新加坡模型模拟研究：保持身体距离有助于减少COVID-19病例数
《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases ）近日发表在新加坡模拟场景中开展的一项最新研究，研究发现，多种保持身体距离的干预措施对于减少感染SARS-CoV-2病例数量有效。这些措施包括隔离感染者及其家庭成员、关闭学校和保持工作场所距离。所有方式联合干预对阻断病毒传播最有效，隔离联合保持工作场所距离的方式次之，再次是隔离联合关闭学校，最后是单独使用隔离。比起不干预，所有干预方案都能在一定程度上减少病例数。
《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases ）近日发表一项新加坡模型模拟研究，首次分析了保持身体距离[2]进行早期干预的效果。尽管加强了对疑似病例和确诊病例的监测与隔离，但新加坡的疫情仍在扩散，病例数量仍在上升。截至2020年3月23日，新加坡政府尚未要求关闭学校，只建议在工作场所保持距离，并且未在全国范围内推行。
该研究发现，在相对较低的传染性水平（基本传染数R0 = 1.5）时，联合方案可以防止全国性疫情爆发，但在较高的传染性水平（中度传染性R0 = 2.0，高度传染性R0 = 2.5）时，尽管可以减少感染，但仍会发生传播事件，因此很难预防疫情爆发。
新加坡国立大学的Alex R Cook博士说：“如果局部遏制措施，如追踪接触者以及最近实施的禁止短期访客等，都收效甚微，那么本研究的结果可以为新加坡和其他国家的政策制定提供证据，以利于强化疫情控制。如果能够有效及时地实施这些方案，就可以减少本地的传播率。”[3]
为了评估干预措施在局部遏制失败的情况下对爆发规模的潜在影响，研究者设计了一个基于个体的流感传播模型。该模型基于人口结构、个体流动以及工作场所、学校和家庭的个体接触频率，估计了SARS-CoV-2人际传播的可能性。模型参数包括个体感染者在不同时间点的传染性、无症状感染者的比例（假定为7.5%）、平均潜伏期的累积分布函数（假设SARS病毒和SARS-CoV-2的平均潜伏期均为5.3天）以及从发病到住院的时间（3.5天）。
根据该模型，作者估计了在检测到100例SARS-CoV-2社区传播病例后80天内的累积感染病例数。根据对中国武汉市COVID-19感染者的数据分析[1]，该模型选择了三个基本传染数（R0）作为传染性参数：较低传播力（R0=1.5）、中传播力（R0=2.0）和高传播力（R0=2.5）。
除零干预的对照方案之外，研究者提出了在局部遏制失败后可以实施的四种干预方案：1）隔离感染者及其家庭成员（隔离）；2）隔离联合立即关闭学校两周；3）隔离联合工作场所保持距离，建议50%的员工在家远程工作两周；4）隔离、关闭学校和工作场所隔离相结合。这些干预方案是新加坡卫生部目前正在采取的政策（隔离和关闭某些办公场所），也是控制呼吸道病毒的标准干预措施。
在零干预的基线方案中，当R0=1.5时，第80天的累积感染中位数[4]为27.9万，相当于新加坡常住人口的7.4%。感染中位数随着传染性的上升而增加：R0=2.0时，累积感染中位数为72.7万例，相当于新加坡人口的19.3%；R0=2.5时，120.7万例，相当于新加坡人口的32%。（Figure 1）
Figure 1: Total daily number and cumulative number of SARS-CoV-2 infections up to 80 days after failure of local containment for the baseline scenario, by infectivity level
与零干预的基线方案相比，联合干预最有效，当R0=1.5时，感染中值将减少99.3%（大约1800例）。但如果传染性更高，预防暴发的难度将大幅增加。如果采取联合干预方案，R0=2.0时的感染中位数为5万例（与零干预相比减少了93.0%），R0=2.5时的感染中位数为25.8万例（与零干预相比减少了78.2%）。（Figure 2）
Figure 2: Total daily number and cumulative number of SARS-CoV-2 infections up to 80 days under different intervention scenarios when R0 is 2·0
作者还分析了人群中无症状感染者的比例（无症状或症状轻微但仍具有传播力的感染者比例）大于7.5%对于疫情发展的潜在影响。即使在低传染性（R0≤1.5）时，无症状感染者比例的增加也会对疫情防控带来严峻挑战。假设R0 = 1.5，在联合干预的情况下，如果无症状感染者比例增加到50%以上，第80天的感染病例数将达到27.7万，而无症状感染比例为7.5%时，联合干预第80天的病例数只有1800例。
Alex R Cook博士还说道：“如果这些干预措施的预防效果由于无症状感染者的比例增高而显著降低，那么对感染者的隔离和治疗将会面临更大的压力，当感染者数量超过医疗系统的承受能力时，将无法对后续患者进行隔离与治疗。在无症状感染率较高的情况下，对公众的教育和病例的管理越发重要，同时需要研发疫苗，以及利用现有的药物治疗。”[3]
作者指出了该研究中存在的一些局限，包括过时的人口普查数据、人口流动的影响、输入病例（新加坡境外传播源）的影响、人际接触模式的动态变化以及其他不可预见的因素。最为突出的局限性在于，由于SARS-CoV-2的传播力和感染性等流行病学特征尚未明确，因此，对症状发作与入院的时间差、感染者在不同时间点的传染性以及无症状感染者比例的估计都是基于SARS-CoV做出的假设。
美国加州大学伯克利分校的Joseph A Lewnard和美国加州大学旧金山分校的Nathan C Lo在一篇相关评论中写道：“虽然这些干预措施有坚实的科学基础，但也要考虑多方面的伦理问题。政治领导人在制定隔离和保持社交距离等相关政策时，不能歧视任何特定人群。以公共卫生名义实施的社会和经济不公平政策的影响是持久的。干预措施可能会导致收入减少甚至失业，弱势群体受到的冲击最大，迫切需要制定相关政策来减少这些影响。应特别注意保护弱势群体，如无家可归者、被监禁者、老年人、残疾人以及无证移民。同样，对于需要长期治疗的患者以及有其他特殊需求的群体，也需要给予特别关注。”END
NOTES TO EDITORS
This study was conducted by researchers from the National University of Singapore.
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[1] Wuhan Case Data used to estimate basic reproductivity value: https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30260-9/fulltext
[2] In line with the WHO, The Lancet has moved to using the term physical distancing in place of social distancing.
[3] Quote direct from author and cannot be found in text of the Article.
[4] Interquartile ranges (IQRs) for all cumulative medians and percentage reductions are available in the paper.
题图 copyright©2020 Caia Image/Science Photo Library
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