引起太大的影响。但是最近爆发的埃博拉病毒感染却发生在西非一些人口密集的市区，并于2014年3月发现第一例感染者，随后从几内亚开始，跨越国界蔓延到塞拉利昂和利比里亚，又通过空中传播到尼日利亚，并由陆路传播到塞内加尔。这次爆发的埃博拉病毒感染事件是继1976年埃博拉被发现以来最大的一次感染事件，也是最复杂的一次，此次爆发导致病例数量快速增长而且死亡率很高[1]，并已引起国际社会各方的高度重视。

针对埃博拉病毒的近期较大规模爆发，各国都在研制相应的疫苗或者治疗药物以尽快遏制该病毒的蔓延。在所有应对政策中，对传染病蔓延和发展态势的预测是疫情处置当中的重要一环，研究传染病传播规律，并进行预测与风险评估，有助于在疫情发展早期为公共卫生部门制定防控策略和科学配置应急资源提供辅助决策支持，能够对应急物资调配，应急措施制定，人群疏导等政策制定提供重要指导，也为其他国家的防疫部署提供借鉴[1]。

由于传染病种类(如非典，甲流等)较多，近些年来传染病爆发频率逐步上升，目前与流行病预测相关

关关，武佳倩

的研究已经较为丰富。针对西非所爆发的埃博拉疫情，美国CDC制作出埃博拉病毒扩散仿真工具EbolaRsponse [2]并利用该工具对埃博拉疫情的未来发展趋势进行预测，由于此工具所能考虑到的各种影响因素较少，模型较为简单，所得预测结果与实际值相比偏高[3]。文章接下来将对现有研究进行梳理和总结。

从研究内容上说，现有预测研究主要包括三大类型，一是对传染病的病程发展进行阶段划分并且构建模型，常见的有SIR，SIRT等；二是对传染病疫情发展规律进行研究，包括对各种病理参数进行估计，如基本再生数[3] [4]，潜伏期长度[4]-[7]及概率分布和传染期长度及概率分布[2] [4] [8]，发病率[2]，死亡率估计[2]等；三是对传染病爆发过程进行仿真模拟，研究人群的行为和政策措施的效果。

从预测研究的模型上进行分类，主要包括病程发展模型，时间序列模型和仿真模拟模型。其中病程发展模型已经较为成熟，从最初提出来的SIR [9] [10]模型，到SEITR [4]模型，后来又发展到SEIHFR [5]模型。其中Chowell采用SEIR病程发展模型，主要引入了控制措施如对病人进行隔离等来研究该措施对感染者的接触传播率的影响[4]。在此基础上，Legrand将该模型进一步细化，根据埃博拉病毒的特性和传播机理将传染期的病例分为社区中的感染者(I)、医院中的感染者(H)、未入葬死尸传染源(F)这三个类型，也就是SEIHFR模型[1] [5]，而这种分类与西非的医疗条件和当地习俗较为切合[1]，并在美国CDC构建的埃博拉传播建模工具中也得到应用[2]。这些研究传播规律的微分方程模型[11]-[13]也称为仓室模型，并且已经在传染病预测研究中得到广泛应用[4] [5] [14]。而时间序列建模方法在传染病预测领域也有很多应用，如吴家兵等探讨了应用时间序列ARIMA模型鉴定传染病发病率预测的可行性[15]。魏珊采用时间序列分解法，对我国乙类法定报告传染病近八年来的发病趋势和发病季节性进行验证和探索[16]。

目前较为著名的埃博拉传染病预测和仿真模拟模型有美国CDC发布的疫情模拟工具EbolaResponse

[2]，其建模中也用到了前面所提到的仓室模型。此外，EpiFast [17]和EpiSimdemics [18]建模平台采用了

Agent建模方法，并基于社会接触网络构建，并且由于ABM建模方法的特殊优势，这两个平台能够赋予模型中的个体更多现实特征。其中Agent建模方法在很多病毒扩散模型中有很多应用[19]-[21]。对于其他仿真模型，如系统动力学(System Dynamics)仿真在传染病模拟和预测中的应用也很多，如Mecoli等采用系统动力学模型对蚊媒疾病的传播进行模拟仿真，来研究相关疾病控制策略的有效性[22]。Huang等建立系统动力学模型区别不同年龄组的人群对川崎病流行病进行研究，并进而模拟医疗推进措施对该疾病发展趋势的影响[23]。

综合以上论述，现有研究对于传染病的病理规律和相关参数的估算研究较为充足，但是与非药物干预措施的有效性相关的研究明显不足，而且大多数研究在模型设置上比较简单，没有考虑疫情区的很多实际影响因素对疫情发展，应急物资调配等的影响。本文采用三种不同的建模方法(概率模型、病程发展模型、系统动力学模型)来对埃博拉病毒的发展态势进行模拟和预测，并根据疫情区的现实情况来对模型进行改进，以最大化模拟现实情景，从而比较不同方法和模型的优劣以及在实践中的意义。值得注意的是，传统的数值模型(包括概率模型和SIR病程模型)不能捕捉到除数据含义以外的其他属性特征，而系统动力学模型综合了数值模型和概念模型的优势，能够处理非线性多元数据及复杂的多属性混合系统，探究事物发展的内在机理，研究传染病在传播过程中与系统内各影响因素之间的作用关系。

此外，由于仿真模型能够很好的模拟不同政策措施对疫情发展的影响，可以根据现实政策环境的变化不断对模型进行修正，而系统动力学模型作为一种专门分析研究复杂反馈系统动态行为的系统科学方法，在实际应用中更为简便，而且在政策模拟中能够发挥其显著的优势。因此通过对埃博拉病毒的特定传播机理进行分析，本文建立埃博拉系统动力学仿真模型研究不同疾控措施(包括药物措施与非药物措施)对疫情发展的影响，从而为以后的研究提供参考，也为相关部门制定最优疾控策略提供技术支持。

关关，武佳倩

2. 模型框架

首先，根据现有文献资料，传染性疾病的传播过程一般经过三个状态，即由最初的几例染病患者，通过接触等方式传播给其他易感人群，并且随着染病人数的增多，传染病进入爆发状态，传播速率加快，而后这些已经染病的患者经过一定的感染期长度转入移除状态(康复状态或者死亡状态)，传染病进而由爆发状态转入衰减状态。本文的分析框架正是围绕着易感人群–染病人群–移除人群这一传播机理展开。

其次，从世界卫生组织官方网站可以获取埃博拉病毒扩散相关时序数据，通过对数据的整理和分析，挖掘数据的模式特征和本质特征，并综合不同的数据类型，选取合适的模型。本文通过对时序单元数据进行整合形成多元数据，从而实现了由数值模型(包括概率模型和SIR 病程模型)向仿真模型(系统动力学模型)的过渡。不同模型各有其不同的优势和劣势，在实际应用中可以根据不同需要进行选择。

最后，基于所构建的不同模型，可以分别完成对埃博拉病毒扩散时序数据的预测，检验和比较不同应对措施的效果，并将成果应用到科学研究以及疾病防控实践之中，健全公共卫生体系，提高相关部门公共卫生管理能力。

通过以上分析，本文的框架图如图1所示。

Figure 1. The framework of the paper 图1. 文章框架图

分析框架

模

型构建

应用贡献

关关，武佳倩

3. 概率模型

3.1. 模型设计

相对于经典的SIR 埃博拉病毒模型需要建立一系列复杂的方程式而言，我们寻求到一种更为简便的方法，那就是通过计算概率来解决对该病毒传播的预测问题。因此，我们首先建立一个概率模型，来寻求易感人群的感染率与疫情严重程度之间的关系；其次加入药物措施干预，研究其对疫情传播的影响。针对药物干预措施，我们考虑添加一个最优的药品配送中心，并进而将配送药品至不同区域的难易程度考虑在内。该模型的假设条件如下：

1) 一个地区中患病人群普及率与本地区的易感人群的被感染概率之间的关系满足指数函数关系。 2) 制药厂对研发投资的能力是固定的。

3) 药品生产之后都是首先送到药品配送中心，然后再由配送中心送往各个疫情区。

4) 药品配送的难易程度由一个难度系数来评估。药品配送中心与配送地点的距离越远，该难度系数就越小。该难度系数的值处于0与1之间。

5) 假设每个地区的人口总数是固定的，也就是说不考虑由出生、死亡、人口迁入与迁出等因素带来的人口数量变化。

6) 有且只有一个药品配送中心站点。

3.2. 变量

模型Ⅰ所涉及的变量如下：

1) 地区i (1,2,,i n = )的患病人群普及率为i ρ；

2) 药品每周供给的总数量为C ，配送到每个地区的不同药品数量为C i ； 3) 每个地区所现有的健康人群(易感人群)被感染的可能性或者感染概率为i I ； 4) 药品配送难度系数为λ，每个地区的难度系数用i λ表示； 5) 不同国家的人口总数为A i ；

6) 疫情区的患病人口数量为B ，不同地区的患病者人数为B i ；

7) 药品投入之后，易感人群的被感染概率为I ′，不同疫情区用i I 表示； 8) 由M 代表药品配送中心位置，其坐标表示为(x , y )； 9) 用m i 代表不同疫情区，坐标表示为(x i , y i )；

10) 用G 代表配送中心与各疫情区的距离之和的最小值。

该模型旨在通过最优的药品配送系统来使所有地区的易感人群的感染数量P 达到最小，即：

()1

min n

i i i i P I A B =′=

??∑ (1)

3.3. 模型构建

从世界卫生组织官方网站获取的相关数据，我们可以拟合出一个地区易感人群被感染的概率i I 与该地区患病者普及率i ρ之间的关系方程，即()i i I f ρ=。

针对埃博拉病毒的药品生产出来之后，世界药品协会根据不同疫情区的疫情严重程度来配送不同数量的药品。加入药物措施干预之后，易感人群的被感染概率i I 降低，这意味着易感人群中被感染者的数量n P 下降。

假定制药厂每周可提供的药品生产总数量是C ，并且所有的药品都会被分配到不同的疫情区，那么有如下关系式：123n c c c c c =++++

关关，武佳倩

此外，送往不同疫情区的药品数量由不同疫情区的病患数量所决定，因此有：

1

i

i

n

i

i B c C B ==?∑ (2)

因此，我们假定抗病毒药品投入使用以后，不同疫情区易感人群的被感染概率可以表示为：

()221111i i i i i i i I I f c c ρλλ

′=?=? ++

(3)

其中不同疫情区药品配送难度系数i λ由疫情区和药品配送中心的距离决定。

3.4. 结果分析

根据WHO 官网数据，我们对利比里亚，塞拉利昂和几内亚这三个国家的病例数和死亡人数进行统计，并分别对易感人群的被感染概率与疫情区患病人群比例(患病人群普及率)之间的关系进行拟合，得出

不同国家相应的拟合方程。其中111111,,,,,I I A B C ρ′代表利比里亚国家的相关变量，222222,,,,,I I A B C ρ′代表塞拉利昂国家的相关变量，333

333,,,,,I I A B C ρ′代表几内亚国家的相关变量，拟合结果如下： 利比里亚：21112.657810.01413240.00926538I ρρ=++ (图2)。

