首發丨沈洪兵院士團隊最新成果：臨床診斷標準實施和全城拉網式大排查對武漢COVID-19疫情防控的效果評價
2020-05-14 中國工程院院刊本文選自中國工程院院刊《Engineering》網絡首發文章
作者：魏永越，魏良敏，姜玥，沈思鵬，趙楊，郝元濤，杜志成，唐金陵，張志傑，姜慶五，李立明，陳峰，沈洪兵
來源：
Implementation of Clinical Diagnostic Criteria and Universal Symptom Survey Contributed to Lower Magnitude and Faster Resolution of the COVID-19 Epidemic in Wuhan. Engineering 2020.
https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.008.
近日，南京醫科大學沈洪兵教授和陳峰教授課題組基於傳染病動力學模型，科學地、定量地評價臨床診斷標準實施和全城拉網式大排查等綜合防控措施對武漢市疫情中後期的防控效果。結果顯示，臨床診斷標準實施後，短時間內病例激增。隨後，快速高效收治符合臨床診斷標準的積壓病例，控制了大量的傳染源，通過隔離措施切斷其傳播途徑，顯著遏制了疫情的發展態勢。與此同時，方艙醫院的建設、全城拉網式大排查等一系列綜合防控措施，進一步鞏固了疫情後期的防控效果。相關研究成果近期發表於中國工程院院刊《Engineering》。
模型設計
本研究基於SEIR動力學模型，考慮隔離艙室（quarantine compartments），提出SEIR+Q模型。該模型將人群分為七類：易感染群（Susceptible,S）、潛伏期人群（Exposed,E）、未確診（未被隔離）的感染人群（Infectious,I）、被隔離的易感人群（Sq）、被隔離的潛伏期人群（Eq）、確診且被隔離感染人群（Iq），以及移出人群（Recovered,R）（圖1）。
圖1. SEIR+Q動力學模型圖
評價結果
將2020年2月12至14日激增的臨床診斷病例考慮為前期累計未確診的感染者（即模型中的I），同時擬合累計確診病例（Iq）和累計臨床診斷病例（I），較好地解釋了2月12日至14日期間疫情數據跳躍問題（圖2）。模型估計結果提示，2月14日之前未確診病例佔比40%（圖2）。
圖2. 武漢市疫情SEIR+Q動力學模型擬合結果
假設維持2月14日之前的防控措施不變，通過模型預測武漢市未來的疫情走勢。將模型預測結果和實際疫情情況進行比較，以評估臨床診斷標準實施和全城大排查等綜合防控措施（圖2黑色箭頭）的防控效果。分析顯示，每日新增病例小於100例、小於10例和首次為0的時間分別提前了19天、49天和74天；截至3月30日，武漢市累計病例減少了近2萬例（圖3）。
圖3. 臨床診斷標準實施和全城拉網式大排查的防控效果
結果解釋
為何臨床診斷標準的實施可以緩解疫情發展態勢？
官方數據顯示，截至2020年2月5日，武漢市累計核酸檢測43000例，實際確診9358例，因此估計核酸檢測人群的陽性比例為9357/43000 = 21.8%，進而根據核酸檢測能力推算核酸檢測陽性峰值。初步推算可得，自2月14日起，核酸檢測能力方才基本滿足需求（圖4）。從另一角度來看，1月下旬至2月上旬，核酸檢測能力明顯不足。
圖4. 武漢市核酸檢測能力評估
2020年1月下旬至2月上旬，湖北省疑似病例大量湧現，無法及時進行核酸檢測；一些臨床症狀符合但核酸檢測為假陰性者，也未能被及時收治；大量病例積壓。這些病例大多具有傳染性，導致2月初的防控壓力日益嚴峻。
表面上看，臨床診斷標準實施後，短時間內病例激增，使得大多數的動力學模型失效，預測結果嚴重偏離。事實上，短時間內收治這些積壓的符合臨床診斷標準的病例，控制了大量的傳染源；通過隔離措施切斷其傳播途徑，顯著遏制了疫情的發展態勢。方艙醫院的建設、全城拉網式大排查等一系列綜合防控措施，進一步鞏固了疫情後期的防控效果。
綜合來看，2月中下旬武漢臨床診斷標準的實施和全城拉網式大排查等綜合防控措施，使武漢市累計病例減少了近2萬例，使疫情「歸零」時間提前74天，綜合防控措施成效卓著，為國際社會的疫情防控提供了決策依據。
撰稿丨魏永越；審核丨陳峰、沈洪兵
編校丨吳佳明
註：本文內容呈現形式略有調整，若需可查看原文。
改編原文：
Wei Y, Wei L, Jiang Y, et al. Implementation of Clinical Diagnostic Criteria and Universal Symptom Survey Contributed to Lower Magnitude and Faster Resolution of the COVID-19 Epidemic in Wuhan. Engineering 2020. https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.008.
作者介紹
沈洪兵，流行病學家，中國工程院院士、英國皇家內科醫學院公共衛生學院院士。
從事流行病學研究30年，在腫瘤流行病學以及高危人群防治策略、出生隊列、健康醫療大數據等方面開展了系列研究，為腫瘤基因預測和精準預防做出重要貢獻。在Nat Genet，Lancet Respir Med等國際重要刊物發表代表性學術論文多篇；作為第一完成人獲國家自然科學獎二等獎、何梁何利科技進步獎、國家教學成果二等獎等多項科技和教學獎勵。
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註：論文反映的是研究成果進展，不代表《中國工程科學》雜誌社的觀點。
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