宁波市15起新型冠状病毒肺炎聚集性疫情的传播力研究

目的 描述新型冠状病毒肺炎（COVID-19）聚集性疫情病例的基本特征。方法 收集15起COVID-19聚集性疫情病例的基本信息,采用伽马分布拟合病例代际间隔时间（Tg）,使用基于SEIR模型计算基本再生数（R₀）。结果 15起聚集性疫情中共有确诊病例52例、涉及5例核酸阳性无症状感染者。病例发病时间主要集中在1月23日至2月4日,以女性为主,潜伏期为（6.11±3.38）d。Tg为（6.93±3.70）d,在<60岁、≥60岁组及男、女性之间,Tg差异无统计学意义（P=0.551）。按照本研究估算的Tg计算,宁波市新冠肺炎感染的R₀为3.06（95% CI：2.64~3.51）;按照文献报告的病例Tg为7.5 d计算,R₀为3.32（95% CI：2.51~9.38）。结论 COVID-19聚集性疫情病例的Tg在不同年龄、性别间差异不大,COVID-19早期致病和传播力较高。     

北京市新型冠状病毒Omicron变异株的传播力研究

目的 评估新型冠状病毒Omicron变异株在北京市现有防控措施下的传播力,为做好疫情防控工作提供参考依据。方法 收集北京市2022年3月7-25日报告的78例具有明确传播链的Omicron变异株感染者信息,分别采用Gamma和Weibull分布拟合潜伏期和序列间隔时间,使用马尔科夫链蒙特卡罗算法估计实时再生数（R_t）。结果 Omicron变异株感染者潜伏期M（Q₁,Q₃）为4.0（3.0,6.0）d,序列间隔时间3.0（2.0,5.0）d,序列间隔时间在未完成和已完成全程疫苗接种感染者中M（Q₁,Q₃）分别为2.0（1.0,4.0）d和4.0（2.0,6.0）d（Z=-2.12,P=0.034）,儿童和成年人感染者分别为2.0（1.5,3.0）d和4.0（2.0,6.0）d（Z=-2.02,P=0.044）,差异均有统计学意义。本轮疫情R_t初始值为4.98（95%CI： 2.22~9.04）。结论 与既往Delta变异株相比,北京市Omicron变异株的传播力较强,应持续做好常态化疫情防控和新型冠状病毒疫苗接种工作,关注儿童易感人群。     

新型冠状病毒Omicron变异株引发天津市家庭聚集性疫情的传播特征及影响因素

目的 了解新型冠状（新冠）病毒Omicron变异株引发天津市家庭聚集性疫情的传播特征及影响因素。方法 采用现场流行病学的方法对新冠病毒肺炎病例进行流行病学调查,对流行病学信息进行描述性分析。结果 本次疫情天津市共报告430名病例,409名符合纳入标准,70.90%（290/409）发生家庭聚集。家庭续发率为33.64%,12~17岁组首发病例家庭续发率（13.79%）明显低于18~49岁组（36.48%）,OR值（95%CI）为0.378（0.170~0.840）。影响家庭聚集发生的多因素logistic回归分析结果显示,首发病例在封/管控区和居家隔离发现较集中隔离发现的OR值（95%CI）分别为2.951（1.322~6.586）和2.287（1.164~4.495）,首发病例出现咽部不适较未出现咽部不适的OR值（95%CI）为3.003（1.576~5.720）;家庭内全部完成全程新冠病毒疫苗接种较未全部完成全程新冠病毒疫苗接种的OR值（95%CI）为0.268（0.132~0.552）。结论 本次新冠病毒Omicron变异株引发家庭聚集性疫情的风险较高,首发病例在封/管控区和居家隔离发现以及首发病例出现咽部不适是发生家庭聚集的危险因素;家庭内完成全程疫苗接种是发生新冠病毒肺炎家庭聚集的保护因素。     