塞拉利昂：2

2223.074430.5725180.00272695I ρρ=?++ (图3)。 几内亚：2

333

0.8269620.007611920.0230747I ρρ=++ (图4)。 然后，我们可以根据公式(2)得出配送至这三个地区的不同药品数量：

利比里亚：1131

i

i B C C B ==?∑；塞拉利昂：2

23

1

i i B C C B ==?∑；几内亚：3331

i i B C C B ==?∑ 据公式(3)，我们可以得出这三个疫情区的易感人群被感染概率(假设不同疫情区难度系数同为1)：

利比里亚：112111I I C ′=? + ；塞拉利昂：222211I I C

′=? + ；几内亚：3

32311I I C ′=? +

最后，我们可以根据公式(1)得到三个区域总的易感人群中被感染人数P ：

()1

min n

i i i i P I A B =′=

??∑ (4)

3.5. 模型改进

在3.3所介绍的基本模型中，当寻找最优配送中心地点的时候，没有考虑不同疫情区的具体情况所带来的影响，因此，在该改进模型中将会把这一重要因素考虑进来。假设：

1) 不考虑药品配送运输途中的地势地形问题，也就是说，假设在配送中心与疫情区收货地点之间的运输路线是直线。

2) 假设每个疫情区所报道的患病者人数是准确的。 3) 其他假设与3.1中基本模型的假设相同。

用(),Z m n =代表药品配送中心的坐标，即锚定区域的重心位置。该改进模型建立了一个囊括每个疫情区的多边形区域。根据重心算法的特征，三角形的重心位置满足三个顶点到重心的距离之和为最小。同样的，假设该模型中，多边形的所有顶点与重心的距离之和为最小。因此，在该模型中，药品配送中心的位置就是此处所建立的多边形的重心位置。

关关，武佳倩

30

20

10

10 20 30 40 50 60

Figure 2. The probability model of Liberia

图2. 利比里亚概率模型

10

5

10 20 30 40 50

-5

-10

Figure 3. The probability model of Sierra Leone

图3. 塞拉利昂概率模型

3

2

1

2 4 6 8 10

-1

Figure 4. The probability model of Guinea

图4.几内亚概率模型

关关，武佳倩

假设该多边形具有E 条边，利用基本模型与改进模型中所设置的变量，我们可以得到重心的位置为：

11

,n

n

i

i

i i x

y m

n

E

E

====∑∑ (5)

考虑到不同疫情区的具体情况，我们定义一个权重值，即：

1

i

i n

i

i B B μ==

∑ (6)

因此，我们可以获得改进模型的重心位置(),Z m n ′′′=

1

n

i

i x m E

μ=′=

∑ (7)

1

n

i

i y n E

μ=′=

∑ (8)

接下来，由i γ代表不同疫情区和药品配送中心的距离，由i R 代表药品配送中心和不同疫情区的真实地理距离。因此，在基本模型中提到的不同疫情区药品配送难度系数i λ可以表示为：

()e i i R r i λ

??

= (9)

根据基本模型中的公式(3)，不同疫情区的易感人群被感染概率可以表示为：

()()2211

1e

1i i i i i R r i i i I I f C C ρλ ?? ′ =?=? ++ (10) 4. 病程发展模型

4.1. SIR 模型

病毒的扩散过程是一个非常复杂的过程，会受到很多社会因素的限制和影响，例如，传染病患者的数量，传染速率，出生率，死亡率，疾病预防意识强弱，个体差异等等。为了简化这个问题，我们利用经典的传染病扩散模型，SIR 模型来研究，该模型只需考虑易感人群(S)、染病人群数量(I)以及移除人群(R)这三个变量。该模型的假设条件如下：

假定模型中总的人口数量不变。此外，根据埃博拉病患者的特征，染病者在病毒潜伏期并不会表现出任何症状，这类人群并不能被准确识别，因此我们将这部分处于传染病潜伏期的人群归类到易感人群中，这样我们就得到下面经典的埃博拉传染病扩散模型。

4.2. 变量

该模型变量包括：易感人群S (t )、染病人群I (t )、移除人群(病愈后康复者或者死亡者)R (t )、接触传播率β，康复率ν。其中接触传播率β是由易感人群到感染者的转移速率，粗略来说就是，易感人群在与感染者的一次接触中可能患病的概率。康复率ν是由感染者到康复者的转移速率，如果感染者患病期限(平均传染期长度)用D 表示，那么1D ν=，意思就是一个感染者在D 单位时间里得到一次康复。

关关，武佳倩

4.3. 模型构建

()

()()()()()()()()()()

()()d ,d d ,d d d S t t S t I t t I t t S t I t t I t t R t t I t t ββνν =?

=?

=

(11) 将方程组(11)转化为如下差分方程的形式：

()()()()()()()()()()()()()()()()(),S t t S t t S t I t t

I t t I t t S t I t t I t t R t t R t t I t t ββνν +??=??

+??=??

+??=

? (12) 该模型由Kermack 和Mckendrick 二人共同于1927、1932和1933年发表的3篇运用微分方程方法研究传染病在人群中传播规律的论文构成[11]-[13]，该模型假定人群是均匀混合的，且疫情持续时间较短。该系统是一个非线性系统，并且不存在一个通用的解析解。然而，通过推导分析还是可以得到一些显著的结果。

4.4. 结果分析

首先由世界卫生组织官方网站获取相关数据，然后对数据进行处理：

步骤一：根据公式(12)，我们对每一组数据求出每个时间点对应的接触传播率β和康复速率ν。然后我们通过一个指数方程拟合出满足β和ν这两个参数的一般方程。

步骤二：计算出染病人群()I t 以及死亡病例的人数。其中由于实际数据中，现阶段的康复者人数很小，大部分患者都会死亡，因此()R t 代表死亡病例人数。

步骤三：搜集从2014年3月22日以来的患病者人数和死亡病例的人数。由于从该时间点开始阶段的数据及其不稳定，数据的准确性难以保证，而从真实数据趋势图(图5)可以看出从第147个数据点(即2014年8月16日)开始，数据稳定性较好，因此，我们将该时间点视为我们原始数据的起点。

采用指数方程形式对数据进行拟合，可以得到接触传播率：

()exp 20.50575402368380.0184404386355749x β=??

其中x 代表从计数点(2014年3月22日)开始的天数。通过假设检验，F = 381。将接触传播率的拟合结果曲线和真实数据进行比较，如图6所示。

同样采用指数方程形式对数据进行拟合，可以得到康复率：

()exp 0.9009161860731220.0181671404876365x ν=??

通过假设检验，F = 67。将康复率拟合结果和真实数据进行比较，得出图7。

据此，我们可以根据差分方程(12)对感染者病例数进行预测。例如，到2015年3月1日，染病人群数量达到22653，死亡病例人数(移除人群)达到9390。

同样的，根据以上介绍的思想与方法，我们可以预测几内亚，利比里亚，塞拉利昂等国家的埃博拉病毒传播情况，因为这三个国家中患病者数量非常庞大。而还有一些国家例如尼日利亚，塞内加尔，美国，西班牙，马里，英国等国家，由于感染者数量比较小，没有再出现新的感染病例，我们暂且认为这些国家的疫情处于稳定状态。

关关，武佳倩

Figure 5. The fitting results of contact transmission rate 图5. 接触传播率拟合结果

Figure 6. The comparison between fitting results and actual value of contact transmission rate

图6. 接触传播率拟合结果与实际值对比图

Figure 7. The comparison between fitting results and actual value of recovery rate 图7. 康复率拟合结果与实际值对比图

\beta

12E?091E?098E?106E?104E?102E?10

1 5 11 26 39 6

2 75 94 110 120 130 137 144 151 165 176 185 19

3 20

4 216 227 239 253 274 295

\beta

1.4E?101.2E?101E?108E?116E?114E?112E?11

actual value simulation

147 151 162 169 176 183 187 193 199 209 216 225 232 239 246 260 274 288 302

\nu

0.070.060.050.040.030.020.010

147 151 162 169 176 183 187 193 199 209 216 225 232 239 246 260 274 288 302

关关，武佳倩

1) 几内亚(图8，图9)

()()exp 17.36536884395910.0120902504030869,33exp 2.526854289688880.00789912205048595,23

x F x F βν=??==??=

据此，我们可以依据差分方程(12)来预测几内亚感染者的人数。例如，至2015年3月1日，感染者病例达到3001，而死亡者人数达到2110。

2) 利比里亚(图10，图11)

()()exp 14.37607219380580.0230516874862239,267exp 0.1656121383774230.0227109153066923,235

x F x F βν=??==?=

据此结果，我们可以预测利比里亚的病毒感染情况，例如，到2015年3月1日，感染者病例为8772

例，死亡人数为3846例。

3) 塞拉利昂(图12，图13)

()()exp 17.08783341000210.0113703213067393,37exp 2.318678662766250.0137630765622423,65

x F x F βν=??==??=

因此，可用该结果来预测塞拉利昂的病毒感染情况，例如，至2015年3月1日，感染者人数达到10,908人，而死亡病例的人数为3507人。

4.5. 改进模型：SIRT 模型

在SIR 模型中，模型假设总的人口数量保持不变，是一个封闭的仓室模型。而在现实情景中，疫情爆发时期依然存在着人口数量的流动，因而此处改进的模型将人口的迁入与迁出因素也考虑进来。目前，所有的国家对移居人口和感染者都采取了相对较好的隔离措施，假定移居人口不携带埃博拉病毒，得到如下的改进模型：

()

()()()()()

()()()()()()()

()()d ,d d ,d d d S t t S t I t T t t I t t S t T t I t t I t t R t t I t t ββνν =?+

=+?

=

其中()T t 代表迁居到该国的人数。然而，当埃博拉病毒爆发之时，由于无法获知每个国家移居的人口数量，因此暂时无法模拟测算该模型。

5. 系统动力学模型

5.1. 因果回路图

根据埃博拉病毒的传播和蔓延特征，绘制出系统的因果回路图，如图14所示。

B1：易感人群的数量越多，潜在的可以被感染的人越多，感染速率就越大；感染速率越大，越多未受感染的人成为染病的人，从而未受感染的人越少。这是一个平衡回路，它使得感染速率不会一直上升，从而使得传染病的传播具有S 型增长特征，在染病人群达到峰值以后，感染速率将会下降。

R1：染病人群越多，就有越多的人可以去传染给那些还处在健康状况的易感人群，感染速率就会升高；而感染速率越高，就会使更多的人从易感人群成为染病人群。这是一个加强型回路，它在传染病开

关关，武佳倩

Figure 8. The comparison between fitting results and actual value of contact transmission rate in Guinea

图8. 几内亚接触传播率拟合结果与实际值对比图

Figure 9. The comparison between fitting results and actual value of recovery rate in Guinea

图9. 几内亚康复率拟合结果与实际值对比图

Figure 10. The comparison between fitting results and actual value of contact transmission rate in Liberia

图10. 利比里亚接触传播率拟合结果与实际值对比图

7E?096E?095E?094E?093E?092E ?091E?09

actual value

simulation

\beta of GUINEA

165 172 179 185 190 197 204 211 222 227 234 241 253 267 281 295 309

0.0350.030.0250.020.0150.010.005

actual value

simulation

\nu of GUINEA

165 172 179 185 190 197 204 211 222 227 234 241 253 267 281 295 309

1.6E?071.4E?071.2E?07.00000018E?086E?084E?082E ?08

actual value simulation

\beta of LIBERIA

8094108115120127132137142147151162169176183187193199209216225232239246260274288302

关关，武佳倩

Figure 11. The comparison between fitting results and actual value of recovery rate in Liberia

