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重大疾病防控

新型冠状病毒肺炎文献梳理(2020.02.14)

2020-02-21 13:59:27 来源:9822金沙平台

 本文参照中国疾控中心《新型冠状病毒感染的肺炎疫情紧急研究议程:传播和非药物缓疫策略》,检索并整理了近期疾病传播特征、疾病临床特征、流行轨迹和医疗卫生服务需求预测、防控策略的监测和评估四个领域的文献,以供各位专家参考。


    一、疾病传播特征 

   

1.202024日《Microbesand Infection》:复旦大学研究人员基于与其他新发病毒的比较,综述2019-nCoV的致病性和传播性

机构或团队:复旦大学


事件概要:
2020年2月4日,Microbes and Infection上发表了来自复旦大学的题为“Pathogenicity andTransmissibility of 2019-nCoV—A Quick Overviewand Comparison with Other Emerging Viruses”的文章。


   

文章认为尽管2019年-nCoV和SARS、MERS一样可引起严重的呼吸系统疾病,但是根据临床证据表明,2019-nCoV的致病性通常低于SARS-CoV,且远低于MERS-CoV。
另外,2019-nCoV的传播率仍有争议。考虑到R0的复杂性,需要进一步评估和持续研究,包括R0估计值更新和方法改进。幸运的是,随着病例信息的积累,一个主要的趋势是R0的估计值正在减少。而随着我国控制措施的实施,截止2020年1月22日,有效繁殖数(Re)已降至2.08(95%z置信区间:1.99-2.18)。只要病毒从一个人传播到另一个人的过程能够被实质性和持续性地中断(R<1),就完全有可能控制并最终******疫情。
文章还讨论了2019-nCoV的致病性和传播性之间的关系。通过对比几种常见新发病毒的致死率和R0值的关系,明显表明空气传播的病毒往往比通过接触传播的病毒有更高的R0值。此外,较高的致病性往往与较低的传染性有关,这也可能在不同亚型的病毒中也适用。
文章认为需要进一步的研究来填补2019-nCoV病毒在突变、致病性和传染性方面的常识空白,以进一步完善风险评估和应对措施,并最终有利于2019-nCoV的控制和预防。此外,由于抗冠状病毒药物和疫苗仍在开发中,恐惧心理在社会经济方面会产出一些影响,这与当年SARS暴发时期一样。因此,加强公众教育和信心非常重要。


  

原文链接:https://sciencedirect.xilesou.top/science/article/pii/S1286457920300265



   2.2020211medRxiv预印版:2019-nCoV型新型冠状病毒具有比最初估计更高传染性和感染性


  

机构或团队:美国洛斯阿拉莫斯国家实验室


   

事件概要:
美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员在medRxiv预印版平台发表论文“The Novel Coronavirus,2019-nCoV, is Highly Contagious and More Infectious Than Initially Estimated”,先容了2019-nCoV型新型冠状病毒具有比最初估计更高传染性和感染性。


   

新型冠状病毒(2019-nCoV)是一种新近出现的人类病原体,自2020年1月以来已广泛传播。最初,基本生殖数R0估计为2.2至2.7,该文章中科研人员提供了该数量的最新估算,其收集了广泛的个案报告,并估计了主要的流行病学参数,包括潜伏期,将这些估算值以及高分辨率的实时人类旅行和感染数据与数学模型相结合,科研人员估计早期流行期间的被感染人数每2.4天翻一番,R0值很可能介于4.7和6.6之间。此外,科研人员进一步表明,仅对有症状的人进行检疫和接触追踪可能无效,并且需要尽早采取强有力的控制措施来阻止病毒的传播。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021154v1.full.pdf   



    3.2020211bioRxiv2019年新型冠状病毒在hACE2转基因小鼠中的致病性


   

机构或团队:中国医学科学院、中国疾控中心


    

事件概要:
中国医学科学院等于2020年2月11日在bioRxiv上发表题为“The Pathogenicityof 2019 Novel Coronavirus in hACE2 Transgenic Mice”的文章。
预防和治疗新型冠状病毒肺炎的首要任务是在体内发现2019-nCoV的致病性。在感染的转人类ACE2基因(hACE2)小鼠中检测到体重减轻和病毒复制。典型的组织病理学表现是间质性肺炎,在细支气管和血管周围有大量炎性细胞浸润,并且在支气管上皮细胞和肺泡上皮细胞中观察到病毒抗原。在感染2019-nCoV的野生型小鼠和模拟感染的hACE2小鼠中未发现该现象,这阐明了hACE2小鼠中2019-nCoV的致病性,并验证了科赫假设。该模型可能有助于开发针对2019-nCoV的疗法和疫苗。



