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重大疾病防控

新型冠状病毒肺炎文献梳理(2020.02.16)

2020-02-21 14:02:03 来源:中国疾病预防控制中心
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本文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等四个领域的新文献,共梳理出7篇文献,供参考。详情如下: 

   

  一、疾病传播特征 

  1.202026medRxiv:基于广东省确诊患者的2019-nCoV人传人的证据和特征 

  机构或团队:广东省疾控中心 

  事件概要: 

  来自广东省疾控中心和广东各市疾控中心的研究团队的回顾性研究,研究人员收集了2020年1月1日至27日的188份病例,进行了描述性统计,并对患者的生物学样本进行了检测,分析了病原体的基因序列。 提示2019-nCoV 广东地区的人传人能力增强,聚集性感染可能性大,医院,住房,社区的防控措施迫在眉睫。 

  样本量为188名患者,平均年龄为48.8岁,男性占49.5%,84%的患者在14天内有武汉或湖北旅行史,平均潜伏期为5.4天。有84名的患者为聚集性感染,其中37名患者来自13个家庭的聚集感染。研究人员对于这些家庭的感染特点进行了研究。这些患者中最普遍的症状为 发烧,乏力,咳嗽,危重症人数为14人,次级感染的人数为9人。 

  研究人员对不同时间(1月14日和1月23日)三个家族聚集性感染的患者体内的病毒进行了基因测序以检测病毒潜在的遗传适应性。结果显示,发现三个家系感染序列可分为三个相应的遗传簇,并可以与散发性感染序列分离,而且一个家庭的内感染患者的病毒基因序列完全一致,这意味着在感染时,2019-nCoV的遗传性是相对稳定的。 值得注意的是,来自A家族群的病毒基因组共享三个独特的单核酸变异位点(SNV sites)在2019年-nCoV的序列的公共数据库中是找不到的,在散发病例中也没有相同的SNV 位点.(对比:SARS-CoV在传播早期有常见的SNV sites) 

  因此,广东省的聚集性病例和武汉14名医护人员感染的情况可以证明2019-nCoV存在人传人的能力。 而确诊病例中的轻症或无症状患者亦有传染性,意味着现行的体温检测措施的有效性其实并不高,同时也暗示了“超级传播者”存在的可能性。 目前的研究发现的三个SNV 位点,将分别导致附属基因Orf8 的和编码病毒棘突蛋白基因的同义改变。编辑提示,逐渐增加的确诊病例也提高所有人对两个关键问题的思考: 1) 聚集性感染是否和某种病毒的基因突变有关,2)病毒是否有潜在的遗传适应性增强了其感染能力。 由于对于2019-nCoV的了解还在初级阶段,太多的信息未知,因此防控措施迫在眉睫。 

  原文链接:https://attachments-cdn.shimo.im/G7p7uH1X4fksyTCF/Evidence_and_characteristics_of_human-to-human_transmission_of_2019-nCoV.pdf 

    

  二、疾病临床特征 

  1. 2020213日《Radiology2019年新型冠状病毒肺炎患者恢复期间胸部CT的实时变化 

  机构或团队:华中科技大学同济医学院附属协和医院、湖北省分子影像重点实验室、飞利浦医疗保健、伦敦大学学院医院 

  事件概要: 

  2月13日,华中科技大学同济医学院附属协和医院等在Radiology上发表论文“Time Course of Lung Changes On Chest CT During Recovery From 2019 Novel Coronavirus (COVID-19) Pneumonia”,对新型冠状病毒肺炎患者恢复期间的胸部CT进行了研究。这项回顾性研究包括在2020年1月12日至2020年2月6日之间出现RT-PCR确诊的COVID-19患者。在病程中患有严重呼吸窘迫和/或需氧量的患者均被排除在外。每隔大约4天重复进行一次胸部CT检查。总CT评分是肺受累总和(5个肺叶,每个肺叶1-5分,范围:0到25)。 

  对21例确诊COVID-19肺炎的患者(男性6例,女性15例,年龄25-63岁)进行了评估。这些患者总共接受了82次肺部CT扫描,平均间隔为4±1天(范围:1-8天)。所有患者在平均住院时间17±4天(范围:11-26天)后出院。从出现初始症状开始,******肺受累约在第10天达到峰值(计算得出的总CT评分为6)(R2 = 0.25),p <0.001)。根据第0天到第26天受累患者的四分位数,定义了肺部CT的4个阶段:第1阶段(0到4天),18/24(75%)例的患者具有玻璃样混浊(GGO),总CT评分为 2±2; 第2阶段(5到8天),9/17(53%)例患者肺部铺石路样病变激增,总CT评分增加(6±4,p = 0.002);第3阶段(9-13天):19/21(91%)例的患者CT总评分达到峰值(7±4);第4阶段(≥14天):15/20(75%)例患者CT评分(6±4)逐渐降低,没有铺路石样。 

