河北省新型冠状病毒肺炎流行特征与时空聚集性分析

目的 通过对河北省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的流行特征与时空聚集性进行分析,为河北省疫情防控及相关政策的制定提供科学依据。 方法 收集河北省2020年1月22日至2月27日COVID-19疫情数据,揭示该省疫情的流行特征;采用时空扫描的方法对疫情的聚集性进行分析。 结果 2020年1月22日河北省石家庄市报告首例COVID-19确诊病例,截至2月27日全省共报告COVID-19病例318例,其中包括湖北(含武汉)输入病例80例(25.16%),武汉输入病例69例(21.70%);全省病例男女比例为1.06∶1,30~69岁(70.76%);2月5日至2月10日为疫情高峰期,2月7日单日最高确诊24例,随后确诊病例逐渐下降,截至3月12日已连续14 d无新增确诊病例;河北省11个地市均发现COVID-19疫情,疫情覆盖范围达河北省82个区(县)(82/175,46.86%),其中疫情最严重的区(县)为唐山市迁安市(30例);11个地市均发生了聚集性疫情,共发现聚集性病例239例,其中110例(46.03%)是家庭聚集性传播导致。唐山市迁西县、遵化市及迁安市的时空聚集性最高,聚集时间为2月5日至2月15日(RR=15.69,LLR=61.75,P<0.01)。 结论 河北省COVID-19疫情为全人群普遍易感,早期以境内省外输入性病例(以下简称“输入性病例”)为主,后期以本地病例为主,全省聚集性疫情占2/3,未发现医务人员感染,国家启动一级响应后,目前疫情已得到有效控制,但随着复工复学的逐步推进和境外输入病例、无症状感染者的增加,仍需加强常态化疫情防控,巩固疫情防控向好态势。     

基于泊松过程的山东省新型冠状病毒肺炎的再生数估计及流行动态分析

目的 探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的流行动态,为未来预防和控制COVID-19二次暴发以及其他新发传染病的暴发提供科学依据。 方法 收集山东省卫生健康委员会报告的559例COVID-19确诊病例信息,确定病例的感染日期,基于泊松过程建立传播模型并计算山东省COVID-19疫情期间的基本再生数和瞬时再生数,并对比分析基于顺序贝叶斯和时间-依赖方法的瞬时再生数估计结果。 结果 确诊病例的发病日期与被报告日期的天数之差大致服从威布尔分布。山东省COVID-19开始暴发时,基本再生数R0=2.64(95%CI:1.37~4.51),瞬时再生数随着时间的推移,大致呈现逐渐下降趋势,且3种计算方法的结果均显示出此种趋势。 结论 经过防控措施的干预后,山东省COVID-19的本地流行已经基本结束,但仍需提高警惕,防止疫情二次暴发。     

西安市新型冠状病毒肺炎疫情分析

目的 分析西安市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的流行特征,为疫情防控提供参考依据。 方法 从西安市卫生健康委员会和陕西省卫生健康委员会官方网站收集西安市COVID-19疫情病例个案信息资料,采用Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验及描述性流行病学方法进行分析。 结果 截至2020年3月31日西安市累计报告COVID-19确诊病例125例,其中男67例,女58例,13~89岁,平均(48.23±15.94)岁,35~54岁55例(44%)。含输入性病例52例,本地续发病例73例;流行病学史明确者117例,接触史不明者8例;死亡3例。共报告聚集性疫情23起涉及病例89例,其中家庭聚集性疫情13起(56.52%),涉及病例38例(42.70%)。报告病例数居全市前3位区县依次是雁塔区(29例)、新城区(20例)和莲湖区(16例)。流行曲线显示前两次疫情高峰分别出现在1月28日(11例)和1月31日(10例)。病例从发病到首诊时间1.0(0.5,3.0)d,从首诊到确诊时间4.0(3.0,6.5)d,从发病到确诊时间7.0(4.0,10.0)d。输入病例和续发病例从首诊到确诊时间差异有统计学意义(Z=-2.107,P=0.035);首诊前服药和未服药病例从发病到确诊时间差异有统计学意义(Z=-2.690,P=0.007)。 结论 西安市COVID-19 疫情可分为外省市输入病例、本地续发病例和境外输入病例三个阶段,以家庭聚集性发病为主要流行特征。输入病例比续发病例更早确诊,首诊前是否服药可影响COVID-19确诊。防止境外病例输入是目前西安市疫情防控的重点。     

