基于传染病动力学模型的宁波市新型冠状病毒肺炎防控措施效果评估

目的 基于传染病动力学模型评估宁波市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）防控措施的效果。方法 收集截至2020年3月9日宁波市COVID-19疫情个案数据、疾病进程等信息。根据防控策略落实情况,建立SEIR传染病动力学模型,计算基本再生数（R₀）和实时再生数（R_t）,评估防控效果。结果 宁波市累计确诊COVID-19病例157例,无死亡病例,重症病例比例为12.1%。从暴露到发病（潜伏期）平均（5.7±2.9）d,发病到确诊平均（5.4±3.7）d,从确诊到出院平均（16.6±6.5）d。累计医学观察105 339人,其中居家医学观察者COVID-19感染率为0.1%,集中医学观察者感染率为0.3%,确诊病例在就诊前处于医学观察期者占63.1%。估算R₀为4.8。随着防控措施的加强,R_t呈逐渐下降趋势,到2月4日下降至1.0以下,之后持续下降到2月中旬的0.2。结论 通过建立传染病动力学模型,能够有效评估宁波市COVID-19防控措施的效果,为防控策略的制定提供科学依据。     

广州市2起由新型冠状病毒奥密克戎变异株引起的本地疫情流行病学参数研究

目的 本研究旨在估计广州市2起由新型冠状病毒（新冠病毒）奥密克戎变异株（BA.2）引起的本地疫情的潜伏期、序列间隔和基本再生数（R₀）等流行病学参数,探索不同场所聚集性对R₀的影响,为奥密克戎变异株疫情防控提供科学依据。方法 收集2022年4-5月广州市2起新冠病毒奥密克戎变异株本地疫情病例数据,使用Weibull、Gamma和lognormal分布对奥密克戎变异株本地疫情的潜伏期、序列间隔分布进行估计,采用指数增长法和极大似然法估计R₀。结果 两起疫情中位潜伏期为2.94（95%CI：2.52~3.38）d;中位序列间隔为3.32（95%CI：2.89~3.81）d。小型场所聚集性疫情R₀为4.40（95%CI：3.95~4.85）,机场聚集性疫情R₀为11.35（95%CI：11.02~11.67）。结论 广州市2起由新冠病毒奥密克戎变异株引起的本地疫情潜伏期较德尔塔变异株明显缩短。场所聚集程度越高,R₀越大,传播速度越快,易呈现暴发疫情,应及时调整防控策略。     

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。     

天津市新型冠状病毒肺炎确诊病例流行病学特征分析

目的 探讨天津市135例新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊病例临床及流行病学特征。方法 收集天津市135例COVID-19确诊病例的临床及流行病学资料,对数据进行描述性分析,并对病情严重程度影响因素进行分析。结果 135例病例中,男性72例,女性63例,年龄（48.62±16.83）岁,病死率为2.22%。74.81%的病例感染来源为本地传播。共发生33起聚集性疫情,涉及的病例占全部病例的85.92%。疾病的中位潜伏期为6.50 d,代间距平均为5.00 d,家庭内续发率为20.46%。发热的病例占比78.63%,其次为咳嗽56.48%;多因素回归分析显示年龄（OR=1.038,95% CI：1.010~1.167）、慢性基础性疾病病种数（OR=1.709,95% CI：1.052~2.777）是重症的危险因素。结论 天津市COVID-19病例早期以发热为主,本地聚集性疫情为确诊病例的主要构成,高年龄、有多种基础性疾病的人群容易转为重症,对密切接触者严格隔离及加强高危人群的救治是降低发病率和病死率的主要措施。     

天津市新型冠状病毒肺炎聚集性疫情病例分析

目的 分析天津市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）聚集性疫情病例情况,掌握不同类型聚集性病例发病特征,为COVID-19防控提供流行病学证据和经验。方法 收集截至2020年2月22日天津市全部COVID-19确诊病例的聚集性资料,梳理和分析不同类型聚集性疫情发病特点。结果 截至2月22日,天津市共报告COVID-19聚集性疫情33起,涉及病例115例。聚集性病例分为4类：家庭聚集（28起,71例）、单位聚集（1起,10例）、交通工具（3起,8例）和公共场所（1起,26例）,其中单位和公共场所聚集性疫情中的病例又导致了14起家庭聚集性疫情。家庭聚集的续发病例1~7例,中位数为2例。家庭首发病例发病到确诊时间长于续发病例（Z=-2.406,P=0.016）。公共场所聚集的潜伏期中位数为7 d。家庭、单位和公共场所3类聚集性疫情相比较,病例发病到确诊时间差异有统计学意义（H=8.843,P=0.012）,续发病例发病时间差异有统计学意义（H=16.607,P=0.000）。结论 COVID-19疫情监测应特别关注容易发生聚集性疫情场所,及时开展细致的流行病学调查和排查。出现聚集性疫情的场所内部,应及时将密切接触者转至统一的隔离观察点,严格单间管理,避免疫情扩散。部分农村地区防疫意识不强,聚集活动较多,且发病后就诊不及时,在疫情初期应该加强防控的宣传和控制措施。     