  原文链接:https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020200370 

    

  三、流行轨迹和医疗卫生服务需求预测 

  1.2020213medRxiv预印版:基于统计学的冠状病毒2019-nCoV在中国大陆传播的预测 

  机构或团队:乌克兰国家科学院,乌克兰国立技术大学 

  事件概要: 

  乌克兰国家科学院的科研人员在medRxiv预印版平台发表论文“Statistics based predictions of coronavirus 2019-nCoV spreading in mainland China”,其利用统计学来预测冠状病毒2019-nCoV在中国大陆传播的流行特征。 

  文章提到该研究的背景:由于感染的高传播率和大量死亡人数,冠状病毒2019-nCoV引起的流行病爆发引起了研究的极大兴趣,尚未对该现象进行详细的科学分析,但公众已经对该流行病的持续时间、预期的患者人数和死亡等问题感兴趣。对于长时间的预测,需要复杂的数学模型,这些模型需要付出很多努力才能进行未知参数的识别和计算,在该文章中,编辑提供了一些初步估算。该文章的研究目的:由于可靠的长期数据仅适用于中国大陆,因此科研人员仅预测该地区的流行特征。科研人员估算一些流行病的特征,并给出受害人数、受感染者和移居者与时间之间最可靠的依赖关系。文章中所用方法:在这项研究中,科研人员将已知的SIR模型用于流行病的动力学,线性方程式的已知精确解和用于儿童疾病调查的先前开发的统计方法,这种方法在1988-1989年在切尔诺夫策(乌克兰)用到过。得到结果如下:利用统计方法确定了SIR模型参数的******值,可以预测感染、易感和迁离者的数量与时间的关系。最后科研人员得出结论:使用简单的数学模型可以预测中国大陆冠状病毒2019-nCoV引起的流行特征,进一步的研究应集中在使用最新数据和更复杂的数学模型来更新预测上。 

  原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.12.20021931v1.full.pdf 

  2. 2020213medRxiv预印版:基于五国疏散人员的相关感染数据估算武汉2019-nCoV感染肺炎的流行规模  

  机构或团队:上海信谊医药有限企业、北京大学医学部 

  事件概要: 

  上海信谊医药有限企业等于2020年2月13日在medRxiv上发表题为“Epidemic size of novel coronavirus-infected pneumonia in the Epicenter Wuhan: using data of five-countries' evacuation action”的文章。 

  文章指出,自2019年12月下旬以来,中国湖北省武汉市出现了新型冠状病毒感染的肺炎(NCP)。同时,NCP从中国迅速传播到其他国家,几个国家的政府急于从武汉撤离其公民。研究人员分析了撤离人员的感染率,并推算武汉市NCP的发病率。研究人员收集了韩国、日本、德国、新加坡和法国从武汉撤离的人员总数和其中2019-nCoV感染的确诊病例数,并估算了这些撤离人员的2019-nCoV感染率。基于疏散数据间接估算了武汉市的NCP发病率。结果显示,从2020年1月29日到2月2日,共有1916人从武汉撤离,其中17人已确诊感染2019-nCoV。使用具有随机效应模型的一组荟萃分析方法,估算感染率为1.1%(95%CI 0.4%-3.1%)。研究人员假设撤离者与武汉居民的感染风险接近,估计到2020年2月2日左右,武汉将有110,000人(95%CI:40,000-310,000)感染2019-nCoV。研究人员指出,在爆发初期,NCP的发生率可能被大大低估了。研究人员强调,2019-nCoV对武汉造成了巨大的公共卫生威胁,需要作出更快的反应,采取大规模的公共卫生干预措施和严厉的措施来限制人口流动,控制这一流行病。 

  原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.12.20022285v1 

  3. 2020211medRxiv预印版:基于新型冠状病毒爆发的数据分析、建模和预测 

  机构或团队:希腊雅典大学医学院 

  事件概要: 

  希腊雅典大学医学院在medRxiv预印版平台发表论文“Data-based analysis, modelling and forecasting of the novel coronavirus (2019-nCoV) outbreak”。 