基于地理加权广义线性模型探索山东省新型冠状病毒肺炎的影响因素

目的 探讨山东省新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的空间分布与相关影响因素,进一步了解山东省疫情的区域分布特征,为指导防控策略提供科学依据。 方法 收集2020年1月21日至3月1日山东省COVID-19确诊病例数及相关影响因素数据,采用地理加权广义线性模型(GWGLM)分析COVID-19确诊病例数及各影响因素间的空间异质性及其相关关系。 结果 对558例确诊病例的空间分布进行分析,广义线性模型(GLM)分析结果显示,人口密度、人均可支配收入、公共预算支出、湖北迁入规模占比和距武汉的空间距离均有统计学意义。人口越密集、人均可支配收入越高、公共预算支出越多,则确诊病例数越多;绝大多数县区的湖北迁入人口规模和距武汉的空间距离与确诊病例数呈负相关。GWGLM的R²为0.363,模型可解释COVID-19确诊病例数总变异的36.3%。 结论 GWGLM能够揭示COVID-19及其影响因素的空间异质性,有助于局域精准施策,应根据各因素的空间分布特征及其与确诊病例数的局域关系制定不同区域的分级防控措施。     

基于时空统计方法分析温州市2020年1~3月新型冠状病毒肺炎的聚集性分布

目的 通过时空统计分析探索温州市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的时空分布特征,为政府制定相应的防控策略提供理论依据。 方法 收集2020年1月21日至3月1日温州市12个县区武汉返温病例与接触过确诊患者的本地继发COVID-19病例疫情监测资料进行分析,运用ArcGIS 10.5制作发病数地图进行可视化,利用SaTScan 9.6进行时空聚类分析,比较武汉返温病例与本地继发病例的时空分布特征并分析本地继发病例聚集的原因。 结果 截至2020年3月1日,温州市COVID-19累计发病数为504例,发病率为6.08/10万。累计出院数为447例,其中武汉返温病例为168例,接触过COVID-19确诊患者的本地继发病例为221例,两类病例时空聚类分析结果均存在明显时空聚集性,聚类结果基本一致,主要聚集区为乐清市、瑞安市与永嘉县。 结论 温州市COVID-19发生存在时空聚集性,武汉返温人员较多的县区,本地继发病例相对较多。因此,有关部门应针对性加强武汉返温病例重点聚集区的防控与人员管理,加强来温人员排查和服务工作,降低一切可能导致疾病发生的风险。     

西安市新型冠状病毒肺炎聚集性疫情流行特征

目的 分析西安市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）典型聚集性疫情的传播特征,为优化疫情防控策略提供科学依据。方法 采用Excel、SPSS软件对西安市典型聚集性疫情进行描述性流行病学分析;并分析病例的代际传播和潜伏期。结果 西安市截至2020年3月31日累计报告COVID-19典型聚集性疫情8起,涉及确诊病例53例、无症状感染者15例,死亡1例;以聚餐聚会引起的疫情为主,占37.50%,总体罹患率为14.21%。疫情累计持续时间中位数 27 d,5个区的24个街道办事处/乡镇有聚集性病例,男性确诊病例和无症状感染者数均略多于女性,无症状感染者平均年龄（54岁）大于确诊病例（46岁）。疫情一代病例与二代病例的代际间隔平均为6.8 d（95%CI: 5.8~7.5）,中位数为 5.6 d。由3起疫情推算的潜伏期平均为7.9 d。结论 西安市典型聚集性疫情以聚会聚餐型为主,应做好重点地区、重点人群的自我防护和隔离,避免密切接触等措施,以减少COVID-19聚集性疫情的发生。     

武汉交通管制和集中隔离对新型冠状病毒肺炎疫情影响的动力学模型研究

目的 定量评价武汉市采取交通管制和集中隔离措施对新型冠状病毒肺炎疫情的控制作用,为疫情防控提供科学依据。 方法 基于SEIR动力学模型,考虑无症状感染者和未确诊隔离患者的特征,构建SEIAHR模型。基于防控措施的实施时间,将疫情分为三阶段,并分别进行参数拟合和计算基本再生数,并对疫情的发展趋势进行预测。 结果 交通管制和集中隔离实施后,R0显著降低,三阶段的R0分别为3.684 1(95%CI:3.106 1~4.048 0)、2.178 8(95%CI: 1.725 8~3.577 6)、0.362 5(95%CI: 0.349 9~0.367 6),发病高峰也发生前移,从交通管制前的2020年4月19日前移至2020年3月14日,疫情规模也在防控措施的作用下减小。 结论 武汉交通管制和集中隔离措施对于疫情控制具有相当良好的作用,可以为其他国家疫情防控提供参考。     

