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关于新冠病毒的传播性,这五篇论文都说了什么?

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▲图片来源:论文截图

文 | 郑伟彬

2月9日,钟南山团队发布的首篇论文揭示新冠病毒感染多项临床特征。这篇题为《Clinicalcharacteristics of2019 novel coronavirus infection inChina》(《中国新型冠状病毒感染的临床特征》)的论文,发布在预印本(preprints)平台medRxiv 上。

该研究从国内31个省/市的552家医院中提取了1099例经实验室确诊的2019-nCoVARD患者的数据,是迄今为止最大规模的临床样本分析。钟南山为其通讯作者。

这篇论文强调,在研究的所有患者中,最常见的症状是发烧(87.9%)和咳嗽(67.7%),但早期就诊时出现发烧的比例还不到一半,仅为43.8%。同时,许多感染者并无明显放射学特征。

有20.9%的患者在病毒性肺炎发生之前或是没有出现肺炎,就已经确诊2019-nCoV感染。至于潜伏期方面,论文数据显示,中位数为3天,最长可达24天。


▲图片来源:新京报网

结合当前新冠肺炎的确诊病例仍然处于整体不断上升,未到平台期的现状,或许可以说,正是这些特征使得新冠病毒具有更大的隐匿性,由此也造成此次新冠肺炎感染的人数明显比SARS更多,而非其比SARS的感染能力更强。

对于此次新冠肺炎的传播特性,除了上述谈及的几点外,还有其他特点吗?在此,我们借助当前已发布的论文或预印本论文进一步窥视新冠肺炎的传播特点。虽说这些论文得出的结论未必全部可信,但其中的一些研究数据还是很有借鉴意义的。

首先,我们先来认识一个在后面将会反复看到的一个参数:R0( Basic reproductionnumber,基本再生数/基本传染数)。基本再生数的意义是指,1个病人在易感染的人群中,平均能感染的人数。

要使病毒不具备感染性,即要保证R0<1,即平均1个病人无法再感染另外一个人,这样该疾病就能够被消灭;以SARS为例,WHO有研究估算,SARS在香港的传播初期,R0为2.9,但实施控制隔离措施后,R0降为0.4,疫情得到了有效控制。

新冠肺炎的人传人特征与无症状感染

最早确认新冠肺炎具有“人传人特征”以及“无症状病例”的论文,是一篇1月24日发表在知名医学期刊《柳叶刀》的论文,名为《Afamilial cluster of pneumonia associated with the 2019 novelcoronavirus indicating person-to-person transmission: a study of afamily cluster》(《与2019年新型冠状病毒相关的家族性肺炎,表明人与人之间的传播:家庭聚类研究》)。

该研究是香港大学深圳医院针对一个深圳家庭进行的。该家庭中共有6人前往武汉旅行一周。期间有5人被传染新冠肺炎,4人在武汉时已表现出发烧、腹泻等症状。


▲图片来源:新京报网

但这5人并未有接触过武汉的市场或动物。在返回深圳后,其家庭中的第7名成员(未前往武汉)亦被感染。由此证实是可以透过人传人的途径实现的。

在该论文中,利用2020年1月21日以前病例报告,套入传染病的传染模型,估计出2019-nCoV的基本再生数(R0)为3.6-4.0(95%信赖区间)。

这样的R0值意味着什么呢?

新冠病毒具有较低的致病性和中等传播性

此次的新冠病毒,是过去20年中新出现的第三种能够跨物种感染人的冠状病毒。此前两种分别是2003年的SARS冠状病毒和2014年的中东呼吸综合征冠状病毒(MERS)。

根据一篇发表在《Microbes and Infection》(《微生物与感染》)期刊上的论文《Pathogenicity andTransmissibility of 2019-nCoV―A Quick Overview and Comparison withOther EmergingViruses》(《2019-nCoV的致病性和传播性――快速概述和与其他新兴病毒的比较》)进行的分析对比,我们可以知道,新冠病毒无论是从病毒率或是R0均没有SARS病毒强。

但与2009年的甲型流感、2014年的中东呼吸综合症比,则有更强的感染性(即R0值更大)。这反映在感染的人数上,即是新冠肺炎的确诊病例更多。但整体来说,当前的新冠病毒似乎只是具有相对较低的致病性和中等传播性。


▲图1:多种病毒的病死率及R0值比较

a.WHO: 1.4-2.5; S. Zhao, et al.: 3.3-5.5; J.Read, et al.: 3.6-4.0;M. Shen, et al.: 4.5-4.9

b.未经治疗

其他城市疫情相对武汉具有1-2周的滞后性

根据另一篇于1月31日发表在《柳叶刀》上的论文《Nowcasting and forecasting the potentialdomestic and international spread of the 2019-nCoV outbreakoriginating in Wuhan, China: a modellingstudy》(《对源自中国武汉的2019-nCoV暴发的潜在国内和国际传播的预测和预测:一项模型研究》)认为,中国多个主要城市的疫情已经呈指数增长,但大概滞后于武汉暴发的大约1-2周。

