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新型冠状病毒肺炎的流行病学参数与模型

李盈科 赵时 楼一均 高道舟 杨琳 何岱海

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新型冠状病毒肺炎的流行病学参数与模型

李盈科, 赵时, 楼一均, 高道舟, 杨琳, 何岱海

Epidemiological parameters and models of coronavirus disease 2019

Li Ying-Ke, Zhao Shi, Lou Yi-Jun, Gao Dao-Zhou, Yang Lin, He Dai-Hai
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  • 一种新型冠状病毒感染导致的肺炎自2019年12月至今在我国以及200多个国家和地区传播. 本文旨在介绍近期关于新型冠状病毒肺炎的几个重要流行病学参数的研究进展和估计方法, 包括基本再生数、潜伏期和代间隔, 同时还介绍两个动力学模型及其结果. 这些参数刻画了新型冠状病毒肺炎的传播特点, 影响控制策略的制定和有效性. 简要来说, 新型冠状病毒肺炎的基本再生数${\cal{R}}_0$的中位数为2.6, 潜伏期均值约为5.0 d, 代间隔均值约为5.5 d. 这表明新型冠状病毒肺炎传播速度快. 诸如对确诊病人的隔离治疗、对疑似病例的隔离、对密切接触者的追踪、对疾病信息的宣传和采取自我防护等防控措施能有效降低疾病暴发的风险和规模.
    The coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a major public health concern internationally. To capture the epidemic growing patterns and quantify the transmissibility, some key epidemiological parameters and dynamic models are of significance for helping us to understand the features of COVID-19 and thus informing the strategic decision-making in combating the outbreak. In this study, we review and summarize the recently released research results about the reproduction numbers, incubation period and serial interval of COVID-19. We summarize the estimates as well as estimation approaches adopted to calculate these epidemiological parameters in the existing literature. These studies found that the basic reproduction number is estimated at 2.6, the mean incubation period at about 5.0 days, and the mean serial interval at about 5.5 days. The COVID-19 infections can increase rapidly if it is not controlled. The control measures including the isolation, quarantine, contact tracing, improvement of public awareness, and adoption of self-protection measures can effectively mitigate the COVID-19 outbreak.
      通信作者: 李盈科, xjaulyk@163.com ; 何岱海, daihai.he@polyu.edu.hk
    • 基金项目: 香港研究资助局普通研究基金(批准号: 15205119)、阿里巴巴(中国)-香港理工大学合作研究计划和新疆维吾尔自治区高校科研计划(批准号: XJEDU2018Y021)资助的课题
      Corresponding author: Li Ying-Ke, xjaulyk@163.com ; He Dai-Hai, daihai.he@polyu.edu.hk
    • Funds: Project supported by the General Research Fund of Research Grants Council of Hong Kong, China (Grant No. 15205119), the Alibaba (China)-Hong Kong Polytechnic University Collaborative Research Project, China, and the College Scientific Research Project of Xinjiang Uygur Autonomous Region, China (Grant No. XJEDU2018Y021)
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  • 图 1  (a)每日新增病例模拟与确诊报告对比; (b) 每日确诊报告率

    Fig. 1.  (a) Daily new cases simulated versus reporting; (b) daily reporting rate

    图 2  累积病例最多的前20个国家的日确诊病例和瞬时再生数的曲线关系图

    Fig. 2.  Curves of daily confirmed cases and instantaneous reproductive number of the top 20 countries with the most cumulative cases

    图 3  累积病例最多的第21—40国家的日确诊病例和瞬时再生数的曲线图

    Fig. 3.  Curves of daily confirmed cases and instantaneous reproductive number of the 21st − 40th countries with the most cumulative cases.

    表 1  不同模型或分布下的基本再生数${\cal{R}}_{0}$的计算公式

    Table 1.  The formula of the basic reproduction number ${\cal{R}}_{0}$ under different models or distributions.

