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图源：science
此前，我国相关部门已采取严格的控制措施以遏制COVID-19疫情的潜在爆发，其中的关键措施是将确诊和疑似病例进行隔离，并对与其密切接触的人员进行追踪，那么，这种措施对于抗击疫情究竟有多大的效果？如果一人感染，又有多少接触者会被隔离？
2020年2月28日，来自伦敦卫生与热带医学院数学建模中心的研究人员在国际顶尖期刊Lancet的子刊《Lancet Global Health》在线发表了一篇名为"Feasibility of controlling COVID-19 outbreaks by isolation of cases and contacts"的研究论文，文章的中文译名是《通过隔离和追踪方式来控制COVID-19暴发的可行性》。
在文章中，根据有关COVID-19传播的信息，研究人员通过建立严密的数学模型来模拟了不同规模的疫情爆发情况，结果表明，对处于病毒感染风险较大的国家而言，使用隔离和追踪接触者的措施可以有效遏制住疫情！
对病毒传播的1000次模拟
对此，专家表示，隔离和追踪接触者的有效性取决于两个关键流行病学参数，即：每次新感染所产生的继发感染数量（R0）以及症状发作之前的传播比例。
据此，研究人员建立了一个分支过程模型（branching process model），如下图1所示，感染病毒的患者（Person A）可能会产生3次后继感染（D、E、F），也就是说，该患者又将病毒传播给了其他密切接触的3个人。
图1: 从感染者A开始的病毒传播模拟过程
为了初始化病毒的传播过程，研究人员首先使用了5个、20个以及40个病例，以此代表不同规模的疫情爆发，在临床医学上，隔离被普遍认为能够100%防止进一步传播病毒，因此，在该模型中，无法控制疫情爆发的原因是追踪接触者不完整以及时间延迟。
如下表所示，作者针对症状发作之前的传播比例（R0）、症状发作至隔离的时间延迟（Onset to isolation delay）、初始感染人数（Initial cases）以及上述概率进行了1000次模拟。
表1: 模型的参数值
隔离和追踪80％的密切接触者
随后，研究人员将通过追踪接触者所确定的新感染病例的概率设置为ρ，并将遗漏的病例概率设为1-ρ，并探讨了症状发作到被隔离之间的两种时间延迟情况，即：短延迟（short delay）和长延迟（long delay），如图2所示，其中，短延迟（short delay）是通过2003年SARS爆发来估计，而长延迟（long delay）是根据武汉市COVID-19爆发的早期阶段计算得出。
图2: 模型中使用的概率分布
研究表明，为了控制住90％的疫情暴发，在R0等于2.5的情况下，需要隔离和追踪80％的密切接触者（如下图3所示），另外，当R0等于1.5时，中位数估计值迅速降至1以下，这表明疫情可以得到有效控制。
图3: 隔离和追踪接触者对控制疫情爆发的影响
影响疫情控制的3个要素
研究人员表示，初始感染人数（Initial cases）对于控制疫情而言十分重要，举例来说，如果刚开始只有5个人被感染，在适度的追踪接触者水平下，就会有超过50％的可能性在3个月内彻底控制住疫情（如图4A蓝色曲线所示）。
另外，从症状发作到被隔离的时间延迟（Onset to isolation delay）对于控制疫情爆发也起着同样重要作用，具体而言，如果一个患者从发现症状到被隔离的时间间隔太久，那么实现控制疫情的可能性就会下降（如图4B绿色曲线所示）。
作者表示，如果幸运的话，患者在症状发作之前没有发生病毒传播（Subclinical infections），那么控制疫情的可能性就会更高（如图4D黑色曲线所示）。
图4: 在不同场景下对疫情暴发的模拟控制
1:20的密切接触者比例
如下图5所示，该模型显示，如果病毒处于爆发高峰期，那么一周内可能会确诊25至100例患者，在确诊之后，这些患者身边的所有接触者都需要被隔离，这些接触者的数量之多会使得医护人员们不堪重负。
图5: 在3个月内控制疫情的情况下，需要跟踪和隔离的最大人数
至于每个新冠病毒病例的接触者数量到底有多少，可以参考历史上的几次类似疫情，例如，在2014年利比里亚的埃博拉疫情中，每个病例报告的接触者为6至20人之间；MERS暴发中的接触者人数通常高于10个，也就是说，每100例病例就意味着要追踪2000个密切接触者。
关于研究的几点讨论
研究结果显示，如果症状发作之前几乎没有传播，并且从症状发作到隔离的时间延迟很短，那么隔离和追踪密切接触者对于防控疫情就更有效。
另外，作者指出，本研究假设病毒在两个人之间的传播需要密切接触，然而，许多研究也已经表明，病毒或可以通过媒介进行传播，例如：飞沫、粪口、气溶胶等传播途径，这些传播方式将使得追踪密切接触者的工作变得困难重重。
参考文献
https://www.thelancet.com/journals/langlo/article/PIIS2214-109X(20)30074-7/fulltext#tbl1
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