柳叶刀-感染病学 | COVID-19流行病学及传播动力学领域取得重要进展

《柳叶刀-感染病学》（The Lancet Infectious Diseases ）近期发表复旦大学公共卫生学院余宏杰课题组在2019冠状病毒病（COVID-19）的流行病学及传播动力学领域取得的重要进展。研究旨在阐述中国大陆湖北省以外地区COVID-19的流行病学特征及传播动力学参数的动态变化。文章强调，防控措施的有效性仅在措施落实到位时才适用，如果放松现有的公共卫生干预或人群行为发生重大变化，可能会导致后续传播增加。鉴于COVID-19正在全球蔓延，此研究结果不仅为中国制定防控策略提供重要科学证据，也可为疫情进展中的其他国家提供重要参考。

作者介绍

余宏杰

教授、博士生导师

复旦大学公共卫生学院教授，博士生导师，公共卫生安全教育部重点实验室（复旦大学）主任。获国家自然基金委“杰出青年基金”资助、教育部“长江学者特聘教授”、国务院“政府专家特殊津贴”等奖项。担任Infectious Diseases of Poverty 等期刊的编委，并长期担任《柳叶刀》等20余种国际期刊的审稿人。

在湖北省武汉市被发现、确认的COVID-19已引起全球范围大流行。[1] 截止2020年4月2日，中国大陆共确诊病例81,620例[2]，全球206个国家和地区[3] 报道了确诊病例。与湖北省内以本地社区传播不同，湖北省外既包含有湖北旅居史的输入病例，也包含本地传播的病例。目前，少有研究报道湖北省外COVID-19的流行病学特征和传播动力学的变化。为此，余宏杰教授领导的团队开展了一项流行病学和模型研究，旨在阐述中国大陆湖北省以外地区COVID-19的流行病学特征及传播动力学参数的动态变化。课题组从公开的COVID-19病例数据来源，系统收集了2020年1月19日至2月17日湖北省以外地区报告的8,579例实验室确诊的COVID-19病例的个案信息。根据监测病例定义的变化，划分为2020年1月27日前后两个阶段，分阶段分析了病例的人口学特征，估计了关键事件发生的时间间隔（key time-to-event interval）、潜伏期（incubation period）和代际间隔（serial interval），并采用贝叶斯方法计算了各省有效繁殖指数（Rt）的动态变化。研究结果表明，病例的中位年龄为44岁，随疫情进展，未成年人和65岁及以上老年人的比例都有所增加。虽然中国总人口约20%为未成年人，但确诊病例中未成年人的比例仅5%。[4] 以上结果尚不能说明未成年人有更低的易感风险或感染后有更轻的临床表现。由于疫情正值2020年寒假及中国农历新年，中国的学校均处于关闭状态[5]，学龄儿童接触人数的减少可能和更低的感染风险有关，但仍需深入研究。[7]病例发病到入院的平均时间间隔从1月27日前的4.4天（95%CI: 0.0-14.0）缩短到1月28日至2月17日的2.6天（95%CI: 0.0-9.0）。从发病到收治入院隔离的时间逐渐缩短，体现了各级政府控制疫情的更快的行动力。平均潜伏期为5.2天（95%CI: 1.8-12.4），95%分位数（10.5天）表明对密切接触者的追踪和医学观察对于发现潜伏期较长的病例非常重要。平均代际间隔为5.1天（95%CI: 1.3-11.6）（图1），短于已有研究中武汉早期病例的代际间隔估计值（7.5天）。湖北省以外更短的代际间隔可能与从发病到入院的时间间隔缩短有关。平均代际间隔短于潜伏期，表明病例在症状出现前可能存在传染性。[9][10][11][12][13][14][15]

图1：潜伏期和代际间隔分布，A：概率密度分布；B：累积概率密度分布 

湖北外各省疫情的动态变化存在一定的异质性。本研究估计了疫情相对较重且病例个案信息较全的9个地区（广东省深圳市、山东省、湖南省、安徽省、河南省、江苏省、江西省、陕西省和浙江省）的Rt。结果显示，深圳市的平均Rt超过流行阈值（Rt>1表示病毒可在人群中持续传播；Rt=1表示平均每例病例在当前状态下能感染一个新的病例；Rt<1表示平均每例病例传播少于一个新病例，不能维持病毒的持续传播）约一周（1月18日至1月23日），1月22日达到峰值（1.08，95%CI: 0.74-1.54）；湖南省的平均Rt有两周（1月13日至1月28日）超过了流行阈值，1月20日达到峰值（1.34，95%CI: 1.06-1.68）；山东省呈现出略长的流行周期和持续的本地传播，1月23日达到峰值，峰值更高（1.71，95%CI: 1.32-2.17）（图2）。截止2020年1月30日，研究分析的9个地区的平均Rt均下降至流行阈值以下。

