新冠肺炎@较真 | 有新研究得出新冠肺炎的R0值为5.7，该如何看待？( 二 ) 新冠肺炎|流行病学|r0|传染病

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上图为2020年1月从武汉地区输入到其他省份的旅行数据， A图显示迁移模式，白线的粗细表示每个省份的旅行者人数；B图为从武汉到其他省份的旅行者的每日人口规模估计值，图源自论文。
在从公开信息渠道收集整理的中国范围内的病例的基础上，作者开发了两种新的分析模型，在第一个模型中，作者通过湖北省外其他省份的数据，反向推算武汉市的疫情爆发增长率；在第二个模型中，作者对武汉地区的新增病例和其他省份的病例进行关联分析，从而可以降低对武汉早期病例的确诊偏倚。

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我国新冠肺炎爆发早期的流行病学特征，关键流行病学参数分布，图源自论文
通过计算，结果如上图所示，患者从接触病毒到出现症状的潜伏期约为4.2天。而从出现症状到入院治疗的时间明显表现出了时间上的差异：在1月18日前，从有症状到入院的时间是5.5天（图B中的橙色曲线），而在1月18日后，这个时间缩短到了1.5天，推测这一点和我国CDC将疫情提高到一级响应有关。入院后到出院的平均时间是11.5天（图C），而对于死亡患者来说，入院到死亡的平均时间为11.2天（图D）。
2、得出R0值为5.7 ，超出预期
R0值受到了多个因素的影响，比如病毒的潜伏期和传染期越长， R0值越高。当然， R0值从另一方面也可以直观地体现，那就是疫情爆发后的指数增长速率越高， R0也越高。
作者根据武汉疫情爆发早期收集的数据，推测其人际传播的间隔时间(serial interval ，指传染者发病与被其感染者发病的间隔时间)约为7-8天，这一数字高于之前认为的4-5天，也就是病毒的传染期比较长，而传染期本身会影响到R0 。利用这个连续的间隔时间，作者计算了病毒的潜伏期和传染期，在生物学可信度范围内，计算出其中位数的R0为5.8 ，考虑到这个估计存在部分不确定性，因此作者将R0值的中位数确定为5.7 。

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上图为计算病毒R0的图表， A图每个点代表了平均潜伏期和平均传染期的综合计算结果，用于表征样本的R0值和增长速度以及间隔时间的关系， B图则把所有点做成直方图，可以显示出在6-9天范围内R0最为集中，中位数是5.7 。这个数字可以说是超出了之前的所有的预期。
新冠肺炎的R0值已经高于小儿麻痹（R0值为4.9）、天花（R0值为5.2）两种常见流行病了，而对于小儿麻痹、风疹这类流行病，我们是有疫苗的，天花更是已经被消灭了。同为冠状病毒引发的人类传染病，非典的R0值是3左右，中东呼吸综合征的R0值还不到1 。可以说，新冠病毒是我们目前所遇到的最强大的人类冠状病毒。
二、传染病的R0值对疫情控制的影响
1、疫情防控策略
疫情防控很大程度取决于R0值的大小，如果一个传染病的R0值较低，那么其实它扩散开的可能性就会小一些，比如中东呼吸综合征就是如此。但是如果R0值较大，就会造成大的流行。这个时候，如果采取非常严格的防控策略，比如像我国这样的隔离，经过一段时间后疫情会被压制下去，但是如果做不到这种规模的防控，疫情就可能会持续蔓延。
【新冠肺炎@较真 | 有新研究得出新冠肺炎的R0值为5.7，该如何看待？】2、被动型的群体免疫
对付一个传染病，往往需要疫苗这种主动策略或者群体免疫等被动策略。而达到群体免疫效果的关键指标是临界接种水平(Critical vaccination level ， Vc) ， Vc取决于两个因素，一个是R0 ，一个是疫苗的有效性E（也可以理解为感染后获得了抗体的有效性），三者的关系是Vc=（1-1/R0）/E 。