新冠病毒传播趋势与规模估算：柳叶刀最新数学模型研究

来源：丁香园

《柳叶刀》最新发表一项数学模型研究，推算了 2019 新型冠状病毒的传播趋势。

作者提示，由于缺乏有关疑似、可能和确诊病例以及密切接触者的可靠且详细的时间记录，目前尚不清楚此次疫情的真正规模以及其是否会导致大流行。

《柳叶刀》（The Lancet）1 月 31 日发表一项最新数学模型研究，据研究推算，截至 2020 年 1 月 25 日，中国武汉市可能有 75800 人感染了 2019 新型冠状病毒（2019-nCoV）。

本研究的资深作者、香港大学教授梁卓伟（Gabriel Leung）强调：「并非每个感染 2019-nCoV 的患者都需要或会寻求医疗救助。在一种新型病毒快速流行之际，尤其是当医疗救助系统容量已不堪重负时，有些被感染患者可能并未被官方记录在案。」 

他解释说：「我们对武汉市 2019-nCoV 感染病例的模拟推算值与确诊病例数值之间的差异，可能是由其中多个因素造成的。其中包括感染和发病之间存在的时间间隔、感染者延迟就医，以及实验室检测确诊病例所花费的时间，这些都有可能影响总体的记录和报告。」

新的推算值也表明，多个中国的主要城市可能已经输入了数十至过百例来自武汉的 2019-nCoV 感染患者，其数量足以引发该疾病在当地的流行。

早期的评估结果强调，可能需要迅速并立即扩大实质性的公共卫生管控措施，以预防疫情在武汉以外的地区大规模流行。进一步的分析表明，如果可以降低 2019-nCoV 的传播能力，那么就可以降低疫情在所有城市中的增长率和规模。

本研究的通讯作者、香港大学教授胡子祺（Joseph Wu）说：「如果 2019-nCoV 在全国范围内的传播能力大致相同，且并不随着时间改变，那么疫情可能已经蔓延至中国多个主要城市，与武汉疫情的爆发相比要滞后一到两周。这样，与中国有着密切交通联系的各大海外城市也有可能成为疫情爆发的中心，除非立即在人群和个体层面上采取有效的公共卫生干预措施。」

梁卓伟教授说 ：「根据我们的估算，我们强烈敦促世界各地的相关政府，特别是与武汉和其他中国主要城市有密切往来的各大城市，应准备好应急预案和缓解干预措施以便迅速部署，其中包括要确保测试试剂、药品、个人防护设备、医院供给，尤其是人力资源的供应和储备。」

在本研究中，基于官方公布的 2019-nCoV 病例数据和国内外的客运（例如公路、铁路、航空）数据，研究人员通过建立数学模型估算了此次疫情的规模。

研究人员假设 2019-nCoV 的序列间隔时间（已感染的个体感染他人所需的时间）与严重急性呼吸道综合症（SARS）相同（见下表）。

研究人员还模拟了 2019-nCoV 在中国和国际上未来可能的传播趋势，纳入了 2020 年 1 月起实施的各种公共卫生干预措施的潜在影响，包括使用口罩和强调个人卫生，以及在 1 月 23 日起在武汉施行的「封城」等措施。

研究人员估计，在武汉疫情爆发的早期阶段（2019 年 12 月 1 日到 2020 年 1 月 25 日），每名 2019-nCoV 感染患者平均可感染另外 2～3 人，疫情规模每 6.4 天翻一倍。在此期间，武汉市可能已经有 75815 人被感染。

此外，据估计，截至 1 月 25 日，2019-nCoV 感染病例可能已经从武汉散播到了多个中国其他主要城市，包括广州（111 例）、北京（113 例）、上海（98 例）和深圳（80 例）（见下图）。来自这些城市的中国出境国际航空旅客数量占中国出境国际航空旅客数量的一半以上。

虽然推算值表明武汉「封城」可能没有达到完全阻止疫情的预期效果，但进一步的分析显示，如果在全国所有城市加大控制力度使 2019-nCoV 的传播率降低 25％，则各地疫情的增长率和规模也可大幅降低。

此外，如果使传播率降低 50％，则可使 2019-nCoV 疫情从当前的迅速扩张态势转变为缓慢增长态势（见下图）。

「如果立即考虑采取实质性、甚至严苛的措施限制所有受疫情影响地区的人口流动，那么就有可能会降低当地的传播率并遏制当地的疫情。具体该做什么、做到什么程度，应因地制宜。没有一套适合所有环境、所有情况的规范性干预措施」，文章共同第一作者、香港大学梁诗敏博士（Dr. Kathy Leung）说。

「更重要的是，通过取消集体聚会、关闭学校或安排在家办公来大幅减少人与人之间的接触，可以遏制感染的蔓延，从而使第一批输入性病例，甚至是早期的本地传播，不会发展成为武汉之外地区的大规模流行。」

研究人员同时指出了该研究的一些局限性，包括该研究估算的准确性取决于武汉疫情是人畜共患病传染源的假设。他们还着重指出，该研究模型假设出行行为不受疾病状态的影响，且所有感染者最终都表现有具体症状——因此，可能有病情较轻的病例未被发现，从而低估疫情的规模。

最后，他们指出对疫情的预测是基于 2019 年城市间人口流动的数据，可能无法反映 2020 年的人口流动模式，特别是考虑到 2019-nCoV 对健康造成的威胁。

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