分析显示，减缓COVID - 19传播的窗口比预计的要小

一个新的由杜克大学分析表明,年初COVID大流行期间,新感染的平均数量由受感染的个人(即基本繁殖数量、R0)为4.5,或者超过两倍初始2.2率估计由世界卫生组织。

分析显示，在较高的传染率下，各国政府从首次报告病例开始只有20天时间实施足够严格的非药物干预措施，以将传染率降低到1.1以下，并防止广泛感染和死亡。

如果延迟实施这些干预措施使生育率保持在2.7以上至少44天——就像被研究的57个国家中的许多国家那样——那么任何后续干预措施都不太可能有效。

“这些数字证实，我们只有一小段时间采取行动，不幸的是，大多数国家都没有这样的情况，”杜克大学Theodore S. Coile水文和微气象学杰出教授Gabriel Katul说，他领导了这项研究。

他说，我们不能消除这种不作为的后果，但我们可以利用这项新研究的见解，为第二波或未来的大流行做准备。Katul和他的同事于9月24日在开放获取期刊上发表了他们的同行评议研究《公共科学图书馆•综合》。

Katul说:“能够估计疾病传播的不同阶段和不同条件下的传播率，有助于确定可能最有效的干预措施的时机和类型、我们将需要的医院能力，以及其他关键考虑因素。”

例如，新的分析估计，要实现对COVID的群体免疫，就需要78%的人口不再对COVID敏感。这可以帮助决定需要多少疫苗。

为了得出他们的估计，研究人员使用了一种传统的“去除易感感染”(SIR)数学模型分析2020年1月至3月57个国家每天报告的新冠肺炎确诊病例。他们还根据所谓的感染致死率(包括有症状和无症状病例)，使用该模型来分析死亡率。流行病学专家广泛使用SIR模型来跟踪和预测易感染疾病、感染疾病或从疾病中康复(从而从总体库中“移除”)的人群的疾病状态变化。

Katul和他的团队使用这个模型可以绘制出疾病的早期阶段传输速度在不同的条件下干预场景;确定这些比率随时间的变化;并预测在实现群体免疫之前，在不同的干预方案下最终可能发生多少病例和死亡。这也使他们能够在事后确定干预策略应该多快到位，以减缓或阻止病毒的传播。

为了探究传播率在区域和国家尺度上是否有差异，科学家们还使用SIR模型分析了意大利和英国的个别省份、国家或城市的新病例和死亡数据。在一些地区，最初的传播率有所不同，但随着时间的推移，这种差异趋于一致。

超级传播者的影响——感染了大量其他人的人——也被发现随着时间的推移会变得均衡。

Katul指出，尽管超级传播者或检测增加等其他因素造成了一些短期的峰值，但推断出的地方传播率随着时间的推移全都趋于全球平均水平，即每个感染者约4.5个新病例，而早期干预不足或不存在。

他说:“最终，这一切都归结于及时、有效的干预。”“防止未来疫情失控的最佳防御措施是在疫情爆发的第一个迹象出现时实施严格的安全协议，并利用科学提供给我们的工具。”

研究中使用的病例和死亡率数据来自欧洲疾病预防和控制中心。

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