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關於新冠病毒的傳播性,這五篇論文都說了什麽?

E02F186A75061C83DD201614C2974FEC43119919 w1080 h906▲圖片來源:論文截圖

文 | 鄭偉彬

2月9日,鍾南山團隊發布的首篇論文揭示新冠病毒感染多項臨床特征。這篇題為《Clinicalcharacteristics of
2019 novel coronavirus infection in
China》(《中國新型冠狀病毒感染的臨床特征》)的論文,發布在預印本(preprints)平台medRxiv 上。

該研究從國內31個省/市的552家醫院中提取了1099例經實驗室確診的2019-nCoV
ARD患者的數據,是迄今為止最大規模的臨床樣本分析。鍾南山為其通訊作者。

這篇論文強調,在研究的所有患者中,最常見的症狀是發燒(87.9%)和咳嗽(67.7%),但早期就診時出現發燒的比例還不到一半,僅為43.8%。同時,許多感染者並無明顯放射學特征。

有20.9%的患者在病毒性肺炎發生之前或是沒有出現肺炎,就已經確診2019-nCoV感染。至於潛伏期方麵,論文數據顯示,中位數為3天,最長可達24天。

7416BEA0FA6CD2CF4AF593C90E06F55FB5A1436E w694 h434▲圖片來源:新京報網

結合當前新冠肺炎的確診病例仍然處於整體不斷上升,未到平台期的現狀,或許可以說,正是這些特征使得新冠病毒具有更大的隱匿性,由此也造成此次新冠肺炎感染的人數明顯比SARS更多,而非其比SARS的感染能力更強。

對於此次新冠肺炎的傳播特性,除了上述談及的幾點外,還有其他特點嗎?
在此,我們借助當前已發布的論文或預印本論文進一步窺視新冠肺炎的傳播特點。雖說這些論文得出的結論未必全部可信,但其中的一些研究數據還是很有借鑒意義的。

首先,我們先來認識一個在後麵將會反複看到的一個參數:R0( Basic reproduction
number,基本再生數/基本傳染數)。基本再生數的意義是指,1個病人在易感染的人群中,平均能感染的人數。

要使病毒不具備感染性,即要保證R0<1,即平均1個病人無法再感染另外一個人,這樣該疾病就能夠被消滅;以SARS為例,WHO有研究估算,SARS在香港的傳播初期,R0為2.9,但實施控製隔離措施後,R0降為0.4,疫情得到了有效控製。

新冠肺炎的人傳人特征與無症狀感染

最早確認新冠肺炎具有“人傳人特征”以及“無症狀病例”的論文,是一篇1月24日發表在知名醫學期刊《柳葉刀》的論文,名為《A
familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel
coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a
family cluster》(《與2019年新型冠狀病毒相關的家族性肺炎,表明人與人之間的傳播:家庭聚類研究》)。

該研究是香港大學深圳醫院針對一個深圳家庭進行的。該家庭中共有6人前往武漢旅行一周。期間有5人被傳染新冠肺炎,4人在武漢時已表現出發燒、腹瀉等症狀。

804805849EC5F614BA760C16997EC90AD001D9A4 w1080 h637▲圖片來源:新京報網

但這5人並未有接觸過武漢的市場或動物。在返回深圳後,其家庭中的第7名成員(未前往武漢)亦被感染。由此證實是可以透過人傳人的途徑實現的。

在該論文中,利用2020年1月21日以前病例報告,套入傳染病的傳染模型,估計出2019-nCoV的基本再生數(R0)為3.6-4.0(95%信賴區間)。

這樣的R0值意味著什麽呢?

新冠病毒具有較低的致病性和中等傳播性

此次的新冠病毒,是過去20年中新出現的第三種能夠跨物種感染人的冠狀病毒。此前兩種分別是2003年的SARS冠狀病毒和2014年的中東呼吸綜合征冠狀病毒(MERS)。

根據一篇發表在《Microbes and Infection》(《微生物與感染》)期刊上的論文《Pathogenicity and
Transmissibility of 2019-nCoV—A Quick Overview and Comparison with
Other Emerging
Viruses》(《2019-nCoV的致病性和傳播性——快速概述和與其他新興病毒的比較》)進行的分析對比,我們可以知道,新冠病毒無論是從病毒率或是R0均沒有SARS病毒強。

但與2009年的甲型流感、2014年的中東呼吸綜合症比,則有更強的感染性(即R0值更大)。這反映在感染的人數上,即是新冠肺炎的確診病例更多。但整體來說,當前的新冠病毒似乎隻是具有相對較低的致病性和中等傳播性。

8FC4AF360841E2329F79864C267697C085C87054 w765 h693▲圖1:多種病毒的病死率及R0值比較

a.WHO: 1.4-2.5; S. Zhao, et al.: 3.3-5.5; J.Read, et al.: 3.6-4.0;
M. Shen, et al.: 4.5-4.9

b.未經治療

其他城市疫情相對武漢具有1-2周的滯後性

根據另一篇於1月31日發表在《柳葉刀》上的論文《Nowcasting and forecasting the potential
domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak
originating in Wuhan, China: a modelling
study》(《對源自中國武漢的2019-nCoV暴發的潛在國內和國際傳播的預測和預測:一項模型研究》)認為,中國多個主要城市的疫情已經呈指數增長,但大概滯後於武漢暴發的大約1-2周。