新型冠状病毒Delta变异株引起的广州市荔湾区本土疫情流行特征分析

目的 分析新型冠状病毒（新冠病毒）B.1.617.2（Delta）变异株引起的广州市荔湾区本土疫情流行特征,为Delta变异株疫情防控工作提供参考依据。方法 资料来源于中国疾病预防控制信息系统传染病报告信息管理系统和广州市荔湾区CDC,收集2021年5月21日至6月18日广州市荔湾区新冠病毒感染者（确诊病例和无症状感染者）相关信息。采用频数（构成比）、直方图、百分比堆积面积图等对本次Delta变异株疫情的流行病学特征进行描述,并应用潜伏期、动态再生系数（R_t）估计进行分析。结果 截至6月18日广州市荔湾区累计报告新冠病毒感染者127例,年龄范围2~85岁,<18、18~59和≥60岁年龄组分别占18.9%（24/127）、43.3%（55/127）和37.8%（48/127）。男女性别比为1：1.35（54：73）;职业以离退休人员32.3%（41/127）、家务及待业18.1%（23/127）和学生16.5%（21/127）为主;主要集中在荔湾区的白鹤洞街道（70.1%,89/127）与中南街道（23.6%,30/127）;Delta变异株的中位潜伏期6（范围：1~15）d;临床分型以普通型（64.6%,82/127）为主;基本再生系数（R₀）=5.1,R_t先上升后下降,最高达7.3;传播方式以密闭空间为主,具有明显的家庭聚集性,主要传播场所为家庭（26.8%,34/127）、餐馆（29.1%,37/127）、小区（3.9%,5/127）和市场（3.1%,4/127）。密切接触者筛查（66.1%）和社区排查（33.1%）是发现感染者的主要途径。结论 本次疫情新冠病毒Delta变异株的传染性较强,广州市荔湾区本土疫情具有明显的家庭聚集性,新冠病毒感染者以18~59和≥60岁年龄组为主。     

新型冠状病毒肺炎的早期传染病流行病学参数估计研究

目的 研究截至2020年1月31日新型冠状病毒肺炎疫情的早期流行动态,估计该疫情的基本再生数(R0)、潜伏期和世代间隔等流行病学参数。方法 使用威布尔、伽马和对数正态分布拟合从报告病例信息中获取的潜伏期和世代间隔数据的概率分布,采用Akaike信息准则确定最优模型。考虑到疫情还在流行中,应用指数增长模型拟合了2020年1月15-31日的疫情数据,并利用指数增长法、最大似然法和SEIR模型估计R0。结果 截至2020年1月26日早期疫情遵循指数增长模式,随后增长趋势有所减缓。平均潜伏期为5.01(95%CI:4.31~5.69)d;平均世代间隔为6.03(95%CI:5.20~6.91)d。3种方法估计的R0分别为3.74(95%CI:3.63~3.87),3.16(95%CI:2.90~3.43)和3.91(95%CI:3.71~4.11)。结论 世代间隔和潜伏期都更符合伽马分布,世代间隔均值比潜伏期均值长1.02 d;R0较高,疫情形势较为严峻;1月26日是疫情动态的一个转折点,之后疫情增长趋势有所减缓。     

宁波市新型冠状病毒再感染的流行病学特征及其影响因素

目的 分析新型冠状病毒（新冠病毒）再感染的流行病学特征及其影响因素，为科学防控新冠病毒感染疫情提供依据。方法 在中国疾病预防控制信息系统的传染病监测系统获取2020年1月1日至2022年11月30日宁波市新冠病毒既往感染者的资料，对其再感染状况进行问卷调查，采用多因素logistic回归分析性别、年龄、距初次感染时间间隔、新冠病毒疫苗接种剂次及基础疾病史对新冠病毒再感染的影响。结果 共调查897例既往感染者，其中115例再感染者，再感染率为12.82%。再感染者两次感染间隔时间M（Q₁，Q₃）为1 052（504，1 056）d。单因素分析显示，年龄、新冠病毒疫苗接种剂次、初次感染变异株类型、距初次感染时间间隔、初次感染严重程度与再感染率有关（均P<0.05）。多因素logistic回归分析显示，30~岁组再感染发生风险高于≥60岁组（OR=2.10，95%CI：1.11~3.97）； 距初次感染<6个月组无再感染发生，≥12个月组再感染发生风险高于6~个月组（OR=6.68，95%CI：3.46~12.90）；初次感染严重程度为普通型和轻型者再感染发生风险高于无症状感染者（OR=2.64，95%CI：1.18~5.88；OR=2.79，95%CI：1.27~6.11）。结论 距初次感染时间间隔是再感染风险的重要影响因素，6个月内出现再感染的概率较低。     

北京市新型冠状病毒Omicron BA.2和BF.7变异株感染者潜伏期特征分析

目的 对北京市由新型冠状病毒（新冠病毒）Omicron BA.2和BF.7变异株引起的疫情中的感染者进行流行病学调查，估算2种变异株分支的潜伏期及其影响因素，为新冠病毒传播动力学模型的建立提供基本参数。方法 选取北京市2022年4月（Omicron BA.2变异株）及10月（Omicron BF.7变异株）疫情中具有明确暴露时间和发病时间的感染者进行研究，采用秩和检验对不同变异株的潜伏期差异进行分析。使用Weibull、Gamma和lognormal分布对Omicron变异株的潜伏期分布进行拟合。采用多因素方差分析比较不同年龄、性别、变异株类型及疫苗接种状态下的潜伏期。结果 共纳入64例BA.2变异株感染者及58例BF.7变异株感染者。BA.2和BF.7变异株感染者潜伏期M（Q₁，Q₃）分别为3.00（3.00，4.00）d和3.00（2.00，3.25）d。lognormal分布的拟合效果最佳。多因素方差分析结果显示，不同类型的Omicron变异株潜伏期存在一定差异，与BA.2变异株感染者相比，BF.7变异株感染者的潜伏期更短。结论 Omicron BF.7变异株感染者潜伏期较BA.2变异株的潜伏期短。     

