武漢肺炎疫情何時終結?最關鍵的是這個數據
武漢肺炎疫情何時終結?最關鍵的是這個數據

2019年12月31日,中國武漢市衛健委稱發現27例新型冠狀病毒肺炎。

今年1月開始,患者數量大幅上升,蔓延速度之快、範圍之廣,都令人始料未及——1月18日確認過百例,1月24日確診過千例,1月31日確認過萬例,截止2月3日24時,中國確診新型冠狀病毒肺炎20,428例……

就像在籠子裡眼看著風暴靠近。每天,我們的情緒都隨著一串串數字起伏不定。

那麼,這些數字是否有什麼規律,我們是否能夠推測出:疫情到底會傳染多少人?還會持續蔓延嗎?什麼時候達到峰值?什麼時候又能消失?

是時候了解基本傳染數R0了。

為什麼要重視R0?

隨著新型肺炎的研究持續深入,除了臨床和科研,科學的認知也是人們戰勝病毒的關鍵。
而衡量病毒傳播能力的最重要指標,就叫做基本傳染數R0(Basic repR0duction number of the infection)。

它指的是,在自然情況下(沒有外力介入,同時所有人都沒有免疫力),一個感染到某種傳染病的人,會把疾病傳染給多少人的平均數。

武漢肺炎R0
圖/ 愛范兒

如果R0 <1,表示傳染病得到控制,將會逐漸消失;R0 =1,傳染病則會變成人口中的地方性流行病,就像擊鼓傳花般一個傳一個;R0 >1,傳染病則會以指數方式爆發,一傳十百千萬,R0 的數字愈大,疾病將越難以控制。

但因為患病個體可能死亡,部分病癒後會產生免疫力,加上種群數有限,這個人數不會無限增長,隨著被感染人口降低,傳播速度會顯著下降。

人類歷史上殺人最多的幾種傳染病,傳播力都遠超1,最強的麻疹傳播力R0達到了12-18 ,天花高達5-7,MERS 達到3.5-6。

確定R0的數值,對我們此次防疫和決策至關重要。

2003年爆發的SARS病毒就是最初爆發時R0為2.9,在採取強力的防控隔離措施後,R值降為了0.4。

而新型冠狀病毒有太多未知。

在以往冠狀病毒導致的大規模疫情暴發中,R0值的範圍在2.0-4.9,當前的冠狀病毒大流行已經到了第四代,傳播更加地兇猛。

它的傳播途徑多,飛沫等呼吸道可以傳播,門把手會留有病毒核酸,最新研究還能在糞口傳播;它也非常狡猾,很多感染者表現都是輕微症狀甚至可能無感,這也讓人為控制更加困難,而病毒依然像噴嚏般一窩蜂洩出,透明地散射在空氣中。

那這次新型冠狀病毒的R0到底是多少呢?

武漢肺炎R0
圖/ 愛范兒

新型冠狀病毒傳染力有多強?

現在,中國以及國外多個研究團隊已經對新型肺炎的R0值進行了估算,但R0值的結論始終眾說紛紜。

它簡單的預測方式,就是通過「R0=(估計)1+增長率*系列間隔(serial interval)」獲得,其中增長率從病例開始增長時計算,系列間隔是指在一個傳播鏈中,兩例連續病例的間隔時間。

較知名的為英國蘭開斯特大學的Jonathan M Read等人在1月24日發表的最初預測版本,研究得出的R0值為3.8。

這意味著平均一個患者就會將病毒傳染給3.8個人。必須通過控製手段阻斷72%-75%的病毒傳播,才能防止病例持續增長。

他們認為,若不加防控,到今年2月4日,預計病毒感染例數將為19.15萬。

該研究小組1月27日發表了最新研究報告,此報告結合了早期確診病例、潛伏期報告、最新案例數據等,將新型肺炎的R0值調整為3.11,同時指出新型肺炎比SARS和MERS有更高的傳染性。

當天,中國學者參與的建模研究也發表了。

中國西安交通大學、中國陝西師範大學等學者在SSRN發表的研究認為,在不考慮無症狀感染的情況下,2019新型冠狀病毒的基本傳染數可能高達6.47。不過這個R0值的時間設置在了疫情爆發初期,所以也相對偏高。

另有中國西安交通大學及中國南京醫科大學等機構研究人員的數學建模,結果也顯得悲觀。

該研究團隊推算出新型冠狀病毒2019年12月12日開始流行時,R0值估計為4.71,之後預計在中國可能導致8042例感染、898例死亡,致死率為11.02%。

不過結合更多研究人員的推算,新型冠狀病毒的R0值樂觀了一些,估算均在2-3左右。

《新英格蘭醫學雜誌》發表了《新型冠狀病毒肺炎在中國武漢的早期傳播》的論文,講述了迄今最詳細的流行病學研究,該研究估計的新型冠狀病毒R0值為2.2。

中國疾控中心目前對nCoV的R0估算也是2.2。WHO官方則在1月23日給出的數值在1.4-2.5之間。

只是新型冠狀病毒的R0值目前仍然存在一定爭議。

畢竟它需要大量的準確的數據,很多分析中的數據,可能是最保守估計的數量,或許還沒計算無症狀感染的情況,而且疾病傳染期中也有著太多不確定因素。

還有一個重要前提:估算R0值首先是沒有外力介入。這就意味著,通過外力介入,這個數值還會朝好的方向變化。

現在,它正隨著一系列嚴格的控制措施和預防策略而下降。

疫情何時才會消失?