香港大學這篇論文是基於人口流動、確診病例和病毒的序列間隔估計值(感染者感染其他人所需的時間)三個數據來源,對武漢地區疫情規模做出了估計,並基於易感-暴露-傳染-恢複集合種群模型,對我國主要城市和國際主要城市的疫情進行模擬。

論文中,研究團隊估計在2020年1月25日前,武漢市可能有多達75800人感染了2019年新型冠狀病毒(2019-nCoV),並且因為春運人員的大規模流動,相當數量的新冠病毒感染病例可能已經從武漢潛入到了中國多個主要城市中。

論文估計,感染人數倍增時間為6.4天(95% CrI
5.8ー7.1)。此外,在這個時間節點中,重慶、北京、上海、廣州和深圳分別從武漢輸入病例估計值為461例、113例、98例、111例和80例。

如果2019-nCoV
的傳播能力在國內各地都是相似的,並且隨著時間的推移,疫情會在中國多個主要城市呈指數增長,暴發時間大概滯後武漢1-2周。

DB7A83C7E6EF6AD3E1F12AF225F4D120F44D3371 w893 h756▲圖2:2019年春運期間從武漢出發的主要航空和火車出行路線

深色和較厚的邊緣代表更多的乘客。國際出境航空旅行(黃色)占所有出境航空旅行的13.5%,排名前40位的國內(紅色)出境航空路線占81.3%。

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▲圖3:武漢地區估計基本繁殖數量和估計暴發規模的後驗分布:估計截至2020年1月25日

病例與有症狀或傳染性感染相對應。病例數小於感染數,因為一些感染者仍處於潛伏期。我們假設受感染的個體在潛伏期沒有感染力(即類似於嚴重的急性呼吸綜合征相關冠狀病毒)。

PDF =概率密度函數。

FOI=感染力。

在本論文中,基本再生數R0是用馬爾科夫蒙特卡洛方法估計的,結果為2.68(95% CrI 2.47-2.86)。

“如果立即在所有受影響地區采取大規模、甚至嚴厲的限製人口流動的相關措施,就很有可能控製住病毒的局部傳播。不過,具體應該做什麽、做到何種程度,與地區的具體情況相關,沒有一套適用於所有環境的規範性幹預措施。”論文合著者、香港大學的Kathy
Leung博士表示。

湖北之外,新冠肺炎感染數倍增時間得到延遲

如何降低R0成為應對傳染病的關鍵因素。在預印本論文《Epidemic doubling time of the 2019 novel
coronavirus outbreak by province in mainland
China》(《2019年中國大陸各省份的新冠狀病毒暴發倍增時間估計》)中,論文分析了中國大陸地區2019年新冠狀病毒暴發的流行倍增時間。

該論文認為,目前的平均倍增時間為1.0到3.3天,湖北累計發病的平均倍增時間為2.4天(2020年1月20日-2月2日),平均倍增時間<2天的省份包括重慶、福建、黑龍江、河南、湖南、江西、山東、上海、山西、四川、雲南、浙江。其中,河南、湖南、山東的平均倍增時間最低。

各省份倍增時間的增長軌跡表明,中國采取的社會疏離措施在一定程度上減緩了疫情的蔓延。

如圖所示,在湖北省之外,感染發病率翻倍所需要的時間正變得越來越長,第4次翻倍時大概需要2.5天,而第8次翻倍時,則需要近5天時間。

所以,所有非湖北省份的總累積發病率隨時間增加(圖中的2),表明該流行病在湖北以外地區呈次指數增長。這與自春節以來,各省份的自我隔離和對來自武漢實施旅遊檢疫(2020年1月23日實施),使得全國各地有不同程度的跨省跨市旅遊限製,都可以解釋“零散的”(piece-meal)時間成倍增長的現象。

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▲圖4:湖北省與其他中國大陸省份敏感性分析:感染病例倍增次數與倍增時間的關係圖

1為湖北省的,2為湖北省以外的中國大陸省份。

不過,這種隔離措施雖然很大程度上減少了人口的流動。但隨著未來企業複工時間的臨近,大量勞動人口返回城市,城市內部的隔離或防控措施能在多大程度上繼續保持這種效果,還需要進一步觀察。

對比往年進入一線城市的人口流動規模(遷徙規模指數)可以發現,目前仍然有大量的人員並未返城。

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▲圖5:一線城市的人口遷徙規模指數

所以,一旦這些人口全部返回,城市將再次變得擁堵,地鐵將重新變得擁擠。人口近距離密集接觸將變得無法避免,加之可能存在隱匿的感染者,這些都對後續防控疫情工作形成巨大的挑戰。

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