疫情爆发时，如何量化病毒的强度以及传播力？你需要了解下R0

如果你看过讲述一种新型病毒在全球肆虐的电影《传染病》（Contagion，2011年），那就一定听说过这个术语，“R₀”。

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实际上，即使你没看过这个电影，在这一轮铺天盖地的疫情相关新闻中，R₀也时不时出现在各类报道中。

R₀怎样描述疫情

R₀（读作“R naught”）并不是好莱坞杜撰出来的术语，它表征着流行病学中的一个重要概念，也是疫情暴发（就像目前发源于中国的新型冠状病毒一样）期间公共卫生规划的重要组成部分。

科学家运用R₀（传播数指标）来描述传染病强度。R₀已经成了衡量流行病以及大规模公共疫情暴发强度的重要指标，例如2003年的SARS疫情、2009年的H1N1流感疫情以及2014年发生在西非的埃博拉疫情。

R₀的正式定义是：每个感染者在被感染期间平均会传染给多少人。

在图示这个想象场景中，R₀=2。

R₀=2时，病毒的传染力：0号病人传染2人，这2人每人又会传染2人，依此类推。

这个术语有两种用法。

基本传播数（basic R₀）指标表征了病毒的最大传染力。它描述的是一名感染者进入一个完全易感的社区会造成的传染情况。因此，R₀是一种基于理想场景的估算。

有效传播数（effective R₀）指标则取决于整个人口当前对传染病的易感性。这种衡量传播力的方法得到的结果很可能要比基本传播数指标低，这是因为它要考虑很多因素，比如是否有人接种了能够预防疾病的疫苗，是否有人因为先前感染过此类传染病所以产生了免疫力。因此，有效R₀会随着时间的推移而发生变化，并且是一种基于更加现实的人口状况作出的估算。

有一点相当重要，那就是基本传播数和有效传播数指标都是基于实际情况而定的。它们都会受到病毒特性的影响，比如病毒的传染力有多强；它们也会受到宿主人口状况的影响——比如营养情况或者是否有其他病症影响免疫系统；此外，它们还会受到环境的影响，例如人口统计资料、社会经济因素以及气候因素。

举个例子，麻疹的R₀在12~18之间，具体数值取决于人口密度、预期寿命这样的因素。这个R₀数值相当高，主要是因为麻疹的病毒传染力极强。

另一方面，流感病毒的传染力则要弱许多，R₀值在2~3之间。因此，流感并不能引起像麻疹那样的极大规模传染，但因为它能变异且能逃过人体免疫系统的“追杀”，所以流感病毒仍旧存在。

为什么R₀在公共卫生领域如此有用？

人口学家阿尔弗雷德·洛特卡（Alfred Lotka）在20世纪20年代提出了R₀这个指标，当时是为了衡量给定人群的生育率（因此，R₀的原意是生育数指标）。

20世纪50年代，流行病学家乔治·麦克唐纳（George MacDonald）建议用R₀表征疟疾的传染力。他提出，如果R₀小于1，那么疾病就会灭绝，因为平均来说，每个感染者只能传染不到一个易感者。另一方面，如果R₀大于1，那么疾病会继续扩散。

公共卫生机构在疫情暴发时，都会采取措施，努力让R₀降到1以下。这点在处理像疟疾这样具有极高R₀值的传染病时相当困难。相对那些人口分散的地区，在印度和中国这样人口高度稠密的国家，要想让R0降到1以下就更加困难了。

科学家估算，2003年的SARS疫情刚开始时的R₀在2.75左右。疫情暴发一两个月后，有效R₀降到了1以下，这要归功于我们根据干预战略作出的巨大努力，比如隔离和各种检疫活动。

然而，即使有效R₀降到了1以下，疫情也不会立刻停止。这是因为，虽然平均来说，一个感染者只能传染不到一人，但偶尔还是会出现一人传染数十人甚至数百人的情况。这个人我们称之为“超级传播者”。官方文件显示，在SARS疫情期间，新加坡、香港和北京出现了多位超级传播者。

因担心新型冠状病毒肺炎扩散而佩戴口罩的香港市民，照片摄于2020年2月

新冠的R₀与未来

已经有数个机构估算了此次新型冠状病毒的R₀值。

帝国理工学院的研究小组认为，这个值应该在1.5~3.5之间。中国科学院自动化研究所和中国科学院大学的科学家对R₀的估算则要高得多，为4.08。

出现这么大的差异并不意外。估算R₀值涉及许多不确定因素，例如，确诊病例数量就很难预测，尤其是在疫情暴发之初。

从目前的这些估算值来看，对未来究竟会有多少新冠病毒肺炎确诊病例的预测具有高度不确定性，并且很可能会出现偏差。

困难来自许多方面。

其一，新型冠状病毒的基本属性——比如传染期——目前尚未明确。
其二，研究人员还不知道有多少例轻症病例（mild case），以及正携带并传播病毒但因未表现出症状而逃过检疫的病例。
其三，大多数人在感染新型冠状病毒后确实能够康复，此后就很可能对其免疫，不再感染。目前仍不明确人群易感性的变化会如何影响疫情扩散。这对此次疫情的发源地武汉来说相当重要。
最后，并且可能也是最重要的一个方面：没人知道目前采取的这些疾控措施会对未来产生什么影响。隔离检疫这样的措施会对病毒未来的传播造成何种影响？流行病学家目前对R₀的估算并未给出这个问题的答案。

本文作者：约瑟夫·艾森伯格（Joseph Eisenberg）是密歇根大学传染病学教授。

资料来源：

R0: How scientists quantify the intensity of an outbreak like coronavirus and its pandemic potential

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