Science：定量确定不同的干预措施对COVID-19病例数量的影响
来源：本站原创 2020-05-16 23:21
2020年5月16日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自德国马克斯-普朗克动力学与自组织研究所和哥廷根大学的研究人员如今成功地分析了与过去的遏制措施有关的德国COVID-19病例数量，并得出了未来几周的情况。他们的计算机模型还可以为其他国家采取干预措施的有效性提供新的见解。相关研究结果已于2020年5月15日在线发表在Science期刊上，论文
2020年5月16日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自德国马克斯-普朗克动力学与自组织研究所和哥廷根大学的研究人员如今成功地分析了与过去的遏制措施有关的德国COVID-19病例数量，并得出了未来几周的情况。他们的计算机模型还可以为其他国家采取干预措施的有效性提供新的见解。相关研究结果于2020年5月15日在线发表在Science期刊上，论文标题为“Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions”。
3月中旬以来的模拟结果
目前，许多人都在关注最近几周内遏制疫情的干预措施效果如何，以及未来几周事态将如何发展。马克斯-普朗克动力学与自组织研究所的科学家们一直在研究这些问题。他们从3月中旬开始，就与哥廷根大学的科学家们一起，对德国的新冠病毒疫情过程进行了模拟。在他们的模型计算中，这些研究人员将3月份逐渐增加的公共生活限制与COVID-19病例数的发展联系起来。特别是，他们研究了3月份的三套干预措施的影响：3月8日左右取消大型公共活动，3月16日关闭教育机构和许多商店，3月22日大范围的禁止接触。
为此，这些研究人员将COVID-19新感染的时间过程数据与流行病学动力学模型相结合，分析了迄今为止的疫情发展过程，并对未来的情景进行了研究。根据计算机模型，一揽子遏制措施最初减缓了COVID-19的传播速度，最终阻止了可怕的指数式增长。论文通讯作者、马克斯-普朗克动力学与自组织研究所小组负责人Viola Priesemann说，“我们的分析清楚地显示了各种干预措施的效果，这些干预措施最终共同导致了强烈的趋势逆转。因此，我们的模型计算向我们展示了与干预措施密切相关的人们行为变化的整体影响。”
一种也适用于其他国家和地区的计算机模型
在这项新的研究中，这些研究人员并不只考虑到德国。论文共同第一作者Jonas Dehning说，“从一开始，我们就设计出了我们的计算机模型，以便它可以适用于其他国家和地区。我们的分析工具可以在GitHub上免费提供，并且已经被世界各地的研究人员使用和进一步开发。”目前，这些研究人员正在努力将这种模型应用到欧洲国家。特别重要的是，找出不同国家采取的干预措施的不同时间点，这可以让我们对各种干预措施的有效性得出结论。
对第二波疫情的关注
这些研究人员根据截至4月21日的病例数对德国进行的分析表明，未来几周的病例数总体上呈积极发展态势。然而，他们的分析也揭示了评估疫情动态的一个核心挑战：冠状病毒传播的变化只反映在COVID-19病例数上，而且有相当大的滞后性。论文共同作者Michael Wilczek说，“我们只是在最近才看到4月20日放宽限制措施对病例数量的初步影响。而在我们能够评估5月11日的放宽限制之前，我们还得等两到三周。”因此，这些研究人员正在继续密切关注情况。每天他们都会评价新的病例数量，以评估是否会出现第二波疫情。
利用三种不同的模型情景，这些研究人员还展示了新病例数量可能会如何进一步发展。如果5月11日的限制措施放宽使得感染率增加一倍，则可以预期出现第二波疫情。相反，如果感染率与康复率相平衡，那么新感染人数就会保持大致不变。Priesemann说，不过，新感染人数也有可能会继续减少：“如果大家继续小心翼翼，卫生部门的接触者追踪工作有效，同时所有新爆发的感染病例都能及早发现并得到控制，那么病例数量就可以继续减少。因此，病例数量在未来究竟会如何发展，完全取决于我们的行为、遵守社会距离建议和卫生措施。”（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Jonas Dehning et al. Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions. Science, 2020, doi:10.1126/science.abb9789.
2.Quantifying the impact of interventions
https://medicalxpress.com/news/2020-05-quantifying-impact-interventions.html
图片来自Science, 2020, doi:10.1126/science.abb9789。
3月中旬以来的模拟结果
目前，许多人都在关注最近几周内遏制疫情的干预措施效果如何，以及未来几周事态将如何发展。马克斯-普朗克动力学与自组织研究所的科学家们一直在研究这些问题。他们从3月中旬开始，就与哥廷根大学的科学家们一起，对德国的新冠病毒疫情过程进行了模拟。在他们的模型计算中，这些研究人员将3月份逐渐增加的公共生活限制与COVID-19病例数的发展联系起来。特别是，他们研究了3月份的三套干预措施的影响：3月8日左右取消大型公共活动，3月16日关闭教育机构和许多商店，3月22日大范围的禁止接触。
为此，这些研究人员将COVID-19新感染的时间过程数据与流行病学动力学模型相结合，分析了迄今为止的疫情发展过程，并对未来的情景进行了研究。根据计算机模型，一揽子遏制措施最初减缓了COVID-19的传播速度，最终阻止了可怕的指数式增长。论文通讯作者、马克斯-普朗克动力学与自组织研究所小组负责人Viola Priesemann说，“我们的分析清楚地显示了各种干预措施的效果，这些干预措施最终共同导致了强烈的趋势逆转。因此，我们的模型计算向我们展示了与干预措施密切相关的人们行为变化的整体影响。”
一种也适用于其他国家和地区的计算机模型
在这项新的研究中，这些研究人员并不只考虑到德国。论文共同第一作者Jonas Dehning说，“从一开始，我们就设计出了我们的计算机模型，以便它可以适用于其他国家和地区。我们的分析工具可以在GitHub上免费提供，并且已经被世界各地的研究人员使用和进一步开发。”目前，这些研究人员正在努力将这种模型应用到欧洲国家。特别重要的是，找出不同国家采取的干预措施的不同时间点，这可以让我们对各种干预措施的有效性得出结论。
对第二波疫情的关注
这些研究人员根据截至4月21日的病例数对德国进行的分析表明，未来几周的病例数总体上呈积极发展态势。然而，他们的分析也揭示了评估疫情动态的一个核心挑战：冠状病毒传播的变化只反映在COVID-19病例数上，而且有相当大的滞后性。论文共同作者Michael Wilczek说，“我们只是在最近才看到4月20日放宽限制措施对病例数量的初步影响。而在我们能够评估5月11日的放宽限制之前，我们还得等两到三周。”因此，这些研究人员正在继续密切关注情况。每天他们都会评价新的病例数量，以评估是否会出现第二波疫情。
利用三种不同的模型情景，这些研究人员还展示了新病例数量可能会如何进一步发展。如果5月11日的限制措施放宽使得感染率增加一倍，则可以预期出现第二波疫情。相反，如果感染率与康复率相平衡，那么新感染人数就会保持大致不变。Priesemann说，不过，新感染人数也有可能会继续减少：“如果大家继续小心翼翼，卫生部门的接触者追踪工作有效，同时所有新爆发的感染病例都能及早发现并得到控制，那么病例数量就可以继续减少。因此，病例数量在未来究竟会如何发展，完全取决于我们的行为、遵守社会距离建议和卫生措施。”（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Jonas Dehning et al. Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions. Science, 2020, doi:10.1126/science.abb9789.
2.Quantifying the impact of interventions
https://medicalxpress.com/news/2020-05-quantifying-impact-interventions.html
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