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。     

北京市新发地市场新型冠状病毒肺炎疫情相关病例的流行病学特征分析

目的 分析并比较北京市新发地市场疫情中新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊病例与无症状感染者的流行病学特征。方法 收集并整理传染病报告信息管理系统中北京市新发地市场疫情中COVID-19感染者数据和流行病学调查报告资料,应用SPSS 19.0软件分析并比较确诊病例和无症状感染者的流行病学特征。结果 2020年6月11日至7月10日北京市共诊断新型冠状病毒感染者368例,其中确诊病例335例（91.03%）,无症状感染者33例（8.97%）。病例分布于11个区,其中丰台区病例数占总病例数的68.48%（252/368）。发病曲线呈现暴发流行模式,发病高峰为6月13日。全部感染者年龄M（Q_R）为43（31~51）岁,无症状感染者的年龄M（Q_R）为32（29~49）岁,低于确诊病例的年龄M（Q_R）[43（31~52）岁],差异有统计学意义（Z=2.416,P=0.016）。感染者男女性别比为1.26：1。从事餐饮及商业服务和公共场所服务的人员最多,占64.13%（236/368）。73.91%（272/368）的感染者有新发地市场直接暴露史。通过核酸筛查发现全部感染者的54.08%（199/368）。确诊病例中轻型和普通型病例占99.10%（332/335）,无死亡病例。结论 北京市新发地市场疫情呈暴发流行模式,COVID-19病例以餐饮和服务业人员为主。无症状感染者的年龄低于确诊病例。     

北京市一起新型冠状病毒Omicron变异株聚集性疫情特征分析

目的 分析北京市海淀区一起新型冠状病毒肺炎聚集性疫情流行病学特征及传播链。方法 采用描述性流行病学方法分析疫情流行病学特征,应用现场调查和大数据技术分析传播链。结果 2022年4月27日至5月13日, 海淀区发生一起新型冠状病毒肺炎聚集性疫情,全基因组测序系Omicron变异株（BA.2.2进化分支）;涉及感染者38例,确诊病例34例,无症状感染者4例;临床分型以轻型（88.2%）为主,无重型、危重型和死亡病例;早期临床症状以咽部不适（50.0%）、咳嗽（29.4%）为主;17 d内传播7代,涉及3起社区聚集、2起单位聚集和8个家庭内传播;暴露方式以同住（47.6%）、同时空暴露（31.6%）为主;代间距M（Q₁,Q₃）为3（1,6）d;总续发率为1.5%（37/2 482）,其中家庭续发率为36.7%（18/49）。结论 本起Omicron变异株疫情临床症状轻,家庭、社区聚集性明显,疫情传播速度较快,同时空暴露感染风险较高,需利用信息化技术全面摸排密切接触者,以快制快,有效阻断疫情传播。     

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。     

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。     

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。     

广州市3起本地新型冠状病毒肺炎疫情流行特征及分析

目的 分析广州市3起本地新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的流行特征,为优化疫情防控策略和措施提供参考依据。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截至2021年6月18日广州市COVID-19本地病例数据,采用Excel 2019和SPSS 22.0软件进行数据整理和统计学分析。结果 3起本地COVID-19疫情累计报告病例726例,其中我国湖北省关联疫情366例,病例以女性（51.6%,189/366）、18~65岁（81.4%,298/366）、职业以家务/待业（32.2%,118/366）和离/退休人员（20.2%,74/366）为主,首发症状以发热（71.6%,250/349）和咳嗽（60.7%,212/349）为主;非洲国家及地区（非洲）入境关联疫情207例,以男性（69.6%,144/207）、18~40岁（72.9%,151/207）和商业服务职业（62.3%,129/207）为主,首发症状以无明显不适（55.6%,15/27）和咳嗽（37.0%,10/27）为主;Delta变异株关联疫情153例,以女性（58.8%,90/153）、≥ 41岁（64.7%,99/153）和离/退休人员（32.0%,49/153）为主,首发症状以咳嗽（32.9%,48/146）和无明显不适（28.1%,41/146）为主。我国湖北省关联疫情、非洲入境关联疫情和Delta变异株关联疫情的家庭续发率分别为11.2%、5.7%和11.5%;潜伏期M（P₂₅,P₇₅）分别为6.5（4.0,10.8）d、4.0（2.5,6.0）d和4.0（3.0,5.0）d;代间距M（P₂₅,P₇₅）分别为4.0（3.0,8.0）d、4.0（2.5,6.0）d和3.0（2.0,5.0）d。3起本地COVID-19疫情在性别、年龄、职业、首发症状、家庭续发率和潜伏期等的差异有统计学意义（均P<0.05）。病例发现途径中,我国湖北省关联疫情主要是自主就医（44.3%,162/366）,非洲入境关联疫情和Delta变异株关联疫情主要是社区主动排查[58.5%（121/207）和27.5%（42/153）]和密切接触者管理[33.3%（69/207）和67.3%（103/153）]。结论 广州市3起COVID-19本地疫情因感染来源、变异株类型和防控策略的不同导致流行特征在社会人口学特征、临床、传播特征及病例发现等方面存在较大差异。提示在疫情常态化防控阶段,应不断完善重点人群和常见症状监测、强化聚集性疫情排查等措施,严防疫情反弹。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

