Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

Modelling the effects of Wuhan's lockdown during COVID-19, China.

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • Additional Information
    • Subject Terms:
    • Subject Terms:
    • Abstract:
      Objective To design a simple model to assess the effectiveness of measures to prevent the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19) to different regions of mainland China. Methods We extracted data on population movements from an internet company data set and the numbers of confirmed cases of COVID-19 from government sources. On 23 January 2020 all travel in and out of the city of Wuhan was prohibited to control the spread of the disease. We modelled two key factors affecting the cumulative number of COVID-19 cases in regions outside Wuhan by 1 March 2020: (i) the total the number of people leaving Wuhan during 20-26 January 2020; and (ii) the number of seed cases from Wuhan before 19 January 2020, represented by the cumulative number of confirmed cases on 29 January 2020. We constructed a regression model to predict the cumulative number of cases in non-Wuhan regions in three assumed epidemic control scenarios. Findings Delaying the start date of control measures by only 3 days would have increased the estimated 30 699 confirmed cases of COVID-19 by 1 March 2020 in regions outside Wuhan by 34.6% (to 41 330 people). Advancing controls by 3 days would reduce infections by 30.8% (to 21 235 people) with basic control measures or 48.6% (to 15 796 people) with strict control measures. Based on standard residual values from the model, we were able to rank regions which were most effective in controlling the epidemic. Conclusion The control measures in Wuhan combined with nationwide traffic restrictions and self-isolation reduced the ongoing spread of COVID-19 across China. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      Objetivo Diseñar un modelo sencillo para evaluar la efectividad de las medidas que se adoptaron para prevenir la propagación de la enfermedad causada por el coronavirus 2019 (COVID-19) en diferentes regiones de China continental. Métodos Se obtuvieron datos sobre los movimientos de la población a partir de un conjunto de datos de una empresa de Internet y el número de casos confirmados de la COVID-19 a partir de fuentes gubernamentales. El 23 de enero de 2020 se prohibieron todos los viajes de entrada y salida de la ciudad de Wuhan para controlar la propagación de la enfermedad. Se modelaron dos factores clave que afectan al número acumulado de casos de la COVID-19 en las regiones fuera de Wuhan para el 1 de marzo de 2020: (i) el número total de personas que salieron de Wuhan entre el 20 y el 26 de enero de 2020; y (ii) el número de casos iniciales de Wuhan antes del 19 de enero de 2020, que representa el número acumulado de los casos que se confirmaron el 29 de enero de 2020. Se elaboró un modelo de regresión para predecir el número acumulado de casos en las regiones fuera de Wuhan mediante tres escenarios hipotéticos de control de la epidemia. Resultados Si se hubiera retrasado la fecha de inicio de las medidas de control por solo tres días, los 30 699 casos confirmados de la COVID-19 que se estimaban para el 1 de marzo de 2020 en las regiones fuera de Wuhan habrían aumentado en un 34,6 % (a 41 330 personas). Si los controles se hubieran adelantado tres días, se habrían reducido las infecciones en un 30,8 % (a 21 235 personas) con medidas de control básicas o en un 48,6 % (a 15 796 personas) con medidas de control estrictas. Por lo tanto, se pudo clasificar las regiones más efectivas en el control de la epidemia según los valores residuales estándar del modelo. Conclusión Las medidas de control en Wuhan, junto con las restricciones de tráfico en todo el país y el autoaislamiento, redujeron la propagación actual de la COVID-19 en toda China. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      Objectif Concevoir un modèle simple pour évaluer l'efficacité des mesures destinées à éviter la propagation de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) dans différentes régions de Chine continentale. Méthodes Nous nous sommes procuré un ensemble de données auprès d'une société Internet, ainsi que des informations provenant de sources gouvernementales sur le nombre de cas de COVID-19 confirmés. Le 23 janvier 2020, tous les déplacements depuis et vers la ville de Wuhan ont été interdits afin de contrôler la propagation de la maladie. Nous avons identifié deux facteurs majeurs ayant un impact sur le nombre cumulé de cas de COVID-19 dans les régions situées en dehors de Wuhan au 1er mars 2020: (i) le nombre total de personnes qui ont quitté Wuhan entre le 20 et le 26 janvier 2020; et (ii) le nombre de cas index partis de Wuhan avant le 19 janvier 2020, représentés par le nombre cumulé de cas confirmés au 29 janvier 2020. Nous avons élaboré un modèle de régression pour prédire le nombre cumulé de cas dans les régions autres que Wuhan, selon trois scénarios présumés de contrôle de l'épidémie. Résultats Si la date de mise en oeuvre des mesures de contrôle avait été retardée d'à peine 3 jours, le nombre de cas confirmés de COVID-19, estimé à 30 699, aurait augmenté de 34,6% à compter du 1er mars 2020 dans les régions en dehors de Wuhan (touchant ainsi 41 330 personnes). En revanche, l'instauration de simples mesures de contrôle 3 jours plus tôt aurait fait diminuer le nombre d'infections de 30,8% (21 235 personnes), voire 48,6% (15 796 personnes) avec des mesures plus strictes. En nous fondant sur les valeurs résiduelles standard du modèle, nous avons pu classer les régions en fonction de leur capacité à contenir l'épidémie. Conclusion Les mesures de contrôle en vigueur à Wuhan, associées à l'auto-isolement et aux restrictions de circulation appliquées dans tout le pays, ont permis de limiter la propagation du COVID-19 en Chine. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      Цель Построить простую модель для оценки эффективности мер по предотвращению распространения коронавирусной инфекции 2019 года (COVID-19) в разных регионах материковой части Китая. Методы Авторы сопоставили данные по перемещениям населения, полученные из базы данных интернет-компании, с количеством подтвержденных случаев COVID-19 по данным государственных источников. 23 января 2020 года был введен запрет на въезд в город Ухань и выезд из него с целью обеспечения контроля распространения заболевания. Авторы смоделировали два ключевых фактора, которые влияют на совокупное количество случаев COVID-19 в регионах за пределами Уханя, по состоянию на 1 марта 2020 года: (i) общее количество людей, покинувших Ухань в период с 20 по 26 января 2020 года; (ii) количество заражений от жителей Ухань в период до 19 января 2020 года, представленное общим количеством подтвержденных случаев по состоянию на 29 января 2020 года. Была построена регрессионная модель для прогнозирования совокупного количества случаев за пределами Уханя в трех предполагаемых сценариях контроля эпидемии. Результаты Задержка даты начала мероприятий по контролю распространения всего на 3 дня привела бы к росту предполагаемого количества подтвержденных случаев заболевания COVID-19 в регионах за пределами Уханя, оцениваемого в 30 699 человек, на 34,6% (до 41 330 человек) к 1 марта 2020 г. Начало мероприятий по контролю распространения вируса на 3 дня раньше сократило бы количество инфицированных на 30,8% (до 21 235 человек) при условии осуществления базовых мер контроля и на 48,6% (до 15 796 человек) при условии соблюдения жестких мер контроля. На основании стандартизованных значений остатков модели авторы смогли выделить регионы, в которых контроль распространения эпидемии был наиболее эффективным. Вывод Мероприятия по контролю распространения эпидемии в Ухане в сочетании с ограничениями на перемещения в государственном масштабе и режимом самоизоляции ограничили текущее распространение вируса COVID-19 внутри Китая. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      目的 旨在设计一个简单的模型来评估为防控 2019 新 冠肺炎冠状病毒病在中国大陆不同地区传播而采取的 措施的有效性。 方法 我们从一家互联网公司的数据集中提取了百度迁 徙地图获取了人口流动迁徙数据,并从政府发布的信 息中提取国家卫健委网站获取了2019 冠状病毒病新冠 肺炎确诊病例数。2020 年 1 月 23 日,为控制疫情蔓 延,禁止所有人员被禁止进出武汉市。我们模拟了截 至 2020 年 3 月 1 日影响非武汉地区 2019 冠状病毒病 新冠肺炎累计感染人数的两个关键因素 :(i) 2020 年 1 月 20 日至 26 日期间离开武汉由武汉迁入的总人数; 以及 (ii) 2020 年 1 月 19 日前由武汉迁入的市种子病例 数量,以由 2020 年 1 月 29 日累计确诊病例数表示为 代表。我们基于构建了一个的回归模型来预测了非武 汉地区在三种疫情防治情形境下的累计病例数。 结果 仅若将防控措施封城的开始日期推迟 3 天,截至 2020 年 3 月 1 日非武汉地区的 2019 冠状病毒病新冠 肺炎确诊病例估计数30,699 例将会因此增加34.6%(达 到 41,330 人)。若提前 3 天采取防控措施封城,可使 采取基本防控措施时的感染人数可减少30.8%(达到 21235 人),可使采取采取严格防控措施的时感染人数 可减少48.6%(达到 15796 人)。根据模型的标准残差值, 我们给出了可以对防控疫情最有效的各地区的疫情防 控效果进行排序。 结论 武汉的防控措施结合全国范围内的交通限制措施 和自我隔离,减少限制了2019 新冠肺炎冠状病毒病在 中国的持续传播。 [ABSTRACT FROM AUTHOR]