    *注,本文为预印本论文手稿,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用。



    原文链接https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.939389v1
 


 

   

二、疾病临床特征


   

1.202027日《Radiology》:两例2019年新型冠状病毒肺炎的CT表现


  

机构或团队:温州医科大学附属台州医院放射科


   

事件概要:
Radiology于2月7日网络出版了温州医科大学附属台州医院放射科发表的论文“CTManifestations of Two Cases of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia”,该研究报告了2例2019新型冠状病毒(2019-nCoV)患者,这两名患者均有武汉接触史。研究基于CT扫描论证了病程随时间的变化情况。


  

案例1:一名居住在武汉的45岁女性因咳嗽和发烧入院2天。入院时,她的体温升高(38.2°C),听诊时双肺均有粗糙的呼吸音。实验室检查显示:中性粒细胞比率增加(81.2%,正常范围40.0%-75.0%),淋巴细胞比率减少(12.8%,正常范围20.0%-50.0%),红细胞沉降率增加(24 mm / h,正常范围 <20mm / h),D-二聚体浓度正常,淋巴因子IL-6升高(27.47 pg / ml,正常范围0.1-2.9 pg / ml)。实时荧光PCR技术显示,患者痰液呈2019-nCoV核酸阳性。胸部CT平扫显示,双侧为多发性周围实变区。小叶间间隔增厚并表现出“铺石路样”和支气管扩张。相邻胸膜增厚,无纵隔淋趋承肿大或胸膜积液。入院两天后,患者体温升至39.2°C,体质症状恶化。重复胸部CT显示渐进性固结,“铺石路样”症状消失。经过抗病毒和对症治疗后,患者将继续密切观察并改善症状。


  

案例2:一名32岁的男性曾到中国武汉出差。他因咳嗽和发烧入院。入院时,他的体温略有升高(38.1°C),听诊时发现双肺的呼吸音较差。实验室检查显示全血细胞计数值正常,C反应蛋白和D-二聚体浓度正常。淋巴因子IL-6水平升高(413.6 pg / ml,正常范围0.1-2.9 pg / ml)。实时荧光PCR技术显示,患者痰液呈2019新型冠状病毒(2019-nCoV)核酸阳性。胸部CT平扫显示,右下肺叶胸膜下实变。支气管扩张伴邻近胸膜反应性增厚。无纵隔淋趋承肿大或胸腔积液。经过3天的抗病毒和对症治疗后,右下肺叶实变增大。8天后胸部CT平扫显示好转。10天后患者恢复平稳。


   

原文出处:https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200280 



   2. 2020210medRxiv预印版:1232019年新型冠状病毒性肺炎患者外周血淋巴细胞亚群和细胞因子的特征


  

机构或团队:重庆大学附属三峡医院


   

事件概要:
重庆大学附属三峡医院在medRxiv预印版平台发表论文“Characteristicsof lymphocyte subsets and cytokines in peripheral blood of 123 hospitalizedpatients with 2019 novel coronavirus pneumonia (NCP)”。


   

研究将123名2019年新型冠状病毒性肺炎患者(NCP)分为轻度和重度两组,通过检测分析其外周血淋巴细胞亚群和细胞因子的特征,探讨NCP患者的细胞免疫和细胞因子状态,并预测细胞免疫水平、细胞因子与患者严重程度之间的相关性。结果表明,严重的NCP患者中CD4+T和CD8+T的水平较低。IL-6和IL-10水平在重症患者中较高。此外,T细胞亚群和细胞因子可作为轻度到重度转变的预测信号,但对于CD4+T、CD8+T、IL-6和IL-10的“预警值”,仍需要扩大采样范围以进一步确认。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.20021832v1
 


 

   

三、流行轨迹和医疗卫生服务需求预测


   

1.202027medRxiv预印版:整合人体运动数据以改进对2019-nCoV的流行病学评估


   