中国新型冠状病毒肺炎疫情基本再生数评估

目的 目前湖北省的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)确诊和疑似病例的数量仍在增加。国内外多个团队对疫情发展进行了模型预测,但结论并不统一。因此,开展本次疫情的预测模型研究、评估COVID-19的基本再生数(basic reproduction number,R₀),对于评估病毒的传播能力以及一系列控制措施的效果具有重要意义。方法 收集从湖北省2020年1月17日到2月8日期间每天报告的确诊病例数等数据,分别采用指数增长方法(exponential growth,EG)、极大似然法(maximum likelihood estimation,ML)、序贯贝叶斯方法(sequential Bayesian method,SB)和时间相关基本再生数(time dependent reproduction numbers,TD)估计R₀值。结果 由观测病例数和4种方法预测的病例数的拟合情况可知,EG方法拟合效果最优。EG方法估计COVID-19湖北省R₀的值为3.49(95%CI:3.42~3.58)。采取封城控制手段期间,EG方法估算R₀值为2.95(95%CI:2.86~3.03)。结论 在传染病流行初期,适合采用EG方法估算R₀。同时需要采取及时有效的控制措施,进一步降低COVID-19的传播速率。     

孕期室外空气污染与早产关系的Meta分析

目的 探讨孕期室外空气污染与早产的关系,为减少早产的发生提供循证医学证据。方法 收集国内外已发表的有关孕期空气污染与早产关系的病例对照研究,采用Stata 12.0软件进行Meta分析。结果 共纳入10篇文献,包括病例48556例,对照548495例。Meta分析显示,整个孕期二氧化氮(NO₂)、PM₁₀、一氧化碳(CO)、PM_2.5、氮氧化物(NO)暴露与早产的合并效应OR值分别为0.960(95%CI:0.935~0.985)、1.068(95%CI:1.035~1.103)、1.122(95%CI:1.078~1.168)、1.110(95%CI:1.043~1.181)、0.994(95%CI:0.973~1.016)。空气污染物NO₂、PM₁₀、二氧化硫(SO₂)暴露时期不同对早产的影响不同,在孕早期暴露其合并效应OR值分别为1.117(95%CI:1.052~1.186)、0.968(95%CI:0.812~1.153)、1.258(95%CI:0.758~2.089);孕中期暴露其合并效应OR值分别为1.000(95%CI:0.982~1.019)、1.127(95%CI:0.896~1.416)、0.977(95%CI:0.711~1.342);孕晚期暴露其合并效应OR值分别为1.006(95%CI:1.002~1.010)、1.053(95%CI:0.973~1.139)、1.003(95%CI:1.000~1.006)。结论 整个孕期暴露于PM₁₀、CO和PM_2.5,孕早期暴露于NO₂,孕晚期暴露于NO₂和SO₂可能与早产的发生有关。     

状态空间模型在流行性腮腺炎防控评价中的应用

目的 分析2012年和2014年流行性腮腺炎（腮腺炎）流行特征，探讨山东省2剂次含腮腺炎成分疫苗（MuCV）接种的预防效果。方法 在一定模型假定基础上，结合相关文献设置合理参数，构建状态空间模型，利用迭代滤波对模型进行参数估计。结果 2012年和2014年托幼及学生人群基础再生数（R₀）分别为4.49（95%CI：4.30~4.67）和2.50（95%CI：2.38~2.61）。结论 状态空间模型能够很好地描述腮腺炎传播过程；山东省实行2剂MuCV能够有效降低腮腺炎在人群中的传播；托幼和学生是实现腮腺炎进一步控制的重要人群，应进一步提高2剂次MuCV接种率。     

北京市3起新型冠状病毒Omicron变异株聚集性疫情的感染来源和传播链分析

目的对北京市3起可能通过跨境物流途径导致的新型冠状病毒(新冠病毒)Omicron变异株聚集性疫情进行调查, 分析其感染来源和传播链。方法应用流行病学调查和大数据技术核查病例的活动轨迹, 对活动轨迹涉及的风险点位进行密切接触者追踪、人员和环境采样, 应用实时荧光定量PCR进行核酸检测, 对核酸阳性标本进行基因测序分析。结果 2022年1-4月北京市3起Omicron变异株聚集性疫情病毒基因序列分别为Omicron变异株BA.1、BA.1.1、BA.2分支, 疫情分别持续8、12、8 d, 报告6、42、32例新冠病毒感染者。1起感染来源可能为国际邮件, 2起可能为进口衣物, 进口物品从境外启运至首发病例接触感染的时间间隔为3～4 d。潜伏期M(Q1, Q3)为3(2, 4)d, 代间距M(Q1, Q3)为3(2, 4)d。结论此次疫情提示常温进口货品通过物流途径输入Omicron变异株疫情的风险, 且Omicron变异株传播速度更快, 应加快流行病学调查处置。     

