武漢疫情何時進入「拐點」?國內外3大權威團隊建模預測可窺一二


截至2020年2月1日下午16:59分,武漢新型冠狀病毒肺炎(以下簡稱“新冠”)累計報告確診病例11889例,疑似病例17988例,治癒273例,死亡259例。相較於前幾日而言,不僅在確診總數上超過了2003年的"SARS“,而且增長仍沒有變緩的趨勢。


武漢疫情何時進入「拐點」?國內外3大權威團隊建模預測可窺一二


新冠疫情何時進入拐點,甚至結束?武漢為何會“封城”,如果不“封城”會怎樣?何時可以“解封”?帶著這些問題,結合目前已發表的3項國內外團隊相關研究(研究者通過建立數學模型研究新冠病毒傳染性以及何時達到峰值),讓我們一起一探究竟。


需要指出,研究結果只能作為疫情流行趨勢的參考,往往無法正確反映實際的疫情變化情況。


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預測1:若不防控,將有 19 萬人感染新病毒

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英國蘭開斯特大學、美國佛羅里達大學和英國格拉斯哥大學病毒研究中心根據2020年1月21日前的數據進行建模分析,研究結果表明:
(1)武漢新冠的基本再生率(R0)在3.6到4.0之間,這表明72%-75%的傳播必須通過控制措施來阻止感染的增加。


(2)研究者估計武漢只有5.1%的感染被確診,這表明在社區中有大量的感染,也反映了發現這種新疾病病例的困難。
(3)如果控制或傳播方面沒有發生變化,研究者預計中國其他城市將會發生進一步的疫情,而且感染將繼續以越來越快的速度傳播到國外。該模型甚至預測在14天時間內,即2020年2月4日,武漢的感染者人數將超過19萬人(預測區間為132,751 - 273,649)。中國其他地區疫情最嚴重的城市將是上海、北京、廣州、重慶和成都。同時到2020年2月4日,通過航空旅行輸入性感染風險最大的國家或特別行政區是泰國、日本、臺灣、香港和韓國。
(4)研究模型表明,對往返武漢的旅行限制不太可能有效地阻止中國各地的傳播;2月4日,隨著旅遊人數減少99%,武漢以外地區的疫情規模可能只會減少24.9%。
需要指出,該研究所用的數據及支持模型的假設,可能使該研究在預測時發生錯誤,比如根據目前數據顯示,研究者低估了旅行限制措施的作用。


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預測2:新冠感染3月10日可達“拐點”?

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國內方面,來自西安交通大學與加拿大約克大學等研究團隊共同擬合了一個更加符合實際的SEIR模型(常用的流行病學模型),研究根據1月10日-1月22日的疫情報告數據進行模擬,其研究結果表示:


(1)武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數R0為6.47 (95% CI 5.71-7.23),比英美研究者給出的預測結果還要高;8 t+ K

7 O& Q0 ]- Q
(2)敏感性分析表明,加強接觸者追蹤、檢疫隔離等干預措施可有效降低R0值和傳播風險。6 A: d, Y: Z: s2 O


(3)預測新冠達到峰值的時間為3月10日左右。研究還分析顯示,若從1月23日起加強控制措施,報告病例數會在一個周後出現明顯的下降,即加強的控制措施會在一個周後為產生明顯效果。



(4)此外文章進一步分析了武漢封城對於其他地區疫情的影響。研究表明武漢封城(即北京無來自武漢輸入病例)後,北京在未來7天的病例數將降低91.14%,這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。




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預測3:疫情將在3個月內逐漸消失

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另外一項研究來自於西安交通大學與南京醫科大學的研究團隊,同樣採用模型進行預測,其結果顯示:' W( i* T) k" x6 I) n; x
0 C" s+ M) j2 ~; X5 U, Y
(1)新冠病毒的基本再生數(R0)估計值為4.71,但模型預測結果顯示到2020年1月22日,其有效再生數(Re)將下降到2.08。基於這個下降趨勢,假設疾病不在發生,則在疫情開始後3個月內(77天),Re將下降到1以下,估計此次疫情將在3個月內逐漸消失,與SARS和MERS相比,2019-nCov的R0與SARS相似。


(2)該研究還表示,快速診斷並保證病例及時隔離,以及綜合干預措施,將對新冠疫情未來趨勢產生重大影響,然而,中國正面臨春運高峰,並且疫情已蔓延至境外,有必要進一步研究其潛在的時空傳播模式和批准新的干預策略。


可以肯定的是,對於此次疫情,三項研究不約而同的給出了大於WHO組織的R0(WHO估計R0在1.4到2.5之間),結合近期我國發布的數據,再次證明了此次新型冠狀病毒的傳染性極強,甚至高於預期,防控壓力不容小覷。


防疫作為一場殲滅戰,尤其是考慮到當前舉全國之力攻堅克難,因此正如研究中所提及的那樣,研究結果只能作為疫情流行趨勢的參考,往往無法正確反映實際的疫情變化情況。最後引用中國疾控中心流行病學首席科學家曾光教授的話與君共勉。


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參考文獻

[1] JM et al. Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions.medRxiv 2020.01.23.20018549;

[2]Biao Tang et al. Estimation of the Transmission Risk of 2019-nCov and Its Implicationfor Public Health Interventions.

[3]Mingwang Shen et al.Modelling the epidemic trend of the 2019 novel coronavirus outbreak in China.bioRxiv 2020.01.23.916726



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