當人為措施介入,我們就要開始計算另一個名詞:有效傳染數R了。

它指的是在基本傳染數基礎上,採取了防疫措施後的傳播平均數。其中R=(1-f)R0,f 代表的是免疫接種率、隔離率等手段。

我們不斷在R0模型的「最壞情形」上,創造著新的力量:

診斷試劑供應、醫療資源增加、春節假期延長、疑似病例隔離、醫護人員衝前…… 這些舉措只是日積跬步,每一步卻都是爭分奪秒、實實在在地降低著R值。

1951年天花在中國成立之初肆虐時,病例高達61462例,死亡12509 人,直到疫苗出現才在1952年中國全國開始接種牛痘,1959年徹底消滅天花。

但新型肺炎沒有有效疫苗,在這個與病毒交戰的過程中,我們需要時間。有效傳染數一降低,我們就有更多時間來創造更有效的方案。

好消息是,今天中國工程院院士、中國國家衛健委高級別專家組成員李蘭娟團隊,在中國武漢公佈了治療新型冠狀病毒的最新研究成果:阿比朵爾、達魯那韋能有效抑制冠狀病毒。

不過目前最有效的辦法依然是隔離。

1910年清朝末期大爆發而造成6萬多人死亡的鼠疫,以及2003年的SARS,都是從隔離重點區域、管制交通和集體活動開始有效控制。

我們作為一個個潛在參與者,能獻力的也就是避免成為感染者、減少外出感染機率。單是安穩地坐著,就已經能夠降低R0值、守護安全了。

而疫情什麼時候才會慢慢消失?

當年,SARS病毒的平均潛伏期為6天,中國4月23日出台管制措施,4月29日SARS疫情達到高峰。中國國家衛健委表示,新型肺炎的潛伏期大約在10天左右。

同理推測,理想情況下,從1月20日中國國務院常務會議宣布進一步部署疫情防控工作、1月23日中國武漢宣布封城,預計也就是2月2日左右新型肺炎的疫情將達到高峰。

另外,上述估算R0值論文推斷中,中國西安交通大學等學者認為1月22日起,病毒有效繁殖數量就將下降,疫情有望在3個月內慢慢消失;中國陝西師範大學學者認為疫情將在3月10日左右達到峰值。

而中國鍾南山院士在1月28日接受新華社採訪時稱:

疫情什麼時候達到高峰,很難絕對地估計。不過我想應該在一周或者十天左右達到高峰,不會大規模地增加了。

他認為疫情將在2月4日到7日左右達到高峰。不過2月2日,他又將高峰時間預測推長到未來兩週。

可以看出,疫情高峰依然很難準確預測。不過模型終究和現實情況會有一些差距,我們可以從模型中獲得一定的參考,獲得我們所需的幫助,但也要結合現實的複雜變化來判斷和行動。

盼望著R值能最快速度降到1以下,盼望著疫情快速終結。

畢竟春天來了,新的事物該甦醒了。

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #武漢肺炎
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從企業到政府,圓剛科技以MIT高資安打造頂級影音防線
從企業到政府,圓剛科技以MIT高資安打造頂級影音防線

從企業、政府的遠距會議,到國境通關與高度精準的手術現場,視訊鏡頭、麥克風影像擷取設備在各行各業中無所不在,一場隱形的資安革命也悄然發生。隨著全球地緣政治升溫,供應鏈去風險化浪潮席捲,加上資安事件頻傳,影音設備已不再是單純的硬體周邊,而是接入企業核心網路的通道,任何漏洞都可能成為企業或國家級的資安破口。

這也讓企業和政府採購思維產生根本性轉變,如今不再一味追求便宜,而是要兼具信任、品質與高資安,台灣影音直播設備龍頭圓剛科技,便以 MIT 研發製造,築起乾淨透明的供應鏈高牆,更以「三個 100%」的高品質承諾,成為企業、政府最安全的影音設備後盾。

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圓剛科技全球品牌行銷處處長 蔡柏輝
圓剛科技全球品牌行銷處處長 蔡柏輝
圖/ 數位時代

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圓剛 PW515 可精準自動對焦,大幅降低光線干擾,提升臉部辨識成功率與通關效率。
圓剛 PW515 可精準自動對焦,大幅降低光線干擾,提升臉部辨識成功率與通關效率。
圖/ 數位時代

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圓剛的高階擷取盒(GC535)支援 4K 高畫質、RGB24 無損色彩還原,協助醫師進行精準判讀。
圓剛的高階擷取盒(GC535)支援 4K 高畫質、RGB24 無損色彩還原,協助醫師進行精準判讀。
圖/ 數位時代

在金融領域,圓剛的 4K 視訊鏡頭也用於銀行的自動開戶機台,滿足金融業嚴苛的遠端身分驗證與銀行級資安防護。而台灣 IC 設計大廠和車用導航大廠,在研發階段檢測 HDMI 影像訊號時,也採用圓剛的擷取設備,進行無壓縮的影像採集,確保出廠時產品品質毫釐不差。

持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗

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蔡柏輝堅定地說︰「圓剛未來目標非常明確:『讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏。』」當數位轉型邁入資安至上的全新紀元,圓剛將持續以「MIT 信任」、「高資安」、「高品質」三大防護,做全球企業最值得信賴的影音後盾。

圓剛科技將持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗,讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏
圓剛科技將持續深化影音技術,打造極致安全順暢體驗,讓商用影音導入變得極致順暢,讓資安防護做得滴水不漏。
圖/ 數位時代

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