广州市新型冠状病毒肺炎境外输入病例流行特征分析

目的 了解广州市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）境外输入病例流行特征,为疫情防治工作提供科学依据。方法 资料来源于全国传染病报告信息管理系统截至2020年4月1日广州市COVID-19境外输入病例数据,采用Excel 2010和SPSS 19.0软件对数据进行整理与统计学分析。结果 截至2020年4月1日,广州市累计报告COVID-19境外输入病例103例,其中确诊病例92例,无症状感染者11例。境外输入病例确诊数占全国同期11.4%（92/806）。男女性别比为1.58：1（63：40）,年龄中位数31（P₂₅～P₇₅：22～40）岁,年龄范围11～63岁;职业以商业服务（41/103,占39.8%）及学生（36/103,占35.0%）为主。入境后目的地为非广东省内占43.7%（45/103）,涉及19个广东以外省份及直辖市。病例感染来源国主要为英国（27/103,占26.2%）,菲律宾（13/103,占12.6%）,美国（13/103,占12.6%）和尼日利亚（7/103,占6.8%）。境外输入病例涉及入境航班34条,其中发现病例≥3例的航班10条（10/34,占29.4%）,累计航程时间（11.14±0.53）h。29例（29/103,占28.2%）在入境前已出现症状,65例（65/103,占63.1%）在发病前已被管控。发病后被管控病例的自由活动时间为（6.76±0.79）d。境外输入病例的密切接触者人数平均53人,导致境外输入聚集性疫情13起,涉及病例36例（包括境外关联病例1例）。结论 截至2020年4月1日,广州市COVID-19境外输入病例来源分布广泛,尚未发现病例在飞机上传播。COVID-19境外输入疫情早期扩散风险较高,政府加强境外疫情输入防控措施有效降低了社区传播风险。     

基于动态基本再生数的新型冠状病毒肺炎疫情防控现状评估

目的 对全国各省份的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情防控现状进行分析,建立预测模型预估现有防控措施预期成效,为决策部门提供科学信息。方法 基于COVID-19疫情网络公开数据,估计全国、各省份以及武汉市不同时间基本再生数(R0)的动态变化R₀(t),以评估在现有防控措施下,COVID-19传染速率随时间变化的趋势,预估现有防控措施的预期成效。结果 从结果稳定性考虑,选择累积确诊病例数>100例的地区进行分析,共24个省份纳入分析。在疫情初期,全国整体R₀(t)不稳定,数值较大,误差也较大。随着防控措施的进一步加强,R₀(t)普遍在1月下旬开始呈现下降趋势,2月始下降趋势稳定。截至数据分析日,纳入分析的24个省份中已有18个省份(75%)R₀(t)降到1以下。这为有条件地开放人员流动提供了信息。结论 动态R₀(t)有助于动态评估COVID-19传染速率变化情况,本次疫情防控措施已初显成效,如能继续保持,全国疫情有望短期内得到全面控制。     

广东省新型冠状病毒肺炎病例临床转归及其影响因素

目的 分析广东省新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例的临床转归及其影响因素,为优化医疗救治及疫情防控的策略提供参考依据。方法 通过流行病学调查和进程追踪,收集广东省截至2020年3月4日COVID-19确诊病例1 350例的基本人口学特征、既往病史、就诊经过和临床转归等信息,分析确诊病例的临床分型、病程特点及其相关影响因素。结果 广东省COVID-19确诊病例1 350例中,临床分型为轻型、普通型、重型和危重型（重症）分别为5.3%（72/1 350）、77.7%（1 049/1 350）、12.1%（164/1 350）和4.3%（58/1 350）,粗死亡率为0.5%（7/1 350）。病程时间中位数为23（P₂₅,P₇₅：18,31）d,住院时间中位数为20（P₂₅,P₇₅：15,27）d。出现重症时间中位数为发病第12（P₂₅,P₇₅：第9,15）天,重症持续时间中位数为8（P₂₅,P₇₅：4,14）d。1 066例已出院/死亡病例中,入院轻型病例出现普通型的占36.4%（36/99）,出现重型的占1.0%（1/99）;入院普通型病例出现重型、危重型的分别占5.2%（50/968）、0.6%（6/968）;重型病例出现危重型的占11.4%（10/88）。病例出现重症的影响因素包括男性（aHR=1.87,95% CI：1.43~2.46）、年龄较大（aHR=1.67,95% CI：1.51~1.85）、发病至首诊第2~3天就诊（aHR=1.73,95% CI：1.20~2.50）、合并糖尿病（aHR=1.75,95% CI：1.12~2.73）、合并高血压（aHR=1.49,95% CI：1.06~2.09）。结论 广东省COVID-19病例病程和住院时间普遍较长,且与其临床分型严重程度有关,重症病例主要集中在特定人群,在疫情高发时期,为确保医疗资源的合理配置,需根据隔离和救治等防控需求对病例分类管理。     