图2：有效繁殖指数的动态变化，上：深圳市；中：湖南省；下：山东省，左：每天新增病例数（有武汉或湖北暴露史的病例和本地传播病例）；右：Rt

研究结果表明，随着疫情的进展，COVID-19的流行病学特征发生了快速变化。中国政府所采取的迅速隔离病例、追踪病例的密切接触者、严格限制人群流动和接触、提高人群对疾病和预防的认知等防控措施，有效地切断了病毒在社区水平的传播，[6][8][9] 为阻断湖北省外的本地传播和扩散蔓延做出了重要贡献。文章同时强调，防控措施的有效性仅在措施落实到位时才适用，如果放松现有的公共卫生干预或人群行为发生重大变化，可能会导致后续传播增加。鉴于COVID-19正在全球蔓延，此研究结果不仅为中国制定防控策略提供重要科学证据，也可为疫情进展中的其他国家提供重要参考。

国家卫健委已将COVID-19纳入了法定报告传染病。中国政府每日在国家、省、市卫健委的官方网站上公布疫情集合数据，并公布了病例的个案信息和流行病学调查的实时信息。这种公开透明地公布疫情数据的做法得到了包括世界卫生组织在内的国际社会的高度赞扬，也为COVID-19的科学研究提供了及时的数据来源。

约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院的Andrew S Azman和法国Epicentre的Francisco J Luquero以“来自中国：控制COVID-19的希望和经验”为题，为此研究撰写了专家评述，指出：“余宏杰课题组利用公开数据回答了中国COVID-19的关键流行病学特征，发现了湖北省外九个疫情较重地区的有效繁殖指数均在2020年1月底下降到流行阈值以下，有效减缓了疫情的本地传播。作者也发现了潜伏期和代际间隔有相近的时间长度，表示病例在症状出现前或症状出现后的很短时间内就具有传染性。” 该评述同时指出：“中国公开数据的透明度和及时性超过了绝大多数国家，快速的数据分析和模型研究，为疫情进展中的其他国家提供了重要的决策依据。基于有限的新发传染病的历史信息，中国政府权衡了经济、社会以及公共卫生等多方面的影响，采取了最严格的防控措施，为其他国家采取类似措施提供了重要的先行经验。该研究结果为疫情在全球得到快速控制的可能性增加了信心。” END

参考文献（上下滑动查看）

1.Chinese Center for Disease Control and Prevention. Epidemic update and risk assessment of 2019 novel coronavirus 2020. 2020. http://www.chinacdc.cn/yyrdgz/202001/P020200128523354919292. pdf (accessed Feb 18, 2020).

2.National Health Commission of the People’s Republic of China. http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/202004/4786774c1fd84e16b29d872f95241561.shtml

3.World Health Organization. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) situation report 2020. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019

4. National Bureau of Statistics. China census in 2018. 2020. http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2019/indexch.htm (accessed Feb 10, 2020).

5. Ministry of Education of the People’s Republic of China. Notice on the postponement of the spring semester of 2020. 2020. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202001/ t20200127_416672.html (accessed March 11, 2020).

6. Litvinova M, Liu QH, Kulikov ES, Ajelli M. Reactive school closure weakens the network of social interactions and reduces the spread of influenza. Proc Natl Acad Sci USA 2019; 116: 13174–81.

7. Zhang J, Litvinova M, Liang Y, et al. Age profile of susceptibility, mixing, and social distancing shape the dynamics of the novel coronavirus disease 2019 outbreak in China. medRχiv 2020: published online March 20. DOI:10.1101/2020.03.19.20039107 (preprint).

8. Cowling BJ, Lau EHY, Lam CLH, et al. Effects of school closures, 2008 winter influenza season, Hong Kong. Emerg Infect Dis 2008; 14: 1660–62.

9. Ministry of Culture and Tourism of the People’s Republic of China. Notice on extending the spring festival holiday of 2020. 2020. https://www.mct.gov.cn/whzx/whyw/202001/t20200127_850576. htm (accessed March 11, 2020).

10. Yu P, Zhu J, Zhang Z, Han Y, Huang L. A familial cluster of infection associated with the 2019 novel coronavirus indicating potential person-to-person transmission during the incubation period. J Infect Dis 2020; published online Feb 18. DOI:10.1093/infdis/jiaa077.

11. Zou L, Ruan F, Huang M, et al. SARS-CoV-2 viral load in upper respiratory specimens of infected patients. N Engl J Med 2020; published online Feb 19. DOI:10.1056/NEJMc2001737. 12. Zhao S, Gao D, Zhuang Z, et al. Estimating the serial interval of the novel coronavirus disease (COVID-19): a statistical analysis using the public data in Hong Kong from January 16 to February 15, 2020. medRχiv 2020: published online Feb 21. DOI:10.1101/2020.02.21.20026559 (preprint).

13. Tong ZD, Tang A, Li KF, et al. Potential presymptomatic transmission of SARS-CoV-2, Zhejiang Province, China, 2020. Emerg Infect Dis 2020; 26: published online May 17. DOI:10.3201/eid2605.200198.

14. Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Meyers LA. The serial interval of COVID-19 from publicly reported confirmed cases. medRχiv 2020; published online March 13. DOI:10.1101/2020.02.19.20025452 (preprint).

15. Tindale L, Coombe M, Stockdale JE, et al. Transmission interval estimates suggest pre-symptomatic spread of COVID-19. medRiv 2020; published online March 6. DOI:10.1101/2020.03.03.20029983 (preprint).

*中文翻译仅供参考，一切内容以英文原文为准。

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