图11. 利比里亚康复率拟合结果与实际值对比图

Figure 12. The comparison between fitting results and actual value of contact transmission rate in Sierra Leone

图12. 塞拉利昂接触传播率拟合结果与实际值对比图

Figure 13. The comparison between fitting results and actual value of recovery rate in Sierra Leone

图13. 塞拉利昂康复率拟合结果与实际值对比图

0.50.450.40.350.30.250.20.150.10.050

actual value simulation

\nu of LIBERIA

8094108115120127132137142147151162169176183187193199209216225232239246260274288302

1.2E?081E?088E?096E?094E?092E?09

actual value

simulation

\beta of SIERRA LEONE

140 144 149 157 165 172 179 185 190 197 204 211 222 227 234 241 253 267 281 295 309

0.070.060.050.040.030.020.01

actual value simulation

\nu of SIERRA LEONE

8094108115120127132137142147151162169176183187193199209216225232239246260274288302

关关，武佳倩

Figure 14. Causal feedback loop diagram of Ebola virus infectious system 图14. 埃博拉病毒传播系统因果反馈回路图

始时使易受感染的人数增加越来越快，从而使得传染病的传播在初期呈现出指数增长的模式。

B2：染病人群数量越多，移除该系统的人数也就越多，由于埃博拉病毒致死率较高，移除人群主要是死亡人群；死亡的人越多，染病人群的数量就开始下降，这样使得移除速率不会一直升高。这也是一个平衡回路，它控制了染病人群的数量不会一直增加。

5.2. 系统流图

根据因果回路图绘制出系统流图。如图15所示。

埃博拉病毒爆发的初期阶段，只有小部分人患病，大部分都是健康人群，属于潜在的易感人群(S )，染病人群(I )的数量虽然很少，但是由于R1加强回路的影响，大量的易感人群，通过接触等方式感染病毒，从而转为了染病人群，推动感染速率(IR )升高，导致染病人群数量急剧指数上升(图15中所侧箭头所示)。

随着染病人群的数量(I )越来越高，那些患病者经历平均传染期长度(DT )之后，成为移除人群(R )，大部分埃博拉病患者会死亡，从而使得一大部分染病者转移成为死亡人群(图15中右侧箭头所示)，移除速率表示为RR 。

其主要方程式如下：

()()()0

0..d t

t LEVEL S t S t RATE IR t t =?∫ (13)

()()()()()0

0...d t

t

LEVEL I t I t RATE IR t RATE RR t t =+?∫ (14) ()()()0

0..d t

t

LEVEL R t R t RATE RR t t =+∫ (15) ()()()()IR t VC I t Num S t =?? (16)

()()RR t I t DT = (17) ()()()Num S t I t R t =++ (18)

其中，方程(13)、(14)、(15)是三个状态变量LEVEL 对速率变量RATE 的积分方程，而方程(16)、(17)是速率变量的表达式，接触得病速率(VC )、人口总数(Num )以及平均感染期长度(DT )都是辅助变量。

5.3. 政策模拟

埃博拉病毒爆发之后，随着对该病的认识与研究的深入，政府及卫生部门将会采取相应的应对措施，一般来说分为药物措施和非药物措施(如隔离)。其中药物措施中又包括预防药物(如疫苗)和治疗药物。由于用于治疗的药物研发所需时限较长，且在整个传染病发展过程中属于较为被动的应对措施，因此，本文着重研究时效较短且用途较为广泛的药物应对措施——疫苗接种。

关关，武佳倩

Figure 15. Flow diagram of Ebola virus infectious system

图15. 埃博拉病毒传播系统流图

5.3.1. 药物措施–接种效果模拟

通过对易感人群进行疫苗接种，感染速率能够得到很好控制，从而能够避免传染病的大规模爆发。但是该措施在具体实施过程中仍然面临着一些现实困难。由于在传染病爆发阶段，短期的疫苗需求量急剧增长，疫苗的配送(lamda )和供应(VS )难度会相应增加，同时由于每日接种能力和容量(Nma )有限，整个疫情区的医疗资源将会十分紧张，疫苗接种速率(VV )会受到限制，这些因素都将影响接种措施的实际效果。

此外，疫苗研制和应用初期，资金投入较大，对于成本较高的疫苗可以通过控制疫苗接种人群的比例，达到疾病传播控制和成本节约的双重目标。具体来说，当一个地区的已接种人群占人口总数的比例(PI )降到一定程度时，接触感染速率(VC )已经很低，从而能够大大降低感染速率，即便不对所有易感人群进行接种，传染病也能够得到有效的控制。接种措施下的系统流图如图16所示。

接种措施下的主要方程如下：

()()()()()0

min ,IM t Num PI VV t VS t Nma IM t Num PI ≥ = <

(19)

()()()

()1

2

1VS t lamda I t Num w Supply ?=+??? (20)

其中方程式(19)表示，当该地区总人口接种比例超过预定的成本控制比例阀值(PI )时，已经接种的人群比例已经很高，大部分人已经不会再被感染，传染病将会无法流行起来，此时停止接种，接种速率为零，可以有效节约总的疫苗成本；而当接种比例未达到该预定阀值时，疫苗接种速率(VV )将受限于当地卫生服务能力的最高容量(Nma )和疫苗供应速率(VS )的大小。

方程式(20)表示疫苗供应速率(VS )由该地区人口占总的疫情人口的比重(w )、疫苗的总供给量(Supply )、疫苗配送难度系数(lamda )、以及该地区疫情严重程度(即染病人群比例(()I t Num ))共同决定。

通过对接种比例阀值(PI )、疫苗配送难度系数(lamda )以及每日接种最大容量(Nma )的取值进行多种情景设定，选取不同应对策略进仿真分析，可以比较不同策略的优劣和效果，有助于传染病最优控制策略的制定。其中增加疫苗购买资金投入可以提高接种比例阀值(PI )；提高卫生服务能力(包括调集医务人员，增扩接种场地等)可以提高每日接种最大容量(Nma )；投入资金改善医疗资源配送条件(如增派直升机空运疫苗，购买冷藏贮存设备等)可以降低疫苗配送难度系数(lamda )。 5.3.2. 非药物措施–隔离效果模拟

相对于药物控制措施来说，非药物措施如隔离具有成本低，操作简便等优点，在传染病防控管理中具有广泛应用。首先，隔离就是将具有传染性的染病患者隔离到一定的空间中，避免与外界(易感人群)接触，从而降低感染速率(IR )和染病人群(I )总数，控制传染病的大规模扩散和传播。即便如此，当传染病爆发较为迅速和突然的状况下，短期内对医疗医护人员和隔离所需空间场地(Space )、医疗工具等的需求

（VC）

人口总数 (N um )

(DT)

关关，武佳倩

Figure 16. Flow diagram of Ebola virus infectious system in vaccination scenario 图16. 采用接种措施下的埃博拉病毒传播系统流图

将会急剧增长，因此在实际应用中，这些因素往往会对隔离措施的效果，即隔离速率(QR )有很大影响。从节约成本的角度考虑，通过设定每天隔离染病人群的不同比例(PQ )可以模拟出最优比例，从而达到节约成本和控制传染病传播的目标。隔离措施下的系统流图如图17所示。

隔离措施下的主要方程设定如下：

()()()()()()0

0....d t

t LEVEL I t I t RATE IR t RATE RR t RATE QR t t =+??∫ (21)

()()()0

0..d t

t LEVEL Q t Q t RATE QR t t =+∫ (22)

()()()()()

()IR t VC I t Q t Num S t =??? (23) ()

()()()

RR t I t Q t DT =+ (24)

()()()()()()()()0

min ,1Q t I t PQ QR t I t PQ VA Qma Q t I t PQ ≥ = ?+?<

(25)

其中，方程式(21)代表状态变量染病人群(I )对流率变量的积分，其中感染速率(IR )为流入速率变量，移除速率(RR )及隔离速率(QR )为流出速率变量。

方程(23)代表感染速率(IR )由接触得病速率(VC )及未隔离染病人群(I-Q )决定。方程(24)代表隔离措施下，移除速率由隔离染病人群(Q )和未隔离染病人群(I-Q )的总数及平均感染期长度(DT )决定。

方程(25)表示，当隔离比例已经达到预定阀值比例(PQ )时，停止隔离；否则，将继续实行隔离，隔离速率(QR )受到当地医疗条件如医务人员队伍和隔离场地的限制，因此将由每天规定比例的隔离人群和每天最高隔离人数容量(Qma )两者中的较小者决定。其中，每天隔离人数容量将会因政府资金投入和医疗资源调配能力提高而得到改善，改善状况由新增医疗资源速率(VA )代表。

通过对隔离比例阀值(PQ )、新增医疗资源速率(VA )的取值进行多种情景设定，选取不同应对策略进仿真分析，可以比较不同策略的优劣和效果，从而制定出最优的传染病传播控制系统。

6. 模型比较与评价

1) 概率模型

该模型的优势有如下三个方面：

(VC)(DT)

(Nma)

(PI)

关关，武佳倩

Figure 17. Flow diagram of Ebola virus infectious system in isolation scenario

图17. 采用隔离措施下的埃博拉病毒传播系统流图

①数据获取容易。在上文所提到的SIR模型和系统动力学模型中，诸如处于潜伏期人口的数目，移

居人口的数量，接触得病速率等无法直接获取，但是在概率模型II中，我们只需要感染者数据和总的人口数目，并且各疫情流行区之间的协调也很容易搜集。

②简捷性。相比于上文所提到的SIR模型和系统动力学模型，概率模型很容易计算和理解，不需要

计算复杂的差分方程和使用仿真软件，这种模型思想简单。

该模型的缺点有以下几点：

①模型仅仅考虑只存在一个药品配送中心的情况，没有考虑成本、药品的数量、生产的速度和很多

其他因素。

②只考虑了由患病者比例来决定疫情严重程度，实际上，在不同地区，由埃博拉病毒引发的灾难的

严重程度系数应该将诸如经济环境、人口密度、受该病毒影响的区域面积等因素考虑进去。然而，如果这样考虑将很难决定准确的系数，因此我们只是简单将感染率作为系数来进行研究。