机构或团队:中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验


   

事件概要:
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验在medRxiv预印版平台发表论文“IncorporatingHuman Movement Data to Improve Epidemiological Estimates for 2019-nCoV”。


   

研究开发了一种结合人类运动数据的地理分层去偏评估模型,以改进对2019-nCoV的流行病学评估。研究指出,由于早期数据报告的不完整和延误性,在中国湖北省武汉市报告数据不足的情况下,评估新型冠状病毒(2019-nCoV)的流行病学特征具有一定挑战。研究结合武汉、湖北省(不包括武汉)和中国大陆(不包括湖北))三个分层区域中人员流动性和病例报告数据,开发了一种地理分层去偏评估模型。结果显示,2020年1月23日武汉封城之前,武汉市的潜在感染率约为0.12%(18556人),基本再生数为3.24。基于这种评估模型的预测结果,对疫情的控制和预防工作的优先次序具有重要意义。


  

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.07.20021071v1
(中国科讯)


  

2.202029medRxiv预印本:美国研究团队利用国际确诊病例分析早期2019-nCoV疫情,表明2019-nCoV的传播速度可能比之前估计的要快


  

机构或团队:美国剑桥大学、密歇根大学、宾夕法尼亚大学


   

事件概要:
2月9日,medRxiv预印本上刊登了来自美国剑桥大学、密歇根大学、宾夕法尼亚大学的题为“Analysis of theepidemic growth of the early 2019-nCoV outbreak using internationally confirmedcases”的文章。


    文章的分析数据是1月23日前去武汉旅行过的46个冠状病毒感染病例的信息,他们在2020年2月5日以后分别在香港、日本、韩国、澳门、新加坡和台湾得到确诊。大多数病例都有详细的旅行史和疾病进展。

与之前的分析相比,本文的一个重要区别是,利用症状出现时间、先前报告的潜伏期和旅行史,对每个病例的感染时间进行了信息模拟。然后,结合1月23日武汉实行的旅行禁令,将一个简单的指数增长模型拟合到模拟感染时间分布的计算上。使用具有扩散先验的贝叶斯分析来量化估计的流行病学参数的不确定性,并对先前规范的不同的潜伏期选择和超参数进行了敏感性分析。
分析结果表明,文中的模型很好地拟合了感染时间的分布。假设到选定国家和地区的旅行率(travel rate)在研究期间是恒定的,文章发现该流行病每2.9天(95%置信区间:2天—4.1天)就会成倍增长。使用之前报告的2019-nCoV潜伏期时间,估计基本繁殖数(basicreproduction number, R0)为5.7(95%置信区间:3.4—9.2)。该文章中估计的流行病学参数高于之前利用武汉确诊病例研究报告的数值,表明2019-nCoV的传播速度可能比之前估计的要快。
此前,Li等在《新西兰医药杂志》上根据武汉首批425名2019-nCoV患者资料估计疫情每7.4天就会扩大一倍,估计的基本繁殖数为2.2(95%[CI]:1.4-3.9),Wu等在《柳叶刀》的另一篇报道中估计的基本繁殖数为2.7(95%CrI:2.5–2.9)。Read、Zhao等人则报告了更大的基本繁殖数2.24—3.58(详情可查看参考文献)。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.06.20020941v1 



   3.2020211medRxiv:香港理工大学基于中国大陆手机数据预测2019-nCoV流行趋势


  

机构或团队:香港理工大学、中国城市规划设计研究院、深圳大学、北京师范大学


  

事件概要:
香港理工大学等于2020年2月11日在medRxiv上发表题为“SpatiallyExplicit Modeling of 2019-nCoV Epidemic Trend based on Mobile Phone Data inMainland China”的文章。


   