  研究根据2020年1月11日至2月10日湖北省公开的流行病学数据,对主要流行病学参数进行评估,即基本传染数(R0),感染率、恢复率和死亡率以及90%的置信区间。研究指出,疑似病例的数量,尤其是那些无症状或轻度症状的感染者数量,可能比官方公布的人数高得多,因此模型使用了五倍确诊病例数和八倍******病例数量进行估算。SIR模型发现R0的估计平均值为2.5,而根据1月11日至1月18日官方统计的确诊病例计算得出的R0为4.6。此外,根据这两种情况的估算参数,对疫情发展三周后的数量预测:至2月29日,累计感染病例将超过68000,并有可能达到140000(上限为290000)。关于死亡人数,至2月29日死亡人数可能超过7000。但不排除多种因素造成死亡率的显着下降,如在中国湖北采取的严格防控措施(隔离和患者住院)。 

  原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.11.20022186v1 

  4. 2020214medRxiv预印版:英国团队建立CoVID-19传播空间模型,估计病毒在英格兰和威尔士的早期传播趋势和峰值时间 

  机构或团队:英国埃克塞特大学、布里斯托尔大学、华威大学 

  事件概要: 

  2月14日,medRxiv预印本上发表了一篇来自英国埃克塞特大学、布里斯托尔大学、华威大学研究团队的题为“A spatial model of CoVID-19 transmission in England and Wales: early spread and peak timing”的文章,使用现有的全国规模集合种群(metapopulation)模型来评估COVID-19在英国和威尔士的传播,文章使用2011年的人口普查数据来获取人口规模和人口流动情况,以及使用中国当前疫情的参数估计。 

  研究结果预测,在没有对照和生物参数保持不变的前提下,在英格兰和威尔士的人与人之间传播开始后126至147天(~4个月)内,CoVID-19的爆发将达到高峰。因此,如果从2月份开始出现人与人之间的传播并持续下去,文章预测英格兰和威尔士的疫情高峰将出现在6月份。起始时间对峰时影响最小,模型随机性会使峰时有10天的变动空间。结合实际参数的不确定性,峰值时间估计在人与人之间传播出现后的78天到241天之间。传染率的季节性变化对流行高峰出现的时间和规模、以及总发病率都有很大的影响。 

  在没有控制措施的情况下,文章初步估计了CoVID-19在英格兰和威尔士的潜在传播进程。这些结果可以通过改进流行病学参数估计来修正,并可用于控制措施调查和成本效益分析。传播率的季节性变化可能会将高峰时间推迟到冬季,这将对英格兰和威尔士的医疗能力和措施规划产生重要影响。 

  原文链接:https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.12.20022566v1 

    

  四、防控策略的监测和评估 

  1. 202028日《The LancetWHO对关于新型冠状病毒暴发已被宣布为国际关注的突发公共卫生事件的应对措施 

  机构或团队:The Lancet杂志 

  事件概要: 

  WHO于1月30日宣布宣布新型冠状病毒(2019-nCoV)暴发是国际公共卫生紧急事件(PHEIC)的决定,预计将加强全球的防范和应对工作。发布《公共卫生和环境国际法》通常会产生三种影响。首先,WHO发布临时建议,这些措施不具约束力,但在实践上和政治上都具有重大意义,可以解决旅行、贸易、检疫、筛查和治疗问题,并制定全球实践标准。其次,WHO可以在不必要地超过这些全球标准时要求各国承担责任。第三,PHEIC加强了协调、合作和全球团结。 

  WHO包括中国在内的西太平洋区域办事处区域主任Takeshi Kasai告诉《柳叶刀》杂志:对于缺乏资源的国家来说,加强备灾和能力建设可能更具挑战性,他提出一些国家可能需要重新利用现有资源来支撑其备灾工作,WHO准备支撑各国开展这项工作。 

  WHO总干事Tedros 博士认为,首先,没有理由采取不必要的措施来干扰国际旅行和贸易。WHO不建议限制贸易和流动。俄罗斯,蒙古和朝鲜已关闭与中国的陆地边界,而澳大利亚,新西兰,美国和其他国家则禁止大多数来自中国的旅客入境。 

  WHO还提出其他建议,包括支撑卫生系统较弱的国家;加快疫苗,治疗剂和诊断剂的开发;打击谣言和错误信息的传播;审查准备计划;找出差距并评估识别,隔离和照顾案件并防止传播所需的资源;分享数据,常识和经验;使各国本着团结与合作的精神共同努力。 

  WHO正在与公共和私营部门的专家合作,包括科学家、临床医生、疾病追踪者和供应链专家,以协调应对工作,包括为管理100例易受害国家的病例提供生物医学和必要的物资,获得治疗药物和疫苗,进行临床试验以及与治疗患者的临床医生进行情况先容。 

  原文链接: 

  https://www.thelancet.com/action/showPdf?pii=S0140-6736%2820%2930292-0 

    

  (资料来源:中国科讯、COVID-19科研动态监测、春风实验室) 


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