香港大学这篇论文是基于人口流动、确诊病例和病毒的序列间隔估计值(感染者感染其他人所需的时间)三个数据来源,对武汉地区疫情规模做出了估计,并基于易感-暴露-传染-恢复集合种群模型,对我国主要城市和国际主要城市的疫情进行模拟。

论文中,研究团队估计在2020年1月25日前,武汉市可能有多达75800人感染了2019年新型冠状病毒(2019-nCoV),并且因为春运人员的大规模流动,相当数量的新冠病毒感染病例可能已经从武汉潜入到了中国多个主要城市中。

论文估计,感染人数倍增时间为6.4天(95% CrI5.8┼7.1)。此外,在这个时间节点中,重庆、北京、上海、广州和深圳分别从武汉输入病例估计值为461例、113例、98例、111例和80例。

如果2019-nCoV的传播能力在国内各地都是相似的,并且随着时间的推移,疫情会在中国多个主要城市呈指数增长,暴发时间大概滞后武汉1-2周。


▲图2:2019年春运期间从武汉出发的主要航空和火车出行路线

深色和较厚的边缘代表更多的乘客。国际出境航空旅行(黄色)占所有出境航空旅行的13.5%,排名前40位的国内(红色)出境航空路线占81.3%。



▲图3:武汉地区估计基本繁殖数量和估计暴发规模的后验分布:估计截至2020年1月25日

病例与有症状或传染性感染相对应。病例数小于感染数,因为一些感染者仍处于潜伏期。我们假设受感染的个体在潜伏期没有感染力(即类似于严重的急性呼吸综合征相关冠状病毒)。

PDF =概率密度函数。

FOI=感染力。

在本论文中,基本再生数R0是用马尔科夫蒙特卡洛方法估计的,结果为2.68(95% CrI 2.47-2.86)。

“如果立即在所有受影响地区采取大规模、甚至严厉的限制人口流动的相关措施,就很有可能控制住病毒的局部传播。不过,具体应该做什么、做到何种程度,与地区的具体情况相关,没有一套适用于所有环境的规范性干预措施。”论文合著者、香港大学的KathyLeung博士表示。

湖北之外,新冠肺炎感染数倍增时间得到延迟

如何降低R0成为应对传染病的关键因素。在预印本论文《Epidemic doubling time of the 2019 novelcoronavirus outbreak by province in mainlandChina》(《2019年中国大陆各省份的新冠状病毒暴发倍增时间估计》)中,论文分析了中国大陆地区2019年新冠状病毒暴发的流行倍增时间。

该论文认为,目前的平均倍增时间为1.0到3.3天,湖北累计发病的平均倍增时间为2.4天(2020年1月20日-2月2日),平均倍增时间<2天的省份包括重庆、福建、黑龙江、河南、湖南、江西、山东、上海、山西、四川、云南、浙江。其中,河南、湖南、山东的平均倍增时间最低。

各省份倍增时间的增长轨迹表明,中国采取的社会疏离措施在一定程度上减缓了疫情的蔓延。

如图所示,在湖北省之外,感染发病率翻倍所需要的时间正变得越来越长,第4次翻倍时大概需要2.5天,而第8次翻倍时,则需要近5天时间。

所以,所有非湖北省份的总累积发病率随时间增加(图中的2),表明该流行病在湖北以外地区呈次指数增长。这与自春节以来,各省份的自我隔离和对来自武汉实施旅游检疫(2020年1月23日实施),使得全国各地有不同程度的跨省跨市旅游限制,都可以解释“零散的”(piece-meal)时间成倍增长的现象。



▲图4:湖北省与其他中国大陆省份敏感性分析:感染病例倍增次数与倍增时间的关系图

1为湖北省的,2为湖北省以外的中国大陆省份。

不过,这种隔离措施虽然很大程度上减少了人口的流动。但随着未来企业复工时间的临近,大量劳动人口返回城市,城市内部的隔离或防控措施能在多大程度上继续保持这种效果,还需要进一步观察。

对比往年进入一线城市的人口流动规模(迁徙规模指数)可以发现,目前仍然有大量的人员并未返城。



▲图5:一线城市的人口迁徙规模指数

所以,一旦这些人口全部返回,城市将再次变得拥堵,地铁将重新变得拥挤。人口近距离密集接触将变得无法避免,加之可能存在隐匿的感染者,这些都对后续防控疫情工作形成巨大的挑战。
                                                                                                  

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