文章指出,截至2020年2月7日,中国大陆确诊2019-nCoV感染病例总数达到34,546例,其中722例死亡,2,050例康复。尽管中国大多数城市已有确诊病例,但城市的流行动态尚不清楚。研究人员在城市层面模拟2019-nCoV的流行动态,并预测中国大陆在不同情景下的流行趋势。研究使用手机数据并修改了经典的流行病学易感-传染-恢复(SIR)模型,以考虑中国大陆2019-nCoV疫情的几个独特特征。研究人员使用从1月25日到2月1日的确诊病例对修改后的SIR模型进行训练,并通过2020年2月2日收集的数据进行验证。2月2日新感染病例的预测准确性(R2=0.94,RMSE=18.24)高于使用经典SIR模型(R2=0.69,RMSE=40.18)。研究人员使用经过训练的模型来预测不同情景下未来30天(直到2020年3月2日)的流行趋势,包括保持早期趋势,像2003年的SARS一样成功地控制疾病,因工作/学校恢复增加人与人之间的联系三种情景。结果表明,在上述三种情景下,到2020年3月2日,中国大陆的总感染人数将分别为1053万、15万和41万,控制病毒传播的城市分别为67%、100%、91%。


  

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021360v1 



   4.2020211medRxiv预印本:2019-nCoV疫情暴发的流行趋势分析及风险评估


  

机构或团队:东南大学


   

事件概要:
2月11日,medRxiv预印本上发表了一篇来自中国东南大学研究团队的题为“EPIDEMIC TRENDSANALYSIS AND RISK ESTIMATION OF 2019-NCOV OUTBREAK”的文章,对2019-NCOV疫情暴发的流行趋势及风险进行了评估。


  

文章中收集了截止2020年2月6日报告的确诊NCIP病例的人口学特征、暴露史和发病时间数据。针对我国春节期间人口大量迁移的问题,文章提出了一个流动SEIR模型(Flow-SEIR)来进行实证分析。文中使用百度移民的数据(网址:http://qianxi.baidu.com/)估算了2020年2月10日至28日假期后重返工作岗位的移民人数,并结合确诊病例数据,确定并估计了从家到工作场所的移民返回风险。
文章主要研究结果有:(1)预计2月7日至2月9日,每日新增病例数达到峰值水平,即全国疫情拐点时间。拐点过后,感染人数增长将变缓慢,疫情将逐步得到控制。湖北省确诊病例预测峰值可达62800例(56900-70300,0.95 CI)。湖北的高峰时间是2月29日(2月25日-3月08日,0.95 CI)。除湖北外,其余地区高峰到达时间为2020年3月8日至3月15日。从高峰到疫情结束大约需要1.5-2个月。大多数省份的预测峰值都小于1000。2020年3月至2020年6月疫情将基本稳定。(2)湖北省感染患者的估计数呈现出一个锋芒陡峻的特点,呈现出疫情趋于一致的总体趋势。(3)必要的自我保护和隔离意识对防疫工作十分有效,可以减少近90%的病人数量。自我保护和隔离的效果强于交通管制政策。省级交通管制只能缓解21.06%-22.38%。(4)疫情预警非常重要。在文章实验和分析环境下,结果表明如果提前1天及时实施城市封锁,全国最终将减少约3600人;如果延误1天,大约增加1800人感染。(5)假设假阴性患者率为50%,潜在传播率为确诊患者的1-4倍,则感染人数的实际峰值可能在214400-472500之间。假设假阴性患者的传播率是确诊患者的两倍,如果假阴性率在一周内下降5%,患者峰值将下降11.62%,而如果一周内减少10%,高峰病人数将减少21.91%。说明及时发现假阴性人群对疫情控制更为有效。(6)在不加控制条件下,春运返城将加剧疫情,特别是广东、浙江、江苏、湖南、河南、上海、福建和北京。文章由于没有可用的初始数据,没有进行2019-nCoV的全球传播分析和评估。


  

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021444v1



   5. 202025medRxiv预印版:中国境外新型冠状病毒2019-nCoV暴发的风险评估


  

机构或团队:塞格德大学


   

事件概要:
匈牙利塞格德大学的科研人员在medRxiv预印版平台发表论文“Risk assessmentof novel coronavirus 2019-nCoV outbreaks outside China”,其开发了一种计算工具来评估中国境外新型冠状病毒暴发的风险。


    

