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复旦团队新发表在《自然医学》上的新冠传播论文都说了啥?

2022-05-13 22:29:37 围观 : 169次 来源 : 教育论文网 作者 : 永强

复旦团队新发表在《自然医学》上的新冠传播论文都说了啥?

复旦团队新发表在《自然医学》上的新冠传播论文都说了啥?

文 | 应习文  看懂经济专栏作家

5月10日,国际权威医学期刊《Nature Medicine》发表了复旦大学公共卫生学院研究团队的文章:《模拟SARS-CoV-2奥密克戎在中国的传播》(Modeling transmission of SARS-CoV-2 Omicron in China)。

复旦团队新发表在《自然医学》上的新冠传播论文都说了啥?

从文章首页可以看到,此文在3月22日投稿并被接收。文章以“Accelerated Article Preview”(加速文章预览)的形式发出,正值“大上海保卫战”的关键时期,而文章正是利用了上海疫情的现实数据,并模拟了3月1日在中国引入20名奥密克戎病例开始传播的情况。因此,文章时效性极强,其结论也引发了各方高度关注。

文章采用了考虑年龄结构的随机间隔“易感(Susceptile)—潜伏(Latent)—感染(Infectious)—移除(Removed)—易感(Susceptile)”(SLIRS)模型,病例在这些间隔中的转递服从随机二项过程。与传统的“易感—感染—移除”(SIR)模型相比,模型考虑了潜伏期因素,并加入了入院后的处理环节,分为普通呼吸科病房以及ICU病房,也引入了抗病毒药物治疗的情景。同时模型还考虑了人群异质性问题,对人群进行了14个年龄分组,也对是否已接种疫苗(初始1剂或2剂,以及是否接种加强针)进行了分情况处理。

模型的一部分参数来自于香港的情况,包括不同年龄组的重症率等,一部分则基于上海早期数据的贝叶斯估计,如早期Rt(实时可再生数)和考虑疫苗屏障下的Rt,还有一部分基于现实数据,如疫苗接种率,疫苗保护效率,抗病毒药物效率等。文章对每一种情景假设,都采用了200次随机模拟,从而得到结果的分布。

下面,我们就来看看文章中最主要的几个结论吧(蓝色字体是引用自这篇论文的结论,而楷体字部分是基于个人理解的解读,并非原始论文内容,以避免混淆)。

结论1:如果不采取非药物干预(NPI)措施,也不采用抗病毒治疗,基于目前中国的疫苗接种进程,在 6 个月的模拟期内,将累计感染1.122亿人,510万住院患者,270万ICU病例,并造成160万例死亡。从死亡病例的结构来看,93.6%是60岁以上老人,76.7%是未接种疫苗者。

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这个结论的参数是模型初期Rt值(实时再生数,指t时刻一名患者在一个患病周期中平均感染下一代病例的数量)在3.9,后期由于疫苗的屏障作用,下降到3.4。作为比较,上海在本次疫情中Rt值一度到过2.27,后来由于防控措施加强而不断下降,并在4月25日开始Rt值下降到1以下,意味着疫情的感染人数趋向于收敛。

同样的,大家认为比上海较早发生的香港疫情,其实并不是“躺平状态”,病例快速增长时期的Rt值也是在2到3之间,后来也下降到1以下。而奥密克戎在完全自然环境中的R0在9.5左右,要远高于3.4。

需要注意的是,模型尚未考虑到医疗系统击穿可能造成的更严重影响。而在模拟中,ICU需求的最高峰,是我国现有能力的15.6倍。因此,在一些支持“清零”政策的热评中,认为如果躺平,我国的死亡人数会超过160万人。作为对比,美国自2021年以来新冠疫情累计死亡100万人,而我国6个月内160万人的死亡就显得非常震撼了。

不过,也有支持“共存”的热评认为160万人高估,原因在于模型考虑的是R=3.4的情况,但现实中并不会出现“完全躺平”的状态,一些可承受的基本防控措施,比如居家隔离,保持社交距离,口罩防护等,从综合效果看都可以使R低于3。也有热评认为,1.122亿病例对应160万感染,病死率为1.42%,甚至超过了现实情况下的重症率,显然是高估的。

结论2:文章评估了三种单一的防控措施对疫情进程的影响。包括:1. 疫苗接种;2. 抗病毒疗法;3. 非药物干预(NPI)。作为结果,可以发现通过增加老年人群疫苗覆盖率的效果非常明显。另一方面,通过引入抗病毒疗法的效果也很好。

不过,如果仅采用以上任何单一的防疫措施,均无法将模拟的我国新冠死亡人数降低到年度流感相关死亡人数水平(8.8万例/年),且 ICU 需求为实际容纳量的 1.7~14.8 倍。

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从上图中可以看到,不同的单一防控手段,对于疫情发展的影响是不同的。提升老年人接种率,以及抗病毒药物的使用,对于疫情峰值的压降作用很明显。同时疫情的持续时间基本不变,可以理解为降低波的振幅,但波的相位不移动。可以注意到如果100%的患者都能采用抗病毒治疗,而且疗效如果有89%的话,那么峰值时期的ICU压力,是最大值的1.7倍,算是离医疗系统不被击穿最接近的情景。

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