约翰·霍普金斯大学:全球新冠肺炎确诊累计超71万例


人与人之间的传播主要是由互动驱动,这可能因接触者的年龄和位置(即学校,工作,家庭和社区)而异。在疫情大规模持续暴发的背景下,人与人之间的接触模式将大大偏离其基线状况。在武汉发生疫情后,增加物理距离的措施(包括但不限于学校和工作场所关闭以及鼓励公众避免拥挤场所的健康促进措施)旨在彻底改变社交混合模式。

研究者的模拟结果表明,旨在减少社会融合的控制措施可以有效降低新冠疫情暴发的规模并延缓其高峰。

研究模型还表明,这些增加人与人之间物理距离的策略,其效果随年龄段的不同而不同。发病率的下降在小学生和老年人中最显著,而在工作年龄的成年人中最不显著。

如果将武汉的隔离限制持续到4月初,则有助于推迟新冠疫情的高峰。研究者的预测表明,过早和突然取消这些干预措施,可能会导致更早的疫情次高峰。逐渐放松干预措施可以平缓疫情的次高峰。但是,研究者的分析存在局限性,其中包括R0估计值和传染性持续时间周围的较大不确定性。

当地时间3月28日,墨西哥卫生部发言人在例行新闻发布会上表示,墨西哥总统洛佩斯不需要、也不会进行病毒检测,虽然洛佩斯总统与已经确诊的墨西哥伊达尔戈州(Hidalgo)的州长奥马尔·法亚德(Omar Fayad)曾在18日有过近距离接触。

其中β是传播率(按照R0取值),Cij描述了:“年龄段j”的接触者“年龄段i”,κ= 1-exp(–1 / dL)是每日暴露的概率个体具有传染性(d为平均潜伏期),并且γ= 1–exp(–1 / dI)是当平均感染持续时间为dI时被感染个体恢复的每日概率。研究者还纳入了无症状和亚临床病例的贡献,1-ρi表示感染病例无症状或亚临床的可能性。研究者假设年轻的个体更有可能是无症状的(或亚临床的)和传染性较小的(与Ic,α相比,传染性的比例)。

值得注意的是,对于可能出现的二次高峰,此前3月25日的中欧抗疫视频会上,钟南山院士即表示:在全球疫情的背景下,为防止第二波高峰,仍应保持现有的防控措施,同时严格外防输入。当然,据央视新闻3月27日消息,他在接受央视记者采访时同样表示,“我估计国内疫情不会出现第二波高峰。在中国群防群控的基础上,新增病例可能就局限在很小的人群中。我不相信在我们这么强有力的措施下,会出现大的暴发。”

数学模型可以帮助研究者了解新冠病毒如何在整个人群中传播,并为可能减轻未来传播的控制措施提供信息。研究者使用年龄结构化的SEIR模型模拟了武汉市持续暴发COVID-19的轨迹。由于个体间的混合模式并非随机,因此会影响疾病的传播动力学。评估物理疏离干预措施(例如学校停课)有效性的模型需要考虑社会结构和个体混合中的异质性。在研究者的模型中,研究者将纳入了针对特定年龄和特定地点的社会混合模式进行了改进,以估计特定地点的物理疏离干预措施在减少暴发扩散方面的效果。为减少与学校和工作场所的接触而采取的措施正在通过为医疗保健系统提供了应对的时间和机会,以便更有力的控制疫情。因此,如果过早取消隔离限制,由于仍然有足够的易感人群,这很容易使基本传染数再次大于1,导致感染数量将会增加。实际上,干预措施应缓慢、逐步取消,一方面是为了避免感染急剧增加,另一方面是出于物流供给等实际原因。因此,研究者模拟了以交错方式逐步取消干预。

第一种是理论性的情况:假设所有地点类型的社交融合方式都没有变化,学校没有寒假,没有农历新年假期;

研究者使用确定的阶段结构SEIR模型模拟了武汉疫情暴发1年内的轨迹。