基于两样本孟德尔随机化的肺功能与新型冠状病毒肺炎病死风险的因果关系

目的 采用两样本孟德尔随机化方法探索肺功能与新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病死风险之间的因果关联。 方法 对基于全基因关联研究(GWAS)的汇总数据进行二次数据分析。利用大样本GWAS汇总数据,选择与肺功能密切关联的遗传位点作为工具变量,分别用逆方差加权法、MR-Egger回归和加权中位数法做两样本孟德尔随机化分析,以OR值评价肺功能与COVID-19病死风险之间的因果关系。 结果 共纳入287个单核苷酸多态性作为工具变量,MR-Egger回归结果表明基因多效性不会对结果造成偏倚(P=0.107)。逆方差加权法结果显示,肺功能每增加一个标准差,会导致COVID-19患者病死风险降低62%(OR=0.38, 95%CI: 0.18~0.80)。MR-Egger回归也得到了相似的结果(OR=0.08, 95%CI: 0.01~0.61)。加权中位数法结果显示肺功能与COVID-19病死风险之间关联无统计学意义(OR=0.44, 95%CI: 0.14~1.42)。 结论 肺功能与COVID-19病死风险之间可能存在负向因果关联。     

SEIQCR传染病模型的构建及在广州市新型冠状病毒肺炎公共卫生防控效果评估中的应用

目的 构建易感者(S)-潜伏者(E)-发病者(I)-隔离者(Q)-确诊者(C)-恢复者(R)模型(SEIQCR),并初步用于评价广州市新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中公共卫生干预措施的效果。 方法 在SEIR传播动力学模型基础上,添加隔离模块和确诊模块,建立联合考虑潜伏期传播规律和追踪隔离干预措施的SEIQCR传播动力学模型。以2020年1月13日至2020年3月17日广州市疫情数据为基础,拟合得到SEIQCR模型的动力学参数。 结果 SEIQCR模型显示预测每日发病数与实际发病数高度吻合(R2=0.93)。启动一级响应之后,时变再生数(R_t)呈快速下降趋势,提示本地传播得到有效控制。 结论 广州市COVID-19疫情的防控措施是有效的,各地方政府应严格执行隔离制度,切断传播途径,全力遏制COVID-19 传播。SEIQCR模型的构建策略可为其他地区的干预措施评估提供方法学借鉴。     

西安市一起新型冠状病毒肺炎家族聚集性疫情调查分析

目的 调查分析西安市一起新型冠状病毒肺炎(COVID-19)家族聚集性疫情传播特征,为制定防控策略提供科学依据。 方法 对COVID-19确诊病例、无症状感染者及密切接触者进行流行病学调查,分析疫情的传播链,采集病例及相关人员的鼻咽拭子标本进行SARS-CoV-2核酸检测。 结果 本次疫情累计发现4例普通型、1例危重症型确诊病例和2例无症状感染者,危重症病例最终死亡。首例病例A于2020年1月31日发病,其他病例在首例病例发病后的1~13 d内发病,病例B、C和D、E分别为二、三、四代病例。 结论 家族聚集性疫情是COVID-19的防控重点,及早发现传染源,对密切接触者进行筛查隔离,防止传播扩散有重要意义。     