2) 病程发展模型

该模型的优势有如下四个方面：

①该模型是基于大量数据建立的。由于拟合出来的方程，结合了很多地区的众多数据点，数据的轻

微波动不会给最终结果造成显著的影响。

②本节中的SIR模型是由传统的模型改进得到的，因此该模型具有很高的可信赖度。

③模型构建中所选取的数据相对比较稳定。模型舍弃了埃博拉病毒突然爆发时最初阶段的数据点。

因此，我们模拟的数据结果与真实结果相比误差幅度较小。

该模型的缺点有以下几点：

①为了简化该问题，SIR模型没有考虑一部分变量，例如总人口中出生率和死亡率(包括患病死亡和

自然死亡)的影响、以及每个疫情区所在国家控制疫情传播的能力的差异。

②模型假定药品生产速度完全满足不同疫情区对药物的需求。如果现实中药品生产速度远低于理想

水平，那么我们需要更深入的优化研究。

③埃博拉病毒可能对新药物存在抗药性。在我们的模型中，假定药物疗效保持在稳定状态。然而，

在现实中，埃博拉病毒自身的变异可能会带来更多的问题。

3) 系统动力学模型

该模型的优势有：

关关，武佳倩

①系统动力学作为一种复杂的反馈性系统，能够很好的模拟非线性，高阶次，多重反馈和时间延迟的复杂时变社会系统。

②能够非常方便的对不同政策措施进行模拟，将众多现实因素(如医疗服务水平，疫苗供应速度，政府调配资源的能力，政府资金投入能力等)考虑在内，实现数据的多元化。

③可以通过表函数的形式对某些无规律性变量进行建模，因此数据更为真实。

④提供因果回路图、系统流图以及政策仿真流图，便于梳理逻辑，思路清晰直观。

该模型的缺点有：

①前期梳理工作较重，需要绘制各种图形。

②需要搜集大量数据，有些辅助变量如疫苗配送难度系数，新增医疗资源速率等数据难以获得。

③需要准确识别变量之间的因果关系，建立一系列的方程，工作量较大。

7. 结论

传染病的爆发和蔓延对人类的生命构成严重威胁，做好对传染病的预测，有助于在疫情发展早期为公共卫生部门制定科学合理的防控策略和优化应急资源配置提供辅助决策支持，为公共卫生决策提供重要的参考依据。本文首先对以往传染病发展趋势预测的相关研究进行梳理，总结不同方法的优势与不足，然后基于历史资料和数据，构建不同的预测模型，并根据现实情况对其进行改进，从而最大程度的模拟现实情景中埃博拉病毒的传播过程，最后对一些重要防控措施，如接种预防、调配医疗资源和隔离传染源等措施的有效性进行仿真模拟。

通过对比，本文所构建的三个模型各有优劣，其中概率模型通过寻找疾病的传播规律，建立患病人群普及率与易感人群的感染概率之间的关系，并能够利用这种关系来预测未来感染者的数量，从而决定对抗病毒药品的需求。该模型虽然简单但是不够精确。而病程发展模型历经多年的发展和改进已经非常成熟，构成了流行病学的基石，该模型是基于大量数据拟合得出，具有较高的稳定性和可信度，能够很好的模拟和预测传染病的发展过程和趋势，为流行病学提供了重要的技术参考。由于考虑到疫情区人口数量的流动问题，文章在4.5节对原有的封闭式仓室模式进行改进，并提出SIRT模型。最后，在以上两个模型的基础上，又构建了埃博拉病毒传播系统动力学模型，将众多现实影响因素考虑在内，弥补了前两个模型的很多不足之处，进而更为真实的模拟埃博拉的传播过程，并对不同干预措施的有效性进行情景仿真，寻求最优的传染病控制策略。

综上所述，本文所构建的模型能够进一步细化现有传染病模型，考虑到更多现实影响因素，从而更真实的反映埃博拉病毒的扩散过程，其中通过对不同防控干预措施的效果进行仿真，能够为相关部门提供最优控制决策支持和技术指导，而不同模型中对现实因素的考虑也能够为今后的研究提供参考。然而，现实中仍然有很多需要考虑的因素，其中规律性变量例如抗病毒药品的疗效，药品配送中心的位置和当地国家的经济环境等因素，是未来我们继续对模型进行进一步优化的努力方向。

参考文献(References)

[1]徐致靖, 徐展凯, 刘列, 祖正虎, 郑涛. 关于西非埃博拉疫情态势预测研究的总结分析[J]. 生物技术通讯, 2015,

26(1): 22-32.

[2]Meltzer, M.I., Atkins, C.Y., Santibanez, S., et al. (2014) Estimating the Future Number of Cases in the Ebola Epidem-

ic—Liberia and Sierra Leone, 2014-2015 [J]. MMWR Surveill Summ, 63, 1-14.

[3]Butler, D. (2014) Models Overestimate Ebola Cases. Nature, 515, 1. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1038/515018a

[4]Chowell, G., Hengartner, N.W., Castillo-Chavez, C., et al. (2004) The Basic Reproductive Number of Ebola and the

Effects of Public Health Measures: The Cases of Congo and Uganda. Journal of Theoretical Biology, 229, 119-126.

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1016/j.jtbi.2004.03.006

关关，武佳倩

[5]Legrand, J., Grais, R.F., Boelle, P.Y., et al. (2007) Understanding the Dynamics of Ebola Epidemics. Epidemiology

and Infection, 135, 610-621. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1017/S0950268806007217

[6]Bwaka, M.A., Bonnet, M.J., Calain, P., et al. (1999) Ebola Hemorrhagic Fever in Kikwit, Democratic Republic of the

Congo: Clinical Observations in 103 Patients. Journal of Infectious Diseases, 179, S1-S7.

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1086/514308

[7]Ndambi, R., Akamituna, P., Bonnet, M.J., et al. (1999) Epidemiologic and Clinical Aspects of the Ebola Virus Epi-

demic in Mosango, Democratic Republic of the Congo, 1995. Journal of Infectious Diseases, 179, S8-S10.

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1086/514297

[8]Rowe, A.K., Bertolli, J., Khan, A.S., et al. (1999) Clinical, Virologic, and Immunologic Follow-Up of Convalescent

Ebola Hemorrhagic Fever Patients and Their Household Contacts, Kikwit, Democratic Republic of the Congo. Journal

of Infectious Diseases, 179, S28-S35. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1086/514318

[9]Milner, F.A., Iannelli, M. and Feng, Z. (2002) A Two-Strain Tuberculosis Model with Age of Infection. SIAM Journal

on Applied Mathematics, 62, 1634-1656. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1137/S003613990038205X

[10]Riley, S., Fraser, C., Donnelly, C.A., et al. (2003) Transmission Dynamics of the Etiological Agent of SARS in Hong

Kong: Impact of Public Health Interventions. Science, 300, 1961-1966. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1126/science.1086478

[11]Kermack, W.O. and McKendrick, A.G. (1991) Contributions to the Mathematical Theory of Epidemics. I. 1927. Bulle-

tin of Mathematical Biology, 53, 33-55.

[12]Kermack, W.O. and McKendrick, A.G. (1932) Contributions to the Mathematical Theory of Epidemics. II. The Prob-

lem of Endemicity. Proceedings of the Royal Society of London, Series A, 138, 55-83.

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1098/rspa.1932.0171

[13]Kermack, W.O. and McKendrick, A.G. (1933) Contributions to the Mathematical Theory of Epidemics. III. Further

Studies of the Problem of Endemicity. Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Containing Papers of a

Mathematical and Physical Character, 141, 94-122. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1098/rspa.1933.0106

[14]Lekone, P.E. and Finkenst?dt, B.F. (2006) Statistical Inference in a Stochastic Epidemic SEIR Model with Control In-

tervention: Ebola as a Case Study. Biometrics, 62, 1170-1177. https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1111/j.1541-0420.2006.00609.x

[15]吴家兵, 叶临湘, 尤尔科. ARIMA模型在传染病发病率预测中的应用[J]. 数理医药学杂志, 2007, 20(1): 90-92.

[16]魏珊. 我国乙类法定报告传染病的发病趋势和季节性研究[D]. 上海: 复旦大学, 2013.

[17]Bisset, K.R., Chen, J., Feng, X., et al. (2009) EpiFast: A Fast Algorithm for Large Scale Realistic Epidemic Simula-

tions on Distributed Memory Systems. Proceedings of the 23rd International Conference on Supercomputing, ACM,

430-439.

[18]Barrett, C.L., Bisset, K.R., Eubank, S.G., et al. (2008) EpiSimdemics: An Efficient Algorithm for Simulating the

Spread of Infectious Disease over Large Realistic Social Networks. Proceedings of the 2008 ACM/IEEE Conference on

Supercomputing, IEEE Press, 37.

[19]朱悦. 甲型H1N1流感病毒的主体建模防控仿真研究[D]. 北京: 首都经济贸易大学, 2010.

[20]许骏. 基于复杂网络的传染病突发事件应急管理研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2013.

[21]梅珊. 基于复杂Agent网络的病毒传播建模和仿真研究[D]. 长沙: 国防科学技术大学, 2010.

[22]Mecoli, M., De Angelis, V. and Brailsford, S.C. (2013) Using System Dynamics to Evaluate Control Strategies for

Mosquito-Borne Diseases Spread by Human Travel. Computers & Operations Research, 40, 2219-2228.

https://www.sodocs.net/doc/fb13740628.html,/10.1016/j.cor.2012.03.007

[23]Huang, S.K., Lin, M.T., Chen, H.C., et al. (2013) Epidemiology of Kawasaki Disease: Prevalence from National Da-

tabase and Future Trends Projection by System Dynamics Modeling. The Journal of Pediatrics, 163, 126-131.

埃博拉病毒调查报告

埃博拉病毒调查报告 篇一：埃博拉试卷 埃博拉出血热防控试卷 本试题满分100分，单选题20题，每题2分，共40分；多选题15题，每题4分，共60分。 一、单选题每题2分 1. 埃博拉病毒目前公认的具备重要公共卫生意义的主要传播途径为 A 接触传播 B 气溶胶传播 C 性传播 D 以上都是 2.埃博拉出血热发病季节 A 春季 B 夏季 C 秋季 D 无明显季节性 3. 埃博拉出血热最长潜伏期为 A 10天 B 21天 C 42天 D 8天 4. 医疗机构发现留观或疑似埃博拉病例后，应当 A 立即隔离，组织院内专家会诊治

疗、并同时网络报告并报告辖区疾控中心 B 立即隔离，网络报告并报告辖区疾控中心，划定专门隔离病房，指定人数较少的医护人员参与救治病例 C 立即隔离，专家会诊后将病例转运至符合条件的定点医院隔离治疗 D 立即隔离，网络报告并报告辖区疾控中心，等待疾控中心处理 5. 各医疗机构发现符合病例的埃博拉出血热疑似或确诊病例时，应在（）之内通过国家疾病监测信息报告管理系统进行网络直报，报告疾病类别选择（）中的“埃博拉出血热”。 A 2小时其他类别传染病 B 6小时乙类 C 12小时丙类 D 2小时甲类 6. 飞机上出现可疑埃博拉出血热病例，可以判定为密切接触者的是 A 该病人的同行人员（家人、同事、朋友等） B 在机上与病人同排左右邻座各一

人（含通道另一侧）及前后座位各一人 C 经调查评估后发现有可能接触病人血液、体液、分泌物和排泄物的其他乘客和空乘人员 D 以上三种情形均可判定 7. 隔离观察期为自（）起到第（）天为止。 A 入境日期21天 B 与病例最后一次接触21天 C入境日期14天 D 离开疫区14天 8.北京市各区县疾控中心接到本辖区内医疗机构埃博拉出血热疑似病例报告后 A 应于2小时内赶赴现场对病例进行初步流行病学调查 B 将调查情况通报病例现住址辖区疾控中心 C 于12小时内将流行病学调查报告上报区县卫生局和市疾控中心 D 以上均是 9. 埃博拉出血热病例传染性的正确