深圳市一起新型冠状病毒Omicron BF.7变异株暴发疫情的流行病学特征

目的分析深圳市一起广东省外输入的新型冠状病毒(新冠病毒)Omicron BF.7变异株所致暴发疫情的流行病学特征, 梳理和分析其传播链条和传播特征。方法采用现场流行病学方法对病例进行调查, 整理新冠病毒感染者活动轨迹、分析代际关系等, 对新冠病毒核酸阳性标本进行基因测序分析。结果 2022年10月8-23日, 深圳市共报告196例新冠病毒感染者, 均存在流行病学关联。男、女性分别为100和96例, 年龄M(Q1, Q3)为33(25, 46)岁。本起疫情由在广东省外旅游返回深圳市的新冠病毒感染者(首发病例)引起, 4条传播链分别为首发病例现住址相关感染8例、7日晚社会面活动相关感染65例、8日写字楼工作场所相关感染累计48例、在工作场所附近的写字楼相关感染74例。本起疫情潜伏期M(Q1, Q3)为1.44(1.11, 2.17)d。室内暴露的潜伏期短于室外暴露的潜伏期, M(Q1, Q3)分别为1.38(1.06, 1.84)和1.95(1.22, 2.99)d, 差异有统计学意义(Waldχ2=10.27, P=0.001)。随着代际的增加, 基因位点突变个数及突变比例增加。在同一传...     

新型冠状病毒Omicron变异株研究进展

新型冠状病毒Omicron（B.1.1.529）变异株具有传播力强、传播速度快、免疫逃逸显著等特点,给新型冠状病毒肺炎疫情防控带来新的挑战。该变异株于2021年11月在南非被发现后,历时2个月便成为全球主要流行株,我国已有多个省份报告Omicron变异株引发的本土疫情。然而,Omicron变异株的高度突变对其流行病学特...     

中国31个省份18岁以下新型冠状病毒本土感染者的流行特征分析

目的描述我国31个省份<18岁新型冠状病毒(新冠病毒)本土感染者的流行特征, 为优化新冠病毒感染疫情防控措施提供参考。方法研究对象为2020年4月29日至2022年5月31日, 中国传染病信息报告管理系统中所有年龄<18岁的新冠病毒本土感染者。对感染者的时间、地区、人群分布、临床严重程度以及确诊病例发病至确诊时间间隔进行分析, 并分析不同流行阶段感染者的流行特征。结果研究期间, 我国共报告63 916例<18岁新冠病毒本土感染者;其中, 确诊病例14 777例(23.12%), 无症状感染者49 139例(76.88%)。月报告感染者数在2022年4月达到高峰, 为40 864例。感染者分布在30个省份的187个地级及以上城市, 其中, 上海市(41 562例)、长春市(5 753例)和吉林市(3 888例)占全国报告总数的80.11%(51 203/63 916)。男性占54.34%;感染者年龄M(Q1, Q3)为10(5, 14)岁, 57.73%的感染者集中在6～15岁;职业分布以学生为主(56.14%)。确诊病例的发病至确诊时间M(Q1, Q3)为1(0, 2...     