安徽省新型冠状病毒肺炎流行病学特征及其潜伏期估计

目的 分析2020年1月22日至2020年3月8日安徽省新型冠状病毒肺炎流行病学特征并估计其潜伏期,为进一步认识新型冠状病毒肺炎的传播规律和制定区域性的疫情防控措施提供依据。 方法 基于安徽省及其各个地市卫生健康委员会官网公布的新型冠状病毒肺炎病例资料,采用空间自相关统计方法进行全局及局部聚集性分析,揭示安徽省新型冠状病毒肺炎流行病学特征;根据病例的暴露和发病时间,估计新型冠状病毒肺炎潜伏期分布特征。 结果 安徽省共报告新型冠状病毒肺炎确诊病例990例,死亡病例6例,粗病死率为0.61%。自安徽省首例确诊病例以来,确诊人数迅速增多,2月6日出现单日最多确诊病例74例,而后逐渐下降。确诊病例年龄最小8个月,最大91岁,主要集中在31~60岁(65.19%),男女比1.16∶1,具有一定的聚集性,1月22日至1月29日期间,具有湖北省暴露史病例占比高达75%,随后明显下降。截至3月8日,安徽省16个地市均有确诊病例报告,其中合肥、阜阳、蚌埠为本次疫情受影响较大的地区,病例分布存在明显的空间自相关性。1月31日前,病例增长以湖北省输入病例为主,本土病例散在发生,随后逐渐转向本地接触传染扩散为主。Gamma分布拟合潜伏期效果较好,以此估计安徽省新型冠状病毒肺炎的中位潜伏期为5.64(95%CI: 5.11~6.22)d。 结论 安徽省新型冠状病毒肺炎流行特征与其他省份基本一致,前期疫情防控工作已取得阶段性成效,随着各地复工、复产等各项工作的推进,需巩固疫情防控成效,积极防治疫情反弹。     

云南省新型冠状病毒肺炎疫情空间分析

目的 分析云南省新型冠状病毒肺炎疫情的空间分布特征,为制定云南省疫情防治措施和疫情的有效控制提供有效参考。方法 2020年1月23日至2月22日期间,基于全云南省通过疫情信息报告管理系统进行网络报告的新型冠状病毒肺炎疫情数据和云南省统计局统计的云南省常驻人口信息,导入GeoDa1.14.0和Mapinfo15.0软件,进行云南省新型冠状病毒肺炎疫情的描述和空间自相关分析。结果 全省16州（市）除迪庆州和怒江州无病例报告外,其他14个州（市）均有病例报告,其中确诊报告数主要集中在经济较发达的地区和旅游业较发达地区,云南省新型冠状病毒肺炎疫情出现先急剧升高后缓慢下降的趋势,发病率全局的空间自相关无统计学差异,但局部有一定的聚集,局部地区聚集情况仅出现在疫情较早期,疫情早期存在3个L-L聚集区（德宏州、版纳州和昭通市）,1个H-L区（昆明市）,4个L-H 区（玉溪市、曲靖市、楚雄州和红河州）,随着时间的推移,空间聚集情况逐渐消失。结论 目前疫情可防可控,无空间聚集性,但是在疫情完全扑灭前,仍然需要我们提高警觉性,科学防控,避免疫情的再燃和空间的聚集。     

浙江省台州市一起COVID-19聚集性疫情的流行病学调查和分析

目的 对浙江省台州市一起由超级传播者扩大的2019冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)聚集性疫情进行流行病学调查,为COVID-19疫情防控提供参考.方法 采用现场流行病学方法,对COVID-19确诊病例及密切接触者进行调查;对资料进行描述性分析,采用χ2检验比较密切接触者...     

新型冠状病毒肺炎防控措施对疫情时空演变的影响

目的 分析新型冠状病毒肺炎(COVID-19)在不同时期的地理空间分布、空间聚集性特征,评价综合防控措施对疫情发展的影响。方法 根据我国各地区采取I级响应措施及复工复产时间将疫情流行分为三个时间段。收集我国内地各省、直辖市COVID-19动态确诊数据,计算每个时间段的周确诊病例数;运用空间自相关法对COVID-19确诊情况进行统计分析。结果 在第一阶段,疫情呈现以湖北为中心的典型空间正相关(Morans’I=0.144,Z=2.517,P=0.016);局部聚集表现为湖北与周边省份的高-高型和与湖北相距较远省份的低-低型分布。自各地区启动I级响应措施以后,疫情在第二阶段呈现随机分布(Morans’I=-0.017,Z=0.597,P=0.251),局部聚集表现为湖北与周边省份的高-低型和与湖北相距较远省份的低-低型分布。自各地区复工复产后,疫情在第三阶段仍呈现随机分布(Morans’I=-0.055,Z=-0.857,P=0.131);局部聚集表现为广东与江西的高-低型及四川地区的低-低型分布。结论 我国采取的综合防控措施有效地控制了全国疫情蔓延,目前疫情总体处于散发流行状态,应防止疫情反弹。