感染埃博拉病毒后的症状有哪些

感染埃博拉病毒后的症状有哪些 埃博拉病毒是一种具有传染性的疾病，病死率高达50%至90%，其严重地危害到人类身体健康，病死率高达50%至90%, 是世界上最凶猛的疾病之一。那么你们知道感染埃博拉病毒后有哪些症状吗?下面我们一起来看看吧。 感染埃博拉病毒后会有什么症状 人一旦感染埃博拉病毒,起病非常迅急,起初是发热、极度虚弱、肌肉疼痛、头痛和咽喉痛,随后会出现呕吐、腹泻、皮疹、肾脏和肝脏功能受损,某些情况下则会有内出血和外出血。 而外出血就比较可怖了,按维基百科的说法,这种出血是全身孔洞出血,也就是说,除了我们常说的“七窍流血”之外,身体其他地方的孔洞,比如肛门、生殖器,甚至不小心扎出的小伤口,都会出血,因为到了这个时候,人体内的器官基本已经坏 死糜烂,血液奔流,无孔不出。 埃博拉病毒病怎么治疗 1、控制传播 对有出血症状的可疑病人,应隔离观察。一旦确诊应 及时报告卫生部门,对病人进行严格的隔离,即使用带有空气滤过装置的隔离设备。医护人员、实验人员穿好隔离服,可能时 需穿太空服进行检验操作,以防意外。 2、辅助性治疗 治疗首先是辅助性的,包括使病毒入侵小化,平衡电解质,修复损失的血小板以便防止出血,保持血液中氧元素含量, 以及对并发症的治疗。排除个别病例,埃博拉康复者的血清在 治疗疾病中并没有什么作用。干扰素对埃博拉也是无效的。在

猴子试验中,凝固干扰素似乎能起一些作用,使原本100%必死的感染猴中存活下33%。USAMRIID的科学家宣称,4只感染埃博拉病毒的猕猴中有3只康复。对埃博拉病毒病尚无特效治疗方法,一些抗病毒药如干扰素和利巴韦林无效,主要是支持和对症治疗,包括注意水、电解质平衡,控制出血;肾衰竭时进行透析治疗等。 埃博拉病毒病该怎么预防 1、主要是隔离患者,对患者的分泌物、排泄物和使用过的物品要彻底消毒。 2、禁止共享针头,在严格消毒情况下也不能重复使用针头;隔离病人;在任何情况下都要依照严格的规程,使用一次性口罩、手套、护目镜和防护服。 3、保证医院的卫生环境。埃博拉病毒的流行大都是因为医院的环境,糟糕的公共卫生、随处弃置的针头、缺乏负压病房都对医护人员造成极大威胁。因为较好的设备及卫生,在现代化的医院中,埃博拉病毒几乎不可能爆发大规模流行。 ;

医务人员(传染)感染性疾病隔离防护技术指南

医务人员（传染）感染性疾病隔离防护技术 指南 根据《中华人民共和国传染病防治法》《医院感染管理办法》《医务人员艾滋病病毒职业暴露防护工作指导原则》《关于加强传染病防治人员安全防护的意见》（国办发〔2015〕1号）等法律法规及文件要求，为降低医务人员感染性疾病职业暴露感染风险，更好的为患者服务，特制定本指南。 一、相关概念 （一）医院感染 指病人在医院内获得的感染，包括在住院期间发生的感染和在医院内获得、出院后发生的感染，但不包括入院前已开始或者入院时已处于潜伏期的感染。医院工作人员在医院内获得的感染也属于医院感染。 （二）医源性感染 指在医疗服务过程中，因病原体传播引起的感染。 （三）医务人员职业暴露 指医务人员在从事诊疗、护理活动过程中接触有毒、有害物质或传染病病原体从而引起伤害健康或危及生命的一类职业暴露。 （四）医务人员医院感染

指医务人员在从事诊疗、护理等工作过程中获得的各种病原微生物感染，如细菌/真菌/病毒/等致病微生物感染。 （五）医院感染暴发 指在医疗机构或其科室的患者中，短时间内发生3例及以上同种同源感染病例的现象。 （六）疑似医院感染暴发 指在医疗机构或其科室的患者中，短时间内出现3例及以上临床症候群相似、怀疑有共同感染源的感染病例；或者3例及以上怀疑有共同感染源或感染途径的感染病例的现象。 （七）医院感染聚集 指在医疗机构或其科室的患者中，短时间内发生医院感染病例增多，并超过历年散发发病率水平的现象。 二、医院感染常见的传播途径 感染性疾病的传播途径十分复杂，有时某种疾病可同时通过几种途径传播。医务人员感染性疾病的主要传播途径包括接触传播、飞沫传播、空气传播和经虫媒传播。 （一）相关概念 1.传播途径（route of transmission）：是指病原体从传染（感染）源或储存宿主排出后，侵入新的易感宿主前，在外界环境中所经历的全过程。

埃博拉防控指南第二版知识讲解

埃博拉防控指南第二 版

埃博拉出血热医院感染预防与控制 技术指南（第二版） 为加强埃博拉出血热 (Ebola Virus Disease EVD)医院感染预防与控制准备工作，最大限度减少医院感染风险，根据《传染病防治法》、《医院感染管理办法》等法律法规，制定本技术指南。 一、埃博拉出血热医院感染防控的基本要求 （一）埃博拉出血热是由埃博拉病毒(Ebola virus)引起的一种急性出血性传染病。主要通过接触患者或感染动物的血液、体液、分泌物和排泄物及其污染物等而感染。医疗机构应当根据埃博拉出血热的流行病学特点，针对传染源、传播途径和易感人群，结合实际情况，建立预警机制，制定应急预案和工作流程。 （二）医疗机构应当针对来自埃博拉疫区的发热、腹泻、疲乏、肌肉痛、头痛等症状的患者做好预检分诊工作。临床医师应当根据患者临床症状和流行病学史进行排查，对留观、疑似和确诊病例按照相应规定报告。严格执行首诊医生负责制。

（三）医疗机构应当根据医务人员的工作职责开展包括埃博拉出血热的诊断标准、医院感染预防与控制等内容的培训，并进行考核。 （四）医疗机构应当在标准预防的基础上采取接触隔离及飞沫隔离措施。 （五）患者隔离区域（可疑病例临时留观场所、留观病区和定点收治病区）应当严格限制人员出入，医务人员应相对固定。建立严格的探视制度，不设陪护。若必须探视应当严格按照规定做好探视者的个人防护。定点医院可设置视频探视装置。 （六）医疗机构应当做好医务人员防护、消毒等措施所需物资的储备，防护用品及相关物资应符合国家有关要求。 （七）医疗机构应当严格遵循《医疗机构消毒技术规范》（WS/T 367-2012）的要求，做好诊疗器械、物体表面、地面等的清洁与消毒。 二、埃博拉出血热患者及密切接触者的管理 （一）埃博拉出血热患者的管理。

2014埃博拉出血热诊疗指南)

2014埃博拉出血热防控方案（第二版） 埃博拉出血热是由埃博拉病毒引起的一种急性出血性传染病。主要通过接触病人或感染动物的血液、体液、分泌物和排泄物等而感染，临床表现主要为突起发热、出血和多脏器损害。埃博拉出血热病死率高，可达50%-90%。本病于1976年在非洲首次发现，主要在乌干达、刚果、加蓬、苏丹、科特迪瓦、南非、几内亚、利比里亚、塞拉利昂、尼日利亚等非洲国家流行。 一、疾病概述 （一）病原学 埃博拉病毒属丝状病毒科，为不分节段的单股负链RNA病毒。病毒呈长丝状体，可呈杆状、丝状、“L”形等多种形态。毒粒长度平均1000nm，直径约100nm。病毒有脂质包膜，包膜上有呈刷状排列的突起，主要由病毒糖蛋白组成。埃博拉病毒基因组是不分节段的负链RNA，大小为18.9kb，编码7个结构蛋白和1个非结构蛋白。 埃博拉病毒可在人、猴、豚鼠等哺乳类动物细胞中增殖，对Vero和Hela等细胞敏感。 埃博拉病毒可分为扎伊尔型、苏丹型、塔伊森林型、莱斯顿型和本迪布焦型。除莱斯顿型对人不致病外，其余四种亚型感染后均可导致人发病。不同亚型病毒基因组核苷酸构成差异较大，但同一亚型的病毒基因组相对稳定。 埃博拉病毒对热有中度抵抗力，在室温及4℃存放1个月后，感染性无明显变化，60℃灭活病毒需要1小时，100℃5分钟即可灭活。该病毒对紫外线、γ射线、甲醛、次氯酸、酚类等消毒剂和脂溶剂敏感。 （二）流行病学特征 1.传染源和宿主动物 感染埃博拉病毒的病人和灵长类动物为本病传染源。 目前认为埃博拉病毒的自然宿主为狐蝠科的果蝠，尤其是锤头果蝠、富氏前肩头果蝠和小领果蝠，但其在自然界的循环方式尚不清楚。 2.传播途径 接触传播是本病最主要的传播途径。可以通过接触病人和被感染动物的血液、体液、分泌物、排泄物及其污染物感染。 病例感染场所主要为医疗机构和家庭，在一般商务活动、旅行、社会交往和普通工作场所感染风险低。病人感染后血液中可维持很高的病毒含量。医护人员、病人家属或其他密切接触者在治疗、护理病人或处理病人尸体过程中，如果没有严格的防护措施，容易受到感染。

埃博拉试题

李沧区疾控埃博拉出血热防控知识测试题 一、单项选择题（下列四项中仅一项为最佳选项，2分/题，共80分） 1、埃博拉出血热是由（ D ）引起的一种急性出血性传染病。 A.肠道病毒 B、腺病毒 C、鼻咽病毒 D、埃博拉病毒 2、埃博拉出血热的主要传播途径为（ A ） A、接触传播 B、血液传播 C、呼吸道传播 D、性传播 3、埃博拉病毒在（ A ）大部分灭活。 A、60℃ 1小时 B、60℃ 2小时 C、70℃ 1小时 D、100℃ 1小时 4、埃博拉出血热的自然宿主为（ A ）。 A、蝙蝠 B、鸟类 C、鸡 D、麻雀 5、埃博拉出血热主要病理改变是皮肤、黏膜、脏器的出血，在很多器官可以见到灶性坏死，但是以（ D ）最为严重。 A、心脏 B、肺脏 C、肾脏 D、肝脏、淋巴组织 6、埃博拉病毒的（ D ）型对人类不致病。 A、扎伊尔型 B、苏丹型 C、塔伊森林型 D、莱斯顿型 7、埃博拉出血热预防控制的关键措施是（ B ）。 A、注射疫苗 B、隔离控制传染源和加强个人防护 C、药物预防 D、杀灭非人灵长类动物 8、人类对埃博拉病毒普遍易感，发病主要集中在（ C ）。 A、婴儿 B、儿童 C、成年人 D、老年人 9、埃博拉病毒对紫外线、γ射线、甲醛、（ B ）、酚类等消毒剂和脂溶剂敏感。 A、高锰酸钾 B、次氯酸 C、漂白粉 D、漂精粉 10、病例的标本采集由（ B ）机构负责采集。 A、疾控机构 B、定点医院 C、卫生行政部门 D、检疫部门 11、留观病例是指体温大于（ C ）的有流行病学史的人员。 A、38.6℃ B、38.5℃ C、37.3℃ D、39℃ 12、（ B ）必须进行流行病学调查。 A、留观病例 B、疑似病例 C、密切接触者 D、来华留学生