Has Omicron Changed the Evolution of the Pandemic?

BackgroundVariants of the SARS-CoV-2 virus carry differential risks to public health. The Omicron (B.1.1.529) variant, first identified in Botswana on November 11, 2021, has spread globally faster than any previous variant of concern. Understanding the transmissibility of Omicron is vital in the development of public health policy.ObjectiveThe aim of this study is to compare SARS-CoV-2 outbreaks driven by Omicron to those driven by prior variants of concern in terms of both the speed and magnitude of an outbreak.MethodsWe analyzed trends in outbreaks by variant of concern with validated surveillance metrics in several southern African countries. The region offers an ideal setting for a natural experiment given that most outbreaks thus far have been driven primarily by a single variant at a time. With a daily longitudinal data set of new infections, total vaccinations, and cumulative infections in countries in sub-Saharan Africa, we estimated how the emergence of Omicron has altered the trajectory of SARS-CoV-2 outbreaks. We used the Arellano-Bond method to estimate regression coefficients from a dynamic panel model, in which new infections are a function of infections yesterday and last week. We controlled for vaccinations and prior infections in the population. To test whether Omicron has changed the average trajectory of a SARS-CoV-2 outbreak, we included an interaction between an indicator variable for the emergence of Omicron and lagged infections.ResultsThe observed Omicron outbreaks in this study reach the outbreak threshold within 5-10 days after first detection, whereas other variants of concern have taken at least 14 days and up to as many as 35 days. The Omicron outbreaks also reach peak rates of new cases that are roughly 1.5-2 times those of prior variants of concern. Dynamic panel regression estimates confirm Omicron has created a statistically significant shift in viral spread.ConclusionsThe transmissibility of Omicron is markedly higher than prior variants of concern. At the population level, the Omicron outbreaks occurred more quickly and with larger magnitude, despite substantial increases in vaccinations and prior infections, which should have otherwise reduced susceptibility to new infections. Unless public health policies are substantially altered, Omicron outbreaks in other countries are likely to occur with little warning.     

Protection of vaccination versus hybrid immunity against infection with COVID-19 Omicron variants among Health-Care Workers

Background aimThe Omicron COVID-19 variants BA.1* and BA.2* evade immune system leading to increased transmissibility and breakthrough infections. We aim to test the hypothesis that immunity achieved post COVID-19 infection combined with vaccination (hybrid immunity), is more effective against Omicron infection than vaccination alone in a health-care setting.MethodsData on regular pre-emptive PCR testing from all Health-Care Workers (HCWs) at Laiko University Hospital from 29th December 2020, date on which the national COVID-19 immunization program began in Greece, until 24th May 2022, were retrospectively collected and recorded. The infection rate was calculated after December 21st, 2021, when Omicron was the predominant circulating variant in Greece, as the total number of infections (positive PCR COVID-19 test regardless of symptoms) divided by the total person-months at risk.ResultsOf 1,305 vaccinated HCWs who were included in the analysis [median age of 47 (IQR: 36, 56) years, 66.7 % women], 13 % and 87 % had received 2 or 3 vaccine doses (full and booster vaccination), respectively. A COVID-19 infection had occurred in 135 of 1,305 of participants prior to Omicron predominance. Of those 135 HCWs with hybrid immunity only 13 (9.6 %) were re-infected. Of the 154 and 1,016 HCWs with full and booster vaccination-induced immunity, respectively, 71 (46.1 %, infection rate 13.4/100 person-months) and 448 (44.1 %, infection rate 12.2/100 person-months) were infected during the follow up period. No association between gender or age and COVID-19 infection was found and none of the participants had a severe infection or died.ConclusionsHybrid immunity confers higher protection by almost 5-fold compared to full or booster vaccination for COVID-19 infection with the Omicron variant among HCWs who are at high risk of exposure. This may inform public health policies on how to achieve optimal immunity in terms of the timing and mode of vaccination.