隐性感染或推动COVID-19快速传播 |《自然》论文

来源：Nature自然科研

《自然》发表的一项建模研究Reconstruction of the full transmission dynamics of COVID-19 in Wuhan发现，2020年1月至3月期间，中国武汉最多或有87%的COVID-19病例未被发现，这一结果与欧美最新的血清学研究相一致。未发现或确诊的病例可以包括无症状、症状前或轻症感染者，他们在疾病的快速传播中或许起到了重要作用，并会在解禁过早的情况下引起疫情反弹。

无症状、症状前或轻症的COVID-19感染者被认为在疾病的快速扩散中起到了重要作用，因为他们一般很难被发现和隔离。对疫情暴发进行全动力学重建有助于更好地了解COVID-19未确诊感染者的比例和影响，对于防控疫情卷土重来或具有参考价值。

中国华中科技大学的王超龙和同事研究了武汉COVID-19暴发的传播动力学，并利用2019年12月8日至2020年3月8日的32583例实验室确诊病例的数据评估了干预措施的作用。他们利用这些数据模拟了从2020年1月1日开始的疫情，并根据关键事件和干预措施分为五个时期，比如农历新年和实行集中隔离检疫。

他们的分析显示，初期的传播率非常高——第一阶段的基本再生数（R0）约为3.54，并在研究时期的最后降到了0.28左右。这一结果表明，2020年1月至3月逐步采取的公共卫生干预措施多管齐下，将武汉截至3月8日的累计感染人数降低了96.0%。

作者将他们的模型与流行病学数据相拟合，证明了武汉当初可能存在大量未发现病例。在他们研究的这段时期里，作者估计有87%的感染病例未被发现，即使在初期发现全部病例的极端假设下，这一比例的下限也有53%。作者认为，检疫隔离和社交疏远等公共卫生干预措施，似乎是阻断未确诊病例传播和控制疫情的有效手段。作者还强调应开展血清学研究一类的调查来证实这些估算数据。

武汉的新冠流行模型 | credit: Wang et al.

随后，作者利用这些数据的拟合模型预测了第二波疫情的发生概率。假设在首次通报无新增病例后的第14天解除所有限制，疫情反弹的概率预计将非常高（最高达97%），且传染源主要来自未发现的轻症或无症状病例。作者预计解禁后第34天会出现病例数激增。另外一个更严格的情景假设在连续14天无新增病例的情况下才解除所有限制，这时的反弹概率将跌至32%，病例数激增也将延至解禁后第42天出现。

@Nature

Nature| doi: 10.1038/s41586-020-2554-8

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Reconstruction of the full transmission dynamics of COVID-19 in Wuhan

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