传染病分类埃博拉防控培训试题答案

门诊部2014年11月份业务培训考试 姓名： 1、最新的法定传染病有共（39）种 2、根据其传播方式、速度及其对人类危害程度的不同，分为（甲、乙、丙）三类，实行分类管理3甲类传染病也称为强制管理传染病，（2）种：（鼠疫、霍乱。） 4（二）乙类传染病也称为严格管理传染病， 26种：传染性非典型性肺炎、人感染高致病性禽流感、病毒性肝炎、细菌性和阿米巴痢疾、伤寒和副伤寒、艾滋病、淋病、梅毒、脊髓灰质炎、麻疹、百日咳、白喉、新生儿破伤风、流行性脑脊髓膜炎、猩红热、流行性出血热、狂犬病、钩端螺旋体病、布鲁菌病、炭疽、流行性乙型脑炎、肺结核、血吸虫病、疟疾、登革热、甲型H1N1流感。 5、丙类传染病也称为监测管理传染病，共11种：流行性和地方性斑疹伤寒、黑热病、丝虫病、包虫病、麻风病、流行性感冒、流行性腮腺炎、风疹、急性出血性结膜炎，以及除霍乱、痢疾、伤寒和副伤寒以外的感染性腹泻病、手足口病。 6 埃博拉出血热是由（埃博拉病毒）引起的一种（急性出血性）传染病。 7人主要通过接触病人或感染动物的（体液、分泌物和排泄物）等感染，临床表现主要为突起（发热、出血和多脏器损害）。 8埃博拉出血热病死率高，可达（50-90%）。 9本病于1976年在非洲首次发现，目前主要在乌干达、刚果、加蓬、苏丹、科特迪瓦、南非、几内亚、科比里亚、塞拉利昂等（非洲）国家流行。 10、埃博拉病毒60 ℃灭活病毒需要（1）个小时；该病毒对（紫外线）、r射线、（甲醛）、次氯酸、酚类等消毒剂和脂溶剂敏感。 10（接触传播）为埃博拉出血热最主要的途径。病人或动物的体液、呕吐物、分泌物、排泄物均具有高度的传染性，可以通过接触病人的各种体液、器官及其污染物而感染。 11、（医院内传播）是导致埃博拉出血热暴发流行的重要因素。 12、埃博拉出血热潜伏期（2-21）天，一般为5-12天。 13、、流行病学史：（） A来自于疫区，B、3周内有疫区旅行史，C、有与患者、感染动物接触史。 14、临床表现： A、起病急、发热、极度乏力、 B、牙龈出血、鼻出血、结膜充血、瘀点和紫斑、血便及其他出血症状； C、头疼、呕吐、恶心、腹泻、全身肌肉或关节疼痛等。 14、目前埃博拉出血热（） A、没有疫苗可以预防， B、隔离控制传染源和加强个人防护是预防和控制埃博拉出血热最重要的措施。 15、人的皮肤暴露于可疑埃博拉出血热病人的体液、分泌物或排泄物时，应立即 A、用清水或肥皂水彻底清洗， B、或用0.5%碘伏消毒液、75%酒精洗必泰擦拭消毒，然后使用清水或肥皂水彻底清洗； C、粘膜应用大量清水冲洗或0.5%碘伏冲洗。

中国疾病预防控制中心关于埃博拉出血热个人防护技术方案指南

中国疾病预防控制中心关于埃博拉出血热个人防护技术方案指南（第一版）（试行） 时间：2014-08-19 根据《埃博拉出血热防控方案（第二版）》、《埃博拉出血热相关病例诊断和处置路径》、《埃博拉出血热流行病学调查方案》、《埃博拉出血热实验室检测方案（第二版）》工作要求，为了做好疾病预防控制机构在埃博拉出血热流行病学调查和实验室检测的防护工作，防止工作人员感染埃博拉病毒和发生实验室生物安全事故，特制定本方案。 一、流行病学调查防护 流行学调查对象包括密切接触者、留观、疑似和确诊病例，在进行流行病学调查时，根据调查对象不同，流调人员应根据病原体暴露风险不同，佩戴个人防护装备。 1、密切接触者 1.1 调查人员应穿戴的防护用品包括:一次性乳胶手套、一次性工作帽、医用外科口罩、工作服或一次性隔离衣。 1.2 穿戴顺序: 步骤1：手卫生 步骤2：工作服或一次性隔离衣 步骤3：一次性工作帽 步骤4：医用外科口罩 步骤5：一次性乳胶手套

1.3 脱摘顺序： 步骤1：一次性乳胶手套 步骤2：工作服或一次性隔离衣 步骤3：手卫生 步骤4：医用外科口罩 步骤5：一次性工作帽 步骤6：手卫生 2、留观、疑似和确诊病例 2.1 调查人员应穿戴防护用品包括: 一次性乳胶手套、一次性工作帽、医用防护口罩（N95及以上）、一次性连体防护服、一次性鞋套、防护眼罩。根据风险评估，必要时，加穿防水围裙、或选用一次性防渗漏防护服、靴套或防水靴、全面型自吸过滤式呼吸器，参考后续步骤。 2.2 穿戴顺序： 步骤1：手卫生 步骤2：一次性工作帽（如需要） 步骤3：医用防护口罩（N95及以上） 步骤4：防护眼罩 步骤5：一次性连体防护服 步骤6：一次性鞋套 步骤7：一次性乳胶手套。 2.3 脱摘顺序：

埃博拉病毒机制及防治

以埃博拉病毒为例，阐述病毒感染宿主的可能致病机制及其防治措施。 致病机制： 1、病毒通过媒介突破宿主防线，入侵宿主 当易感宿主通过呼吸，饮食或者蚊虫叮咬等方式接触到病毒时，病毒便突破皮肤，呼吸道等防线进入宿主。而进入宿主后，病毒通常在离侵入部位较近的地方开始初次复制。而要想导致全身性感染，那么病毒必须能够穿过粘膜屏障并通过血流、淋巴或神经等途径播散到宿主的其他部位。 以埃病毒（EBOV）为例，接触传播是埃博拉病毒最主要的传播途径。病人或动物的血液及其他体液，呕吐物，分泌物，排泄物(如尿、粪便)等均具有高度的传染性，可以通过接触病人和亚临床感染者(特别是血液，排泄物及其它污染物)而感染。最新研究表明，埃博拉病毒还有可能通过空气介导穿过皮肤呼吸道，眼结膜等进入人体，随后在侵入部位复制后播散到局部淋巴结，并经淋巴管进入血流。 2、病毒通过与易感细胞表面的特异性受体结合而侵入细胞 病毒的表面具有病毒吸附蛋白(VAP)，根据不同病毒可分为糖蛋白、衣壳蛋白、复合蛋白等。由于相应的宿主细胞膜表面具有特异性病毒受体，可被VAP 特异性识别并与之结合，使病毒外膜与细胞膜的融合完成病毒的吸附。包膜病毒的包膜同细胞膜融合是病毒穿入细胞必要条件，病毒融合蛋白的改变可影响包膜病毒的宿主范围和细胞亲嗜性。 埃博拉病毒进入机体后，可能在局部淋巴结首先感染单核吞噬系统的细胞

(mononuclear phagocytic system，MPS)，包括单核细胞和巨噬细胞等等。一些感染的MPS细胞转移到其他组织，当病毒释放到淋巴或血液中，可以引起肝脏、脾脏以及全身固定的或移动的巨噬细胞感染。埃博拉病毒之所以可以感染那些细胞，是因为其包膜含有GP膜蛋白，EBOV—GP是一种多功能蛋白质，在病毒的吸附和穿入、对细胞的毒性、下调宿主细胞表面蛋白质表达和增加病毒装配和出芽中起着至关重要的作用。该蛋白还是一种天然的反干扰素诱导蛋白因子，它可以克服一系列干扰素诱导蛋白对感染细胞释放病毒的限制，从而进入细胞。 3、病毒脱去外壳，将基因组释放至细胞内，装配子代病毒 病毒本身缺乏生物复制及合成所必需的某些酶类及相关功能的生物大分子，其复制必须通过借助宿主细胞才能实现。病毒进入细胞后经脱壳释放出病毒基因组。不同的病毒，如RNA和DNA、单股和双股、节段和非节段病毒分别以不同的方式在细胞内不同部位进行核酸复制、转录、翻译及病毒蛋白合成。最后装配成完整的子代病毒，经出芽或细胞裂解的方式释放出来。 埃博拉病毒侵入细胞后，低pH依赖型细胞蛋白酶(组织蛋白酶L和B)将大量糖基化的GP 裂解成较小的中间体进而催化病毒和宿主细胞膜的融合；GP 亚基被胞内蛋白酶切除糖基化，暴露氨基末端结构域作为胆固醇转运蛋白配体，调节GP 的膜融合作用。完全进入宿主细胞后，埃博拉病毒通过一系列机制组装，最终释放。 防治措施 1、遏制感染途径 由于病人或动物的血液及其他体液，呕吐物，分泌物，排泄物(如尿、粪便)

埃博拉病毒作文

埃博拉病毒作文 中国曾经历过一个不平静的春天，一个陌生传染性疾病一一非典席卷全国。然而随着“非典”的平息，我们对疾病的预防又日渐松懈。相对而言，我们的“敌人”却从未示弱。从非典到禽流感，从艾滋病甲型H7N9,如今埃博拉更是后来居上傲领群雄。 还不知道埃博拉为何物的人，想想“非典”就明白了——同样作为具有传染性、能致人死亡的病毒，“非典”已经让国人印象深刻，而埃博拉一旦感染致死率高达90%o今年埃博拉在非洲的爆发，是发现这种病毒以来最大的一次, 引起全世界紧张。 尽管医学家们绞尽脑汁，作过许多探索，但它的真实“身份”，至今仍为不解之谜。没有人知道它在每次大爆发后潜伏在何处，也没有人知道每一次疫情大规模爆发时，第一个受害者是从哪里感染到这种病毒的。“埃博拉”病毒是人类有史以来所知道的最可怕的病毒之一，用一位医生的话来说，感染上“埃博拉”的人会在你面前“融化”掉。唯一的阻止病毒蔓延的方法就是把已经感染的病人完全隔离开来。 不过中国多家媒体报导“国家卫生计生委表示，中国具备应对埃博拉疫情科技储备，包括检测、诊断试剂、抗体生产能力以及疫苗的研发。”大多数读者看这段话，会理解为对埃博拉的抗体治疗已经有效，而中国已经掌握了抗体治疗技术。于是就出现了网友们欢欣鼓舞的反应，让这种反应继续发酵的还有媒体氛围。连日来，中国援助非洲抗击埃博拉的报导连篇累牍；中国的医学

家纷纷给出对埃博拉的“辨析、对策”（中国中医药报），“阻击埃博拉，中国有力量”（今日早报）、“苏企仅用时三天合成埃博拉病毒关键基因，为控制疫情争取了宝贵时间”（苏州日报）之类的说法频现。 然而事情并非这么简单。所谓中国掌握不过是移花接木。 曾有两位美国志愿者不幸被感染，眼看着就活不了了, 恰好美国和加拿大于近年联合研制了一种治疗埃博拉的药物ZMapp, 虽然还处于试验阶段，但也临时被派上阵了。 那么中国是否掌握这种抗体呢？答案是否定的。ZMapp 是新近的研发，目前关于其的公开信息寥寥无几，何谈被中国掌握？从生产角度讲，目前ZMapp的开发者生产出来的量都极少，给两位患者使用后几乎耗尽，怎么可能“中国已经有了很好的制备能力”呢？ 实际上中国更是缺乏研究埃博拉的基础设施，例如P4 实验室。 P4实验室即生物安全等级为第四级的实验室。因为害怕病 毒传染和扩散，所以对埃博拉这种没有防治方法的病毒进行研究，必须在最高安全等级的实验室里进行。在这种实验室里，科研人员都穿得像宇航员一样来保护自己。 没有P4实验室，研制所需的试验就无从谈起，何谈“掌握” ？我国在XX年被“非典”触动后，提出要建设P4 实验室，但是至今还没有建成。