武汉市武昌区新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析

目的 分析武汉市武昌区新型冠状病毒肺炎（COVID-19）流行病学特征,为COVID-19疫情防控策略调整提供参考依据。方法 从中国疾病预防控制信息系统传染病报告信息系统中收集截至2020年3月19日武昌区报告COVID-19病例资料。分别采用Excel 2010、SPSS 22.0、Arc GIS10.2和Joinpoint regression program 4.8.0.0软件进行统计学分析。结果 截至2020年3月19日武昌区报告COVID-19病例7 547例,其中确诊病例5 448例（占72.19%）,临床诊断病例2 009例（占26.62%）,无症状感染者90例（占1.19%）。确诊病例中,年龄（56.65±16.25）岁,年龄范围2 d龄~105岁,男性2 634例（占48.35%）,女性2 814例（占51.65%）,离/退休人员2 492例（占45.74%）。医务人员新型冠状病毒感染例数为545例（占7.22%,545/7 547）,确诊365例,死亡5例。确诊病例死亡430例,病死率为7.89%（430/5 448）,且男性病死率（10.09%,266/2 634）高于女性（5.82%,164/2 814）。第1个流行高峰为1月24－26日,第2个流行高峰为2月1－5日,3月18日首次报告单日无新增确诊病例。确诊病例的发病率位居前4位的街道分别为黄鹤楼街道（1043.77/10万）、紫阳街道（627.97/10万）、杨园街道（503.67/10万）和水果湖街道（486.02/10万）。相比于女性、≤50岁者、临床分型为轻型病例,男性（RR=0.690,95% CI：0.322~1.478）、>50岁者（RR=11.745,95% CI：6.878~20.058）、临床分型分别为重（RR=2.317,95% CI：1.789~3.000）、危重型（RR=10.794,95% CI：7.997~14.569）和性别时间相依协变量（RR=1.392,95% CI：1.053~1.840）是COVID-19确诊病例预后的相关影响因素。结论 武昌区COVID-19病例的性别、年龄和职业分布较为广泛。男性、>50岁者、重/危重型临床分型是确诊病例预后的相关影响因素。针对出院复阳病例、无症状感染者和密切接触者实施规范管理,是降低COVID-19发病率的主要措施。     

甘肃省新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析

目的 对甘肃省确诊的新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例进行流行病学特征分析,探索疫情流行的阶段性特征。方法 通过流行病学调查收集甘肃省COVID-19病例资料,包括基本资料、流行病学史、发病、就诊和确诊时间、临床表现等信息。结果 截至2020年2月25日,甘肃省共报告91例确诊病例,COVID-19流行分为输入病例期、输入病例与本地病例并存期、本地病例为主期3个阶段。聚集性疫情病例共63例（69.23%）。医务人员有3例,均为非职业暴露感染。首发症状为发热、咳嗽和乏力的比例分别为54.95%（50/91）、52.75%（48/91）和28.57%（26/91）,且在3个阶段中的比例呈下降趋势,但只有发热与乏力症状的差异有统计学意义（趋势χ²值分别为2.20和3.18,P<0.05）;3个阶段的重型/危重型病例比例分别为42.86%（6/14）、23.73%（14/59）和16.67%（3/18）,呈下降趋势（H=6.40,P<0.05）;潜伏期随着疫情的3个阶段有延长的趋势（F=51.65,P<0.01）;发病到就诊、发病到确诊的时间间隔随着疫情进展有缩短的趋势（F值分别为5.32和5.25,P<0.01）;基本再生数（R₀）从输入病例期的2.61降至本地病例为主期的0.66。结论 甘肃省COVID-19流行早期均为湖北省输入,聚集性疫情占三分之二,未发现医务人员职业性暴露感染。总体流行呈阶段性变化特征,随着疫情进展有首发症状不明显和潜伏期延长的特点,并提示体温监测不能作为单一的早期筛查手段。     

宁波市新型冠状病毒肺炎疫情动态清零精准防控策略和措施效果评价

目的:对宁波市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情动态清零精准防控策略和措施效果进行评价。方法:根据2021年12月宁波市报告的COVID-19确诊病例和个案流行病学调查报告绘制流行曲线,建立传播动力学模型,预测不同干预措施下的累计确诊病例数,计算基本再生数（ R0）和实时再生数（ R ...     

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。     

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。     

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。