2022年10月19日

R0 SARS-CoV-2传播的估计,一个困难的关键因素

贡纳·巴奇,Julius-Maximilians-Universitat维尔茨堡

传播的估计R0 SARS-CoV-2从超额死亡率在德国 — 识别SARS-CoV-2数据受到估计R0的政策或行为变化的影响。(一个)移动数据(开车)对德国来说,苹果提供的驾驶:红色;交通:蓝色;行走:绿色)。第一个流动的变化趋势是观察到3月13日。(B)提供的数据RKI Covid-cases(黑色)和Covid-19-related死亡(红色)被伽马分布拟合。两条曲线的最大值相距25天。(C)图形表示的日期Covid-19疾病病例或Covid-19死亡病例的数据可用于确定R0而不影响结果通过政策行动或社会反应。信贷:*科学报告*(2022)。DOI: 10.1038 / s41598 - 022 - 22101 - 7

2020年大流行开始时,整个德国都着迷于所谓的热阻,每日在媒体上发表。如果是以上,很明显,大流行将继续蔓延。值小于1,另一方面,承诺减少感染的数量。超过2的值,计算了在这段时间里,罗伯特•科赫研究所没有预示:他们代表一个指数SARS-CoV-2传播。

然而,现在的一项研究发表在杂志上科学报告得出结论:在现实中,热阻是明显低于之前的设想。科学家病毒学研究所的免疫生物学和生物信息学的椅子Julius-Maximilians-Universitat维尔茨堡(JMU)负责这些计算。主要作者Carsten Scheller病毒学家和bioinformatician托马斯Dandekar。

R0值:许多预测的基础

“所谓基本复制数R0病毒描述人的平均数量的感染者感染在人群中,尚未有任何接触到病毒,“Carsten Scheller说。

因此,R0时是一个关键因素对病毒的传播进行预测或估计有多少人需要实现的目标群体免疫感染。“此外,R0值可以用来预测一个呼吸道病毒在温带气候将开发更多的季节性模式的感染,如流感病毒、或是否有连续传播,“病毒学家说。

估计相差很大

对于SARS-CoV-2, R0值之间存在着显著的差异决定的。初步估计基于数据从425年确诊病例在武汉值为2.26,而后来计算取得了5.77。世界卫生组织估计范围从1.95到6.49,和德国罗伯特·科赫研究所假设一个R值在2.8到3.89基于系统评价。

“所有这些估计和计算的共同点是,他们都是基于SARS-CoV-2感染的发生率与PCR检测测试中,“Carsten Scheller说。这里的问题是,这些估计不仅取决于人口研究的特点,但也可用测试策略和越来越多的测试和执行的第一个星期pandemic-at至少如果没有数学修正增加。

超额死亡率为基础

消除其计算的不确定的影响因素,研究小组在维尔茨堡大学决定使用不同的数据基础:死亡率的增加而未年,被称为超额死亡率。

“既然SARS-CoV-2感染导致增加超额死亡率在许多国家,这些数据可以用来作为代理的标志冠状病毒的传播。因为超额死亡率的独立数字或战略执行的测试,它提供了一个代表性的照片一般人群感染的传播,”病毒学家说。

然而,团队必须考虑的一个重要方面:正确的时间来收集数据的问题。例如,德国已采取措施,以遏制SARS-CoV-2早期epidemic-ranging从禁止大规模聚会(3月9日)关闭学校(3月16日),一个完整的锁定(3月23日)。所有这些限制,以及媒体的广泛报道,可能有对冠状病毒的传播产生影响,研究人员称。

“因为这个原因,我们只用死亡包括4月11日,2020年,我们的计算。因为这些死亡的感染已经发生平均25天前死亡,感染控制所采取的措施也不可能有任何影响R0的计算值,”托马斯bioinformatician Dandekar解释道。

测试能力的扩张会导致高估

在此基础上,研究小组总结说,“我们决定一个R0值1.34感染2020年3月,它对应于一个季节性的范围至少1月和7月的1.68升至1.01。”This rather low range of R0 values is much more consistent with observations of pandemic progression than many earlier and much higher estimates, according to those involved in the study. The main reasons for this overestimation, they believe, is the massive expansion of testing capacity in the early stages of the pandemic, combined with changes in testing strategy.

这R0值相对较低,在很大程度上造成了感染下降数字在2020年的春天,根据研究小组。封锁的影响病毒的传播,因此,可能没有被看起来一样高。给定一个类似的趋势,因此,任何成本效益考虑封锁措施必须不同于过去。

新病毒变异可能有不同的热阻

这些研究结果有什么意义,鉴于其他SARS-CoV-2变异早已席卷全国吗?“新的,通常更多的传染性当然应该有不同的变体R0值在一个人口比原变种病毒的影响。然而,这永远无法计算,因为人口已经建立了大量的免疫通过感染也已经经历了和疫苗,”Carsten Scheller解释道。

然而,现在原变种的低R0值提供了一个更好的个人观点的感染。最后,较低的R值也意味着在早期实现群体免疫。病毒已经无法进一步蔓延,不断形成新的变异的结果。“所以个人波,由所谓的免疫逃逸变异引起的,是很正常的,”说,病毒学家。一旦大约有三分之一的人口感染,这些波原始变量的中断,这是重要的知道规划对策,他说。

必须考虑限制

然而,这项研究现在发表的作者意识到他们的模型也受到一定的限制。例如,pandemic-related医疗短缺可能会导致增加超额死亡率独立于病毒感染的直接影响。这样的偏见会导致高估的R值。

此外,关于超额死亡率总是把一个特定的参考时间,如前一年,或者是在这项研究中,前面的四年。因此,增加或减少总是依赖于前一年的死亡率的发展。

最后,这是一个正确的确定值的先决条件,特别是弱势群体的分享总感染发病率分析期间变化不明显。此外,随着时间的推移,越来越多的传染性病毒变异优先传递并最终主宰的发生率感染。