科研人员评估了一国从输入病例中暴发一次重大疾病的风险对关键参数的依赖性,这些关键参数包括:(i)封闭地区以外的中国大陆累计病例数的演变;(ii)目的国与中国之间的连通性,包括基准出行频率,出行限制的影响以及目的地入境检查的效力;(iii)控制措施在目的地国家的效力(以当地区域约束指标Rloc表示)。研究发现,在与中国的连接性较低但Rloc相对较高的国家中,降低暴发风险的最有益的控制措施是通过入境筛查或旅行限制进一步减少其输入数量;连通性高但Rloc较低的国家从进一步降低Rloc的政策中受益最大;中间国家应该考虑将这些政策结合起来。对来自美洲、亚洲和欧洲的部分国家/地区进行了风险评估,科研人员调查了其风险如何取决于这些参数,以及随着中国病例数的增加,风险如何随时间增加。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020503v1



   6.202025medRxiv:加州大学伯克利分校使用逻辑增长模型预测2019-nCoV流行


  

机构或团队:加州大学伯克利分校


   

事件概要:
加州大学伯克利分校于2020年2月5日在medRxiv上发表题为“Forecasting theWuhan coronavirus (2019-nCoV) epidemics using a simple (simplistic) model”的文章。


  

研究人员使用截至2020年1月28日的数据分析了中国大陆确诊的感染病例。此外,截至2月3日的所有可用数据都以相同的方式处理。对于第一个期间(截至2020年1月28日),累积的病例数遵循指数函数。但是,从1月28日起,指数增长呈下降趋势。有效传染数的持续下降也证实了这种慢于指数的增长。反向趋势分析表明最初的基本传染数R0约为2.4到2.5。研究人员使用了一个简单的逻辑增长模型,该模型非常适合所有报告的数据。研究人员使用该模型和第一组数据,估计2月中旬病例数达到******,约21,000例。使用所有可用数据,******病例数会更高,为29,000,但其动态没有改变。这些预测没有考虑到任何其他可能的次要感染源。


   

*注,本文预印本论文,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020461v1



    7.202027日《Swissmedicine weekly》:对2019年新型冠状病毒病死率估计需谨慎


   

机构或团队:瑞士巴塞尔大学医院、瑞士巴塞尔大学


    

事件概要:
瑞士巴塞尔大学医院于2020年2月7日在Swiss medicineweekly上发表题为“2019-Novel Coronavirus (2019-nCoV): estimating the case fatalityrate – a word ofcaution”的文章。


   

2019年新型冠状病毒如何传播、潜伏期,无症状感染特征、确切的基本再生数R0、症状消失后到病毒散去持续时间,会有严重病征的风险人群,最终病死率等等问题的准确解答对于预测病毒暴发动态、制定适当有效的预防措施以及为潜在的大流行做好准备至关重要。病死率和需要住院治疗的感染比例的准确估算对于平衡感染控制干预措施的社会经济负担以及对人类的潜在利益至关重要。
目前,通过将死亡人数除以确诊病例数来估计病例死亡率得出的数字并不代表真实的病死率,可能相差几个数量级。基于人群的呼吸道分泌物的核酸检测极有可能低估了疫情暴发的规模,因为无症状患者或感染后恢复的患者可能不再出现PCR阳性结果,因此需要一种敏感的2019-nCoV特异性血清学检测方法来可靠评估过去的暴露率,并可能有助于评估群体免疫力。
该文章称关于此次疫情的病死率,湖北省、中国不同地区和其他国家报告的估计值之间存在很大差异的现象很值得关注。该文章认为武汉报告的较高的病死率可能被高估了,轻度或无症状的病例可能在很大程度上仍未被识别,尤其是在流感季节,以至于武汉市受感染的真实病例数可能被大大低估了。另外由于武汉市的医疗设施和检测能力已达到极限,疫情进一步扩大后,漏诊可能会进一步加剧。该文章认为,由于武汉目前减缓传播的措施,中国其他地区和国家获得了关键的准备时间,可以更好地追踪从其人群中首次出现这种病毒开始的病例,估计值可能更准确。
此外,文章认为武汉以外地区较低的病死率可能被低估,由于流行病在其他地区和国家暴发稍后,致命病例的发生和报告可能会延迟,还有可能导致先前可归因的死亡人数被低估。病死率的差异可能是由于大流行期间的医疗护理能力不同所致。在中国不同地区以及世界不同地区对2019年新型冠状病毒的敏感性也不同。
该文章认为,包括WHO,美国CDC,欧洲CDC以及知名期刊,都面临着数据的快速生成和传播的挑战,这些数据主要在社交媒体平台上发布。因此,必须定义新的方法,来验证此类信息(有时带有误导性,有时带有重要信息)的准确性。2019-nCoV流行进行建模仍然具有挑战性。