    模型或分布 公式 参数介绍
    $\rm {SIR}$模型 $ {\cal{R} }_{0}=1+ {r}/{b} $ r为增长率, b为移出率
    ${\rm {SEIR}}$模型 ${\cal{R} }_{0}=\left(1+ {r}/{b_1}\right)\left(1+ {r}/{b_2}\right)$ $b_1, $ $ b_2$分别为从E, I 的移出率
    多阶段暴露
    与感染模型
    ${\cal{R} }_{0}=\dfrac{\left(1+\dfrac{r}{b_1}\right)^x}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{y}\left(1+\dfrac{r}{b_2}\right)^{-i} }$ $b_1, $ $b_2$为暴露x,
    感染 y 阶段移出率
    正态分布 ${\cal{R} }_{0}=\exp\left(rT_{\rm c}-\dfrac{1}{2}r^2\sigma^2\right)$ $T_{\rm c}$为代间隔均值, $\sigma$为方差
    德尔塔分布 ${\cal{R} }_{0}={\rm e}^{rT_{\rm c}}$ $T_{\rm c}$为代间隔均值
    经验分布 ${\cal{R} }_{0}=\dfrac{r}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^{n}y_i\dfrac{ {\rm e }^{-ra_{i-1} }-{\rm e}^{-ra_i} }{a_i-a_{i-1} } }$ ai与$y_i$分别表示年龄与相应频率
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    表 2  新冠肺炎基本再生数${\cal{R}}_{0}$总结

    Table 2.  Summary of the basic reproduction number ${\cal{R}}_{0}$ for COVID-19.

    地点 ${\cal{R}}_0$ 置信区间 截止时间 计算方法 参考文献
    武汉市 2.2 [1.40, 2.20] 2020/01 临床诊断推断 [2]
    武汉市 2.68 [2.47, 2.86] 2020/01/28 MCMC [3]
    武汉市 4.08 2020/01/26 有效再生数${\cal{R}}_{\rm{e}}$ [5]
    武汉市 3.0 [0.75, 7.80] 2020/01/24 统计推断 [16]
    武汉市 6.47 [5.71, 7.23] 2020/01/15 统计推断 [17]
    武汉市 2.56 [2.49, 2.63] 2020/01/24 极大似然 [18]
    武汉市 2.3 2020/01/24 有效再生数${\cal{R}}_{\rm{e}}$ [19]
    武汉市 2.23 [1.77, 3.00] 2020/01/24 有效再生数${\cal{R}}_{\rm{e}}$ [20]
    武汉市 7.05 [6.11, 8.18] 2020/02/08 最大似然 [21]
    湖北省 2.56 [4.70, 6.60] 2020/01/25 SEIR仓室模型 [22]
    武汉市 2.24 [1.96, 2.25] 2020/01/24 极大似然 [23]
    注: 表2表4中参考文献数据均来自国家卫健委、湖北卫健委、中国CDC等网站及已发表文献.
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    表 4  新冠肺炎的代间隔统计

    Table 4.  Summary of the serial interval for COVID-19.

    时间/d 置信区间 截止时间 估计方法 参考文献
    M: 7.5 [5.3, 19.0] 2020/01 最优化 [1]
    M: 4.41 2020/02/02 最优化 [24]
    M: 4.7 [3.7, 6.0] 2020/02 最优化 [25]
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    表 3  新冠肺炎潜伏期统计

    Table 3.  Summary of the incubation period for COVID-19.

    点估计 置信区间 分布形式 截止时间 估计方法 参考文献
    M: 5.2 [4.1, 7.0] 指数增长 2020/01/22 [1]
    M: 6.4 [5.6, 7.7] 威布尔 2020/01/29 贝叶斯 [6]
    M: 5.0 [4.2, 6.0] 对数正态 2020/01/23 最优化 [7]
    Me: 5.2 [4.4, 6.0] 对数正态 2020/01/30 最优化 [7]
    Me: 4.0 经验分布 2020/01/29 非参数估计 [11]
    注: M: n表示均值是n天, Me: n表示中位数是n天. 表4含义表示相同.
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-14
  • 修回日期:  2020-04-15
  • 刊出日期:  2020-05-05

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