埃博拉病毒传播分析与数学建模

****大学数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了****大学数学建模竞赛的参赛规则与竞赛纪律。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛纪律的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守参赛规则和竞赛纪律，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛纪律的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权****大学数学建模竞赛组委会，可将们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 参赛的题目(从A/B中选择一项填写) B 参赛队员 姓名学号院系电话 日期：2015年05 月04日

埃博拉病毒传播分析 摘要 本文的研究对象为1976年在苏丹南部和刚果的埃博拉河地区发现的埃博拉病毒。埃博拉病毒是一种生物安全等级为4级，并且能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒，其主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。其病毒的潜伏期通常只有5天至10天，感染后2～5天出现高热，6～9天死亡。面对其强大的传染力和对人类健康的巨大威胁，本文通过数学建模的方法了解埃博拉病毒的传播规律，并分析隔离措施的严格执行和药物治疗效果的提高等措施对控制疫情的作用。 本文中，首先我们根据已给的信息及相关假设数据，通过对已知条件和所给表格书记的分析，我们大致明白了猩猩从潜伏到发病再到死亡或自愈的过程，因此我们采用了excel拟合曲线，分析其发病、潜伏、自愈、死亡和隔离的相应的变化曲线，估计参数，再根据其建立数学模型，并用MATLAB求解方程组，调试参数，从而得到我们需要的结果。 其次通过对已经得到的数据和曲线图的分析，可以得出人类通过严格的药物控制过后，对其发病和潜伏的影响，从而能够达到对疫情的控制的作用，并且对埃博拉病毒未来发展趋势有了更深刻的了解，以为更好的控制埃博拉病毒做出贡献。 关键词：非线性曲线拟合；微分方程；MATLAB；数学模型

埃博拉病毒简介

活性蛋白整体方案 埃博拉病毒 简介 埃博拉（英语：Ebola）是用来称呼一群属于纤维病毒科埃博拉病毒属下数种病毒的通用术语，埃博拉病毒可导致埃博拉出血热（Ebola hemorrhagic fever）——当今世界上最为致命的病毒性出血热，感染者症状与马尔堡病毒极为相似，包括恶心、呕吐、腹泻、肤色改变、全身酸痛、体内出血、体外出血、发烧等，发病后的两星期内，病毒外溢，导致人体内外出血、血液凝固、坏死的血液很快传及全身的各个器官，病人最终出现口腔、鼻腔和肛门出血等症状，患者在24小时内死亡。埃博拉病毒的生物安全等级为4级（艾滋病为3级，SARS为3级，级数越大防护越严格），其作为人畜共通病毒主要是通过患者体液传染，且致死率高达50%至90%。 结构与亚型 埃博拉病毒（EBV）为无节段的单股负链RNA病毒，属丝状病毒科，呈长丝状体，有18959个碱基，分子量为4.17×106。病毒颗粒直径大约80nm，大小100nm×（300～1500）nm，在电子显微镜下呈条状盘踞在组织细胞中。它没有细胞结构,仅有一个核酸核细胞和一个蛋白质外壳组成,一旦脱去蛋白质保护外壳,就能把遗传物质注入人体细胞并复制。 EBV基因组编码7种蛋白质,其基因组排列顺序为3’-NP-VP35-VP40-GP-VP30-VP24-L-5’，其中每一种蛋白产物由一种单独的mRNA所编码:NP是主要的核衣壳蛋白质;VP30和VP35功能尚不明确，但通过与MBV比较表明，它可能参与基因复制和基因表达的调节；VP40是一种基质蛋白,参与膜成分和NP的相互作用；GP是通过转录编辑连接的两个开放读码框ORFl和ORF2编码，与毒力蛋白结构密切相关；VP24是一种小的膜蛋白，与毒力蛋白结构有关；L蛋白是一种RNA依赖的RNA聚合酶。

埃博拉出血热防控方案

埃博拉出血热防控方案 埃博拉出血热(EbolaHemorrhagicFever，EHF)是由埃博拉病毒(Ebolavirus)引起的一种急性出血性传染病。人主要通过接触病人或感染动物的体液、分泌物和排泄物等而感染，临床表现主要为突起发热、出血和多脏器损害。埃博拉出血热病死率高，可达50%-90%。本病于1976年在非洲首次发现，目前主要在乌干达、刚果、加蓬、苏丹、科特迪瓦、南非、几内亚、利比里亚、塞拉利昂等非洲国家流行。 一、疾病概述 （一）病原学。 埃博拉病毒属丝状病毒科（Filiviridae），为不分节段的单股负链RNA病毒。病毒呈长丝状体，可呈杆状、丝状、“L”形等多种形态。毒粒长度平均1000nm，直径约100nm。病毒有脂质包膜，包膜上有呈刷状排列的突起，主要由病毒糖蛋白组成。埃博拉病毒基因组是不分节段的负链RNA，大小为18.9kb，编码7个结构蛋白和1个非结构蛋白。 埃博拉病毒可在人、猴、豚鼠等哺乳类动物细胞中增殖，对Vero和Hela等细胞敏感。 埃博拉病毒可分为扎伊尔型、苏丹型、本迪布焦型、塔伊森林型和莱斯顿型。除莱斯顿型对人不致病外，其余四种亚型感染后均可导致人发病。不同亚型病毒基因组核苷酸构成差异较大，但同一亚型的病毒基因组相对稳定。 埃博拉病毒对热有中度抵抗力，在室温及4℃存放1个月后，感染性无明显变化。60℃灭活病毒需要1小时。该病毒对紫外线、γ射线、甲醛、次氯酸、酚类等消毒剂和脂溶剂敏感。 （二）流行病学特征。 1.传染源和宿主动物 感染埃博拉病毒的人和非人灵长类动物为本病传染源。 目前认为埃博拉病毒的自然宿主为狐蝠科的果蝠，尤其是锤头果蝠、富氏前肩头果蝠和小领果蝠，但其在自然界的循环方式尚不清楚。 2.传播途径 接触传播是本病最主要的传播途径。可以通过接触病人和被感染动物的各种体液、分泌物、排泄物及其污染物感染。 病人感染后血液中可维持很高的病毒含量，医护人员在治疗、护理病人、或处理病人尸

《埃博拉病毒》阅读附答案

《埃博拉病毒》阅读附答案 埃博拉病毒 ①“埃博拉”是刚果（金）北部的一条河流的名字。1976年，一种不知名的病毒光顾这里，疯狂地虐杀埃博拉河沿岸55个村庄的百姓，致使数百人死亡，有的家庭甚至无一幸免，“埃博拉病毒”也因此得名。 ②埃博拉病毒（EBOV）属丝状病毒科，单股负链RNA 病毒，长度为970纳米，呈长丝状体，有分支形、U形、6形或环形，分支形较常见，形状宛如中国古代的“如意”。埃博拉病毒有18959个碱基，分子量为×106。外有包膜，病毒颗粒直径大约80纳米，大小100纳米×（300～1500）纳米，感染能力较强的病毒一般长（665～805）纳米左右。纯病毒粒子由一个螺旋形核糖核壳复合体构成，含负链线性RNA 分子和4个毒粒结构蛋白。在病毒粒子中心结构的核壳蛋白由螺旋状缠绕的基因体RNA与核壳蛋白质以及蛋白质病毒蛋白VP35、VP30、L组成，病毒包含的糖蛋白从表面深入病毒粒子10纳米长，另外10纳米则向外突出在套膜表面，而这层套膜来自宿主的细胞膜，在套膜与核壳蛋白之间的区域，称为基质空间，由病毒蛋白VP40和VP24组成。 ③埃博拉病毒主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分

泌物等途径传播。感染潜伏期为2～21天。感染者的早期症状和感冒类似：发烧、食欲不振、头疼和嗓子痛。此时，埃博拉病毒已开始摧残人体的免疫系统。如果某人一旦突然开始出现发热、严重的头疼和肌肉酸痛等症状，则说明他已经被传染了。几天后，病毒感染者会出现全身性疼痛、慢性腹痛、呕吐和腹泻。接下来，患者躯干上会出现皮疹，并会很快蔓延到四肢和头部。再过几天就会达到转折点——此刻一些幸运的患者将会痊愈，而另一些患者则会发展到致命的阶段——出血热，患者肌体的免疫系统被全面破坏，人体微小血管破裂，导致患者从眼睛、嘴巴、鼻孔、耳朵等向外渗血。此时，患者胃肠道和其他内脏也可能会发生内出血。他们的白眼球将变成红色，呕吐物和腹泻物里会有血液出现，其皮下会形成大血疱。绝大多数患者最终因多器官衰竭、出血不止或休克而死亡，这经常发生在第一次发病的8到17天之间。在大约1500例确诊的埃博拉病例中，死亡率高达88﹪。 ④埃博拉病毒在常温下较稳定，对热有中等度抵抗力，56℃不能完全灭活，60℃30分钟方能破坏其感染性；紫外线照射2分钟可完全灭活。埃博拉病毒对化学药品敏感，乙醚、去氧胆酸钠、β-丙内酯、福尔马林、次录酸钠等消毒剂可以完全灭活病毒感染性；钴60照射、г射线也可使之灭活。 ⑤尽管医学家们绞尽脑汁，作过许多探索，但埃博拉病毒的真实“身份”，至今仍为不解之谜。没有人知道埃博拉病

埃博拉试题

埃博拉出血热防控培训试题 姓名：单位： 一、单选题 1、关于埃博拉病原体的叙述下列哪项不正确？ A. 病原体为埃博拉病毒 B. 为不分节段的单股负链RNA病毒 C. 为不分节段的单股负链DNA病毒 D. 病毒呈长丝状体，可呈杆状、丝状、“L”形等 多种形态 E. 病毒有脂质包膜 2、埃博拉病毒对人不致病的类型为： A. 扎伊尔型 B. 苏丹型 C. 本迪布焦型 D. 塔伊森林型 E. 莱斯顿 型 3、埃博拉出血热最主要通过什么途径传播： A.接触传播 B性传播 C气溶胶传播 D消化道传播 E蚊虫叮咬传播 4、埃博拉出血热的潜伏期是: A.数小时-1天 B 1-3天 C 3-5天 D 2-21天 E 6-28天 5、埃博拉出血热的典型病理特点是： A. 皮肤、粘膜、脏器的出血 B. 多器官灶性坏死 C. 肝细胞点、灶样坏死 D. 小包含体 E. 凋亡小体。 6、关于埃博拉出血热血清学检测的叙述错误的是： A. 最早可从发病后2天的患者血清中检出特异性IgM抗体，IgM抗体可维持数月 B. 发病后7-10天可检出Ig G抗体，Ig G抗体可维持数年 C. 多数患者抗体出现于起病后10-14天， D. 始终未能检出抗体可排除本病 E. 间隔1周及以上的两份血标本IgM抗体阳转或IgG抗体滴度4倍及以上升高具有诊 断意义 7、埃博拉出血热预防控制的关键措施是： A. 注射疫苗 B．隔离控制传染源和加强个人防护 C. 药物预防 D．杀灭非人灵长类动物 E．杀灭果蝠 8、埃博拉出血热是由（）病毒引起的一种急性出血性传染病。 A、流行性出血热病毒 B、埃博拉病毒 C、柯萨奇病毒 D、超级病毒 9、埃博拉病毒对热有（）抵抗力。 A、微弱 B、低度 C、中度 D、高度 10、埃博拉病毒60℃需（）小时灭活 A、1 B、2 C、3 D、4 埃博拉答案 1、C 2、E 3、A 4、D 5、C 6、D