   

原文链接https://smw.ch/article/doi/smw.2020.20203



    8.202025medRxiv:南安普顿大学基于旅行网络的模型评估2019-nCoV在中国国内外的传播风险


   

机构或团队:南安普顿大学、中国疾病预防控制中心、复旦大学等


    

事件概要:
南安普顿大学于2020年2月5日在medRxiv上发表题为“Assessing spreadrisk of Wuhan novel coronavirus within and beyond China, January-April 2020: atravel network-based modelling study”的文章。


   

研究人员评估2020年1月至2020年4月2019-nCoV在中国国内外传播的潜在风险和地理范围。基于去识别和汇总的手机数据、航空旅客路线数据以及病例报告,研究人员确定了从武汉和中国其他高风险城市输出的2019-nCoV的国内和国际目的地及相对输入风险。结果显示,武汉封城很可能发生在人口离开武汉的高峰期后期,在农历新年之前,旅客前往中国的邻近城市和其他大城市,而且在疫情初期大部分病例旅行时已出现症状。如果在17个高风险的二级城市发生二次疫情,该病毒可能会在农历新年假期后在中国境内外的其他高度联系的城市中传播病毒。研究估计,在武汉封锁之前的两周内,有59,912名航空旅客从武汉前往中国大陆以外的382个城市,其中834名(95%UI:478-1349)感染了2019-nCoV。这些城市中的大多数位于亚洲,但欧洲、美国和澳大利亚的主要枢纽城市也很突出,这些城市在预测的输入风险和报告的病例之间有很强的相关性。由于已经发生了大范围的传播,因此可能需要在中国的高发城市和全球目的地对大量航空企业的旅客进行筛查。研究人员得出,2019-nCoV可能在中国和国际进一步扩散。所有国家都应为控制2019-nCoV感染做好准备,特别是易受影响地区。


   

*注,本文预印本论文,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.04.20020479v1
 


  

   

四、防控策略的监测和评估


   

1.2020211medRxiv:湖北省封锁导致武汉和北京2019-nCoV出现不同的传播动态


   

时间:2020年2月11日


    

机构或团队:中国科学院动物研究所、兰州大学


   

事件概要:
中国科学院动物研究所等于2020年2月11日在medRxiv上发表题为“The lockdown ofHubei Province causing different transmission dynamics of the novel coronavirus(2019-nCoV) in Wuhan and Beijing”的文章。


   

文章指出,自2019年底出现新型冠状病毒(2019-nCoV)疫情之后,许多研究人员报告了预测的病毒传播动态。然而,在严格的控制政策下,新型冠状病毒并没有在湖北省以外自然地传播,而且没有一个预测与实际情况相符。研究人员使用传统的SEIR模型,充分估计了控制措施的效果,以预测武汉和北京的病毒传播情况。研究人员预测,2019-nCoV疫情将分别于3月10日在武汉和3月31日在北京达到高峰。在传播的高峰期,北京的传染性人数比武汉的传染性人数要少得多(仅为0.3%)。湖北省的封锁暂停了2019-nCoV在全国和全球的爆发。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021477v1



   2. 202028日《柳叶刀》发文称快速隔离有症状患者可防止疫情在中国以外国家持续暴发


  

机构或团队:牛津大学


  

事件概要:
牛津大学于2020年2月8日在《柳叶刀》上发表题为“Pandemic potential of 2019-nCoV”的文章。


  

文章指出,新型冠状病毒(2019-nCoV)最终是否会导致全球大流行的一个重要决定因素是其在输入到一个新国家后是否能够确立地位。迄今为止,已有24个国家报告了2019-nCoV感染病例,但在中国以外很少发生人与人之间的传播。决定2019-nCoV能否在到达新国家时建立并引起持续暴发的关键指标是传染数R,它表示每个感染者将病毒传播给的平均人数。如果R大于1,则可能发生持续传播。如果无感染症患者可以传播2019-nCoV,这可能是具有挑战性的。但是,目前几乎没有证据表明2019-nCoV无感染症患者可以传播。
对有症状患者的检测和隔离并不总是有效地进行,并且在症状较轻时进行检测具有挑战性。因此,有时可能需要努力应对症状发生前的传播。研究人员指出,仅通过对有症状患者进行快速隔离,包括对轻症患者进行自我隔离,就可以防止疫情在中国以外国家持续暴发。


