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Science:新研究解释了中国采取的社会隔离等措施导致COVID-19病例数量在指数增长后快速下降

  1. COVID-19
  2. 再生数
  3. 扩散模型
  4. 指数增长
  5. 次指数增长
  6. 社会隔离

来源:本站原创 2020-04-12 13:41

2020年4月12日讯/生物谷BIOON/---在中国,经检测为COVID-19阳性的病例数最初呈指数增长,但随后下降。在一项新的研究中,德国罗伯特-科赫研究所项目组负责人、德国柏林洪堡大学教授Dirk Brockmann博士和他的博士后研究员Benjamin F. Maier开发出一种考虑了社会隔离(social distancing)和其他措施的影响的扩
2020年4月12日讯/生物谷BIOON/---在中国,经检测为COVID-19阳性的病例数最初呈指数增长,但随后下降。在一项新的研究中,德国罗伯特-科赫研究所项目组负责人、德国柏林洪堡大学教授Dirk Brockmann博士和他的博士后研究员Benjamin F. Maier开发出一种考虑了社会隔离(social distancing)和其他措施的影响的扩散模型,并利用这种扩散模型对这种影响加以解释。相关研究结果于2020年4月8日在线发表在Science期刊上,论文标题为“Effective containment explains subexponential growth in recent confirmed COVID-19 cases in China”。
图片来自CC0 Public Domain。

Brockmann解释说,“当传染病不受阻碍地传播时,病例数量将呈指数增长。比如,一个感染者感染了三个人,这三个人中的每个人接着又感染了三个人,这样在很短的时间内,很多人都会生病。”但是,根据Brockmann的说法,这种增长后来在中国就看不到了。“自从今年一月底以来,病例数量较慢地稳步增长,然后趋于平稳。”

这两名研究人员认为造成这种现象的原因是社会隔离或政府采取的接触者追踪和宵禁等措施导致了个人行为的改变。随着时间的流逝,这些措施导致感染者和非感染者之间的接触越来越少,这导致所谓的再生数(reproduction rate)随时间下降。Maier解释说,“如果一个人平均感染三个以上的人,但之后每个人只感染两个人,然后每个人只感染一个人,那么疫情的增长速度就会比指数增长慢得多,我们称之为次指数增长(sub-exponential)。”

在这种分布模型中,这些研究人员认为,在中国,随着时间的推移,越来越多的非感染者被隔离在传播过程之外。Brockmann说,“因此,每天新感染的病例数量很快达到最大值,然后就下降了。”与此同时,在其他国家,比如意大利、西班牙或德国,也可以观察到类似的影响。

仍不完全清楚

这些研究人员尚未给出明确的结论,“虽然我们正在观察到意大利和西班牙的新感染病例略有减少,但是这种现象尚未在德国开始显现。因此,我们目前处于关键时刻:如果接触者数量继续下降,那么就可以控制疫情爆发。但是,如果这种情形不发生,那么病例总数将继续上升。如今,很多事情都取决于我们自己的行为。”(生物谷 Bioon.com)

参考资料:

1.Benjamin F. Maier et al. Effective containment explains subexponential growth in recent confirmed COVID-19 cases in China. Science, 2020, doi:10.1126/science.abb4557.

2.The effect of social distancing on the spread of disease
https://medicalxpress.com/news/2020-04-effect-social-distancing-disease.html

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