SEIR动力学模型辅助北京市新发地新型冠状病毒肺炎疫情传播起始时间溯源和防控效果评价

目的 推测2020年6月北京市新发地新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情首例感染的传播时间起点,辅助传染病溯源,评价当前综合防控效果。方法 根据北京市卫生健康委员会官方报告统计每日发病人数,建立SEIR传染病动力学模型,基于每日发病人数拟合动力学模型,并搜寻本次疫情的传播时间起点;考虑不同的防控效果而拟合6月12日至7月1日的累计发病人数,以评估当前综合防控措施效果。结果 北京市新发地疫情传播首例感染应起始于5月22日至5月28日之间（累计概率为95%）,起始于5月25日的概率最大（23%）。本次疫情R₀为4.22（95% CI：2.88～7.02）。模型拟合结果提示,截至6月11日,累计发病为99例（95% CI：77～121）,符合实际情况。若不加控制,则截至7月1日累计发病估计将达到65 090例（95% CI：39 068～105 037）。截至7月1日,较之无防控措施的理论情况,实际感染人数减少了99%。自6月12日起,北京市采取了强有力的综合防控措施,疫情实际走势接近于传播率降低95%的推演结果,敏感性分析支持这一结果。结论 针对突发性疫情,传染病动力学模型可用来辅助推演传染病传播起始时间,辅助疫情溯源。北京市针对本次突发疫情所及时采取的综合防控措施迅速控制了95%以上的传播途径,减少了99%的感染人数,快速遏制了疫情,对于未来疫情防控具有重要的指导意义。     

新型冠状病毒Omicron变异株BA.5.1.3亚型潜伏期研究

目的研究新型冠状病毒(新冠病毒)感染疫情的Omicron变异株BA.5.1.3亚型的潜伏期。方法基于315例新冠病毒感染者流行病学调查数据, 根据区间删失数据的特点, 采用log-normal和Gamma两种分布估计潜伏期, 利用离散时间马尔科夫链蒙特卡罗算法对分布函数的参数进行贝叶斯估计。结果 315例感染者年龄(42.01±16.54)岁, 男性占30.16%。其中156例报告了症状出现时间, 年龄(41.65±16.32)岁, log-normal和Gamma分布估计发病潜伏期M(Q1, Q3)分别为2.53(1.86, 3.44)d及2.64(1.91, 3.52)d;估计感染潜伏期M(Q1, Q3)分别为2.45(1.76, 3.40)d及2.57(1.81, 3.52)d。结论基于log-normal和Gamma分布进行贝叶斯估计的潜伏期接近, 潜伏期最佳分布均为Gamma分布, 感染潜伏期与发病潜伏期M相差较小, Omicron变异株BA.5.1.3亚型比以往的Omicron变异株的潜伏期M更短。     

新型冠状病毒肺炎疫情期间医疗机构工作人员手卫生特征的Meta分析

 目的 分析新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）疫情期间医疗机构工作人员手卫生依从性的特征,提出基于循证的干预政策,以提升手卫生依从性。方法 检索2020年1月-2021年10月PubMed、Embase、Cochrane图书馆、Web of Science、中国知网、万方数据、维普和中国生物医学文献数据库关于新型冠状病毒疫情期间医疗机构工作人员手卫生依从性的相关文献,由2名研究者独立筛选文献、提取资料、评价质量后,采用DerSimonian和Laird模型进行Meta分析。结果 纳入手卫生依从性相关文献10篇,医疗机构工作人员2 377名。新冠肺炎疫情期间总体手卫生依从率为74%（95%CI：68%~79%）。亚组分析结果显示,医院不同职业工作人员手卫生依从率从高到低依次为护士、医生、其他员工,分别为80%（95%CI：74%~87%）、76%（95%CI：71%~81%）、70%（95%CI：62%~77%）。工作人员在接触患者体液后手卫生依从率最高（91%,95%CI：88%~94%）,而接触患者前手卫生依从率最低（68%,95%CI：62%~74%）。结论 在新冠肺炎疫情期间,医疗机构工作人员手卫生依从率有较大提升。辅助人员是手卫生依从率提升的重点关注人员,接触患者前是手卫生依从性干预的重点时刻。