   

原文链接:https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30068-2/fulltext 



    3.2020212medRxiv预印本:中山大学等团队分析武汉市2019-nCoV疫情分布及其与人口迁移的关系


   

机构或团队:中山大学、波士顿大学、哥伦比亚大学、沈阳农业大学


   

事件概要:
2月12日,medRxiv预印本上发表了一篇来自我国中山大学、沈阳农业大学和美国波士顿大学、哥伦比亚大学团队的题为“Distribution ofthe 2019-nCoV Epidemic and Correlation with Population Emigration from Wuhan,China”的文章。


    我国仍在蔓延的2019- nCoV肺炎疫情尚未达到高峰。在武汉封城之前,已有500万人从武汉出行迁出,这可能是病毒传播者的来源。文章认为武汉市早期疫情的病例分布及其与人口迁出的关系,对今后疫情的预警和预防具有重要意义。

文章收集了截至2020年1月30日我国正式报告的2019-nCoV肺炎病例。利用ArcGIS和WinBUGS对这些病例的时间和位置信息进行了提取和分析。武汉市和湖北省的人口迁移数据由“百度迁徙”提取,并与病例数量进行相关分析。
分析结果表明,2019-nCoV肺炎病例主要分布在湖北等华南省份。热点省份包括与湖北相邻的四川省和云南省。虽然武汉市的病例数量******,但时间风险相对稳定;而一些城市的病例数量相对较低,但时间风险不断上升。湖北省内不同城市的病例数量与武汉市来源人口有高度相关性。对湖北省19个城市实施封锁,并在全国范围内实施控制措施,有效地防止了病例数的指数增长。
文章认为武汉市外来人口是其他省市的主要传染源。一些省市的病例数少,但增长迅速。由于春节返程大潮即将来临,了解不同地区的风险趋势,对个人和机构的防备都具有重要意义。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.20021824v1



    4.2020212_通过EIR模型模拟不同政策下2019-nCov的感染人群及传播趋势


   

机构或团队:海南大学


    

事件概要:
2月12日,海南大学的研究人员在medRxiv预印版平台发表论文“Simulating theinfected population and spread trend of 2019-nCov under different policy by EIRmodel”,通过构建新的EIR模型来模拟不同政策下2019-nCov的感染人群及传播趋势。


   

自2020年1月23日起,中国政府已采取强有力的措施应对新型冠状病毒(2019-nCoV)的流行。确诊感染人数仍在迅速增加。在控制措施下,准确估计感染人群及未来疫情传播趋势具有重要而紧迫的意义。有报道称,与无症状的感染患者密切接触后也可成为感染者,这意味着潜伏期个体可能具有感染性。但是,传统的传播模型“Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered”(SEIR)模型,假定暴露的个体是被感染的,但没有传染性。因此,基于现有文献的SEIR模型估计感染人群似乎远远超过官方报告的数据。在该研究中,研究人员推断该流行病可能是由暴露(潜伏)的个体传播。然后,提供了一个新的“Exposed-identified-Recovered(EIR)模型”,并模拟了从自由传播阶段到极端控制阶段的流行扩散过程。模型估算了流行病的规模,并预测了在强有力的预防干预措施下流行病的未来发展。根据2019-nCov的传播特征,构建了一个新颖的EIR房室系统动力学模型。该模型整合了流行病传播的两个阶段:干预之前和干预之后,即2019-nCov首先在没有干预的情况下传播,然后政府开始采取强有力的隔离措施。使用最新报告的官方数据,研究人员估算了模型的基本参数以及2019-nCov的基本再现数值。基于此模型,模拟了流行病的未来传播。估计了不同预防政策情景下的感染人群和2019-nCov的传播趋势。模拟和比较了不同检疫率和不同防疫措施实施日期的疫情传播趋势。


   

*注,本文为预印本论文手稿,是未经同行评审的初步报告,其观点仅供科研同行交流,并不是结论性内容,请使用者谨慎使用。


   

原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.10.20021519v1
 


 

   

(资料来源:中国科讯、春风实验室、万方医学网)


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