2014年西非埃博拉病毒疫情

2014年西非埃博拉病毒疫情 2014年西非埃博拉病毒疫情是自2014年2月开始爆发于西非的疫情，截至10月1日已造成确诊或疑似病例7157例，3330人丧生。美国疾病控制与预防中心、中国疾病预防控制中心、非洲联盟委员会、无国界医生组织、欧洲联盟委员会和西非国家经济共同体等单位已投入人力和资金控制疫情。2014年西非埃博拉病毒疫情爆发的感染及死亡人数都达到历史最高，并仍处于恶化状态中。 病原体简介 埃博拉（Ebola virus）又译作伊波拉病毒。是一种十分罕见的病毒，1976年在苏丹南部和刚果（金）（旧称扎伊尔）的埃博拉河地区首次被发现，引起医学界的广泛关注和重视，“埃博拉”由此而得名。因其极高的致死率而被世界卫生组织列为对人类危害最严重的病毒之一。埃博拉病毒通常通过血液和其他体液等途径传播，迄今尚未有确认的通过空气传播的情形，病毒潜伏期可达2至21天，但通常只有5天至10天。患者的最初症状是突然发烧、头痛，随后是呕吐、腹泻和肾功能障碍，最后是体内外大出血，死亡。 埃博拉病毒是引起人类和灵长类动物发生埃博拉出血热的烈性病毒，其引起的埃博拉出血热（EBHF）是当今世界上最致命的病毒性出血热，感染者症状包括恶心、呕吐、腹泻、肤色改变、全身酸痛、体内出血、体外出血、发烧等。 致病原理 世界卫生组织将其列为对人类危害最严重的病毒之一，即“第四级病毒”。有些患者在感染埃博拉病毒48小时后便不治身亡，而且他们都“死得很难看”，病毒在体内迅速扩散、大量繁殖，袭击多个器官，使之发生变形、坏死，并慢慢被分解。病人先是内出血，继而七窍流血不止，并不断将体内器官的坏死组织从口中呕出，最后因广泛内出血、脑部受损等原因而死亡。照顾病人的医生护士或家庭成员，和病人密切接触后可被感染。有时感染率可以很高，如苏丹流行时，与病人同室接触和睡觉者的感染率为23%，护理病人者为81%。医院内实验人员感染和发病也有好几起。 埃博拉病毒主要是通过病人的血液、唾液、汗水和分泌物等途径传播。感染潜伏期为2-21天。感染者均是突然出现高烧、头痛、咽喉疼、虚弱和肌肉疼痛。然后是呕吐、腹痛、腹泻。发病后的两星期内，病毒外溢，导致人体内外出血、血液凝固、坏死的血液很快传及全身的各个器官，病人最终出现口腔、鼻腔和肛门出血等症状，患者可在24小时内死亡。 传播途径 各种非人类灵长类动物普遍易感，经肠道、非胃肠道或鼻内途径均可造成感染，感染后2～5天出现高热，6～9天死亡。发病后1～4天直至死亡，血液都含有病毒。 人群普遍易感，无论其年龄和性别。高危人群包括埃博拉出血热病人、感染动物密切接触的

埃博拉病毒综述

“实验动物疾病学”课程论文 埃博拉病毒综述 姓名：杜开乾 学号：81120704 院系：动物医学 专业：公共卫生

埃博拉病毒 概述：埃博拉（Ebola virus）又译作伊波拉病毒。是一种十分罕见的病毒，1976年在苏丹南部和刚果（金）（旧称扎伊尔）的埃博拉河地区发现它的存在后，引起医学界的广泛关注和重视，“埃博拉”由此而得名。是一个用来称呼一群属于纤维病毒科埃博拉病毒属下数种病毒的通用术语。是一种能引起人类和灵长类动物产生埃博拉出血热的烈性传染病病毒，有很高的死亡率，在50%至90%之间，致死原因主要为中风、心肌梗塞、低血容量休克或多发性器官衰竭。 Ebora (Ebola virus) and translated Ebola virus. Is a very rare virus, in 1976 in southern Sultan and Congo (gold) (formerly Zaire) in the Ebora River region to find its existence after the lead。From the medical community's wide attention and attention, "Ebola" from the name. Is a generic term used to refer to a group of viruses belonging to the family of the virus of the family of the virus. Is a can cause human and primate animals have a potent Ebola hemorrhagic fever virus infectious diseases, high mortality, in between 50% to 90%, the cause of death mainly for stroke, myocardial infarction, hypovolemic shock or multiple organ failure. 1 病原学研究进展 1.1 病毒结构 埃博拉病毒（EBoV）属丝状病毒科，长度为970纳米，呈长丝状体，单股负链RNA病毒，有18959个碱基，分子量为4.17×10?。外有包膜，病毒颗粒直径大约80nm，大小100nm×（300～1500）nm，感染能力较强的病毒一般长（665～805）nm左右，有分支形、U形、6形或环形，分支形较常见。有囊膜，表面有（8～10）nm长的纤突，纯病毒粒子由一个螺旋形核糖核壳复合体构成，含负链线性RNA分子和4个毒粒结构蛋白。较长的奇形怪状的病毒粒子相关结构可呈分枝状或盘绕状，长达10微米。来自刚果（金）、象牙海岸和苏丹的埃波拉毒株其抗原性和生物学特性不同。 “埃博拉”病毒的形状宛如中国古代的“如意”，利用电子显微镜对埃博拉病毒属成员的研究显示，其呈现一般纤维病毒的线形结构。病毒粒子也可能出现“U”字、

关于埃博拉病毒的常识与预防措施

关于埃博拉病毒的常识与预防措施 何为埃博拉病毒？ 1976年，刚果民主共和国，埃博拉河畔的一处村庄，一种此前从未见过的病毒正在此地肆虐，一共318人感染，最终280人死亡，致死率88%。 从此，这种高致死率的病毒被命名为“埃博拉病毒”。 感染后会怎样？ 人一旦感染埃博拉病毒，起病非常迅急，起初是发热、极度虚弱、肌肉疼痛、头痛和咽喉痛，随后会出现呕吐、腹泻、皮疹、肾脏和肝脏功能受损，某些情况下则会有内出血和外出血。人最终由于脏器衰竭或低血容量性休克而死亡。 埃博拉病毒可怕在哪里？ 首当其冲的是它的高病死率，世界卫生组织的说法是90%，如果你理解不了这有多夸张，那就给你另一个数字作为参考，2003年肆虐中国的非典，它的病死率是7%-15%。 其次，埃博拉病毒的暴发地在非洲，主要是西非。这些地区由于贫穷及战乱，缺少有效的医疗条件，隔离与消毒措施也几乎没有，这就为病毒的大规模传播买下了祸根。 再次，就是这次疫情的新情况了。这次疫情的死亡人数已经高达729人，接近21世纪以来的14次埃博拉病毒疫情死亡人数的总和，而且这次是第一次出现跨国疫情，几内亚、利比里亚、塞拉利昂，以

及尼日利亚，范围之广，涉及的人口之多，史无前例，要知道，尼日利亚的人口是上亿的。 传播方式如何？ 专家们在研究中发现，“埃博拉”病毒有一定的耐热性，但在60摄氏度的条件下60分钟将被杀死。病毒主要存在于病人的体液、血液中，因此对病人使用过的注射器、针头、各种穿刺针、插管等，均应彻底消毒，最可靠的是使用高压蒸气消毒。埃博拉病毒还可能经过空气传播。实验人员将恒河猴的头部露出笼外，让其吸入直径1微米左右含病毒的气雾，猴子4～5天后发病。每天与病猴密切接触的6个工作人员的血清发现该病毒抗体阳性，其中5人没有受过外伤，也无注射史，因此认为可通过飞沫传播。 病毒可透过与患者体液直接接触，或与患者皮肤、黏膜等接触而传染。病毒潜伏期可达2至21天，但通常只有5至10天。 虽然猴子间的空气传染在实验室中已被证实，但并不能证明人与人之间能够透过空气传播病毒。美茵嘉护士是空气传染的可能病例，研究人员并不确定她是如何接触到病毒。埃博拉病毒的流行大都是因为医院的环境，糟糕的公共卫生、随处弃置的针头、缺乏负压病房都对医护人员造成极大威胁。因为较好的设备及卫生，在现代化的医院中，埃博拉病毒几乎不可能爆发大规模流行。 在疾病的早期阶段，埃博拉病毒可能不具有高度的传染性。在此期接触病人甚至可能不会受感染。随着疾病的进展，病人的因腹泻、呕吐和出血所排出的体液将具有高度的生物危险性。由于缺乏适当的

埃博拉防控指南第二版

埃博拉出血热医院感染预防与控制 技术指南（第二版） 为加强埃博拉出血热 (Ebola Virus Disease EVD)医院感染预防与控制准备工作，最大限度减少医院感染风险，根据《传染病防治法》、《医院感染管理办法》等法律法规，制定本技术指南。 一、埃博拉出血热医院感染防控的基本要求 （一）埃博拉出血热是由埃博拉病毒(Ebola virus)引起的一种急性出血性传染病。主要通过接触患者或感染动物的血液、体液、分泌物和排泄物及其污染物等而感染。医疗机构应当根据埃博拉出血热的流行病学特点，针对传染源、传播途径和易感人群，结合实际情况，建立预警机制，制定应急预案和工作流程。 （二）医疗机构应当针对来自埃博拉疫区的发热、腹泻、疲乏、肌肉痛、头痛等症状的患者做好预检分诊工作。临床医师应当根据患者临床症状和流行病学史进行排查，对留观、疑似和确诊病例按照相应规定报告。严格执行首诊医生负责制。 （三）医疗机构应当根据医务人员的工作职责开展包括埃博拉出血热的诊断标准、医院感染预防与控制等内容的培

训，并进行考核。 （四）医疗机构应当在标准预防的基础上采取接触隔离及飞沫隔离措施。 （五）患者隔离区域（可疑病例临时留观场所、留观病区和定点收治病区）应当严格限制人员出入，医务人员应相对固定。建立严格的探视制度，不设陪护。若必须探视应当严格按照规定做好探视者的个人防护。定点医院可设置视频探视装置。 （六）医疗机构应当做好医务人员防护、消毒等措施所需物资的储备，防护用品及相关物资应符合国家有关要求。 （七）医疗机构应当严格遵循《医疗机构消毒技术规范》（WS/T 367-2012）的要求，做好诊疗器械、物体表面、地面等的清洁与消毒。 二、埃博拉出血热患者及密切接触者的管理 （一）埃博拉出血热患者的管理。 1.医疗机构应加强分诊筛查。预检分诊点发现发热、腹泻、疲乏、肌肉痛、头痛等症状的患者应立即询问流行病学史，对符合“留观、疑似病例”诊断标准的患者，应立即提供口罩，并指导正确佩戴，按照指定路径引导患者至发热门诊诊室，经接诊医师初步判断为留观或疑似病例，隔离在临时隔离场所，及时按照规定上报患者信息，并将患者转至定点医院诊治。