帝国理工学院对Covid-19疫情的统计分析

2020年1月17日报告1:估测武汉市新型冠状病毒病例的总数[1]

报告摘要
新型武汉冠状病毒爆发在许多方面都有高度的不确定性。 但是,在中国境外发现3例病例(泰国2例,日本1例)令人担忧。根据航班和人口数据,我们计算得出,在武汉被感染者中,只有五百七十四分之一的机会,患者会在就医之前出国旅行。这意味着到目前为止,武汉可能已经有超过1700(3 x 574)例。此次病毒爆发仍有许多未知因素,使估计值的不确定性范围从190例到超过4000例。但是这些数字的规模显示,不能排除大量人与人之间的传播。因此建议应提高监测,及时信息共享和加强疫情应变准备。

研究假设

2019年12月31日,世界卫生组织中国办事处被告知武汉出现未知肺炎病例。 新型冠状病毒(2019-nCov)与中东呼吸综合征病毒和SARS病毒相似。

截至2020年1月16日,武汉市已确诊41例(包括2例死亡),包括3名旅行者确诊,其中泰国2例和日本1例。 大多数病例都与已关闭的武汉华南海鲜市场相关。
尽管两位旅行者都有武汉市旅行史,但他们没有直接接触华南海鲜市场。

通过利用在中国境外发现的病例数,有可能推断出到目前为止,武汉市内可能的临床病例总数。

本报告采用一下基本假设

  • 武汉国际机场服务1900万人口
  • 从感染到被检测的窗口平均有10天时间, 包括5-6天的潜伏期和4-5天的症状出现到检测之间的延误
  • 过去两个月从武汉出发的国际旅行者总数是每天3301人。该估算值基于2018年IATA数据的前20个目的地国家/地区的每日3,418名外国旅客中得出,并使用帝国理工学院持有的2016年IATA数据来更正前者数据中出现的农历新年旅行激增(今年尚未发生),以及前往前20个目的地列表以外的国家/地区的旅行量。

假设存在的一些缺陷:

  • 我们假设了海外旅行时间够长所以被感染的旅行者在海外就出现症状并且会被检测,而不是回到武汉后才被检测到。本文也没有考虑国际旅行者可能比本地居民会有更少的风险接触到病毒。考虑这些因素需要额外的数据但同时会增加预测总病例
  • 我们只估计了较为严重到需要住院的病例(日本和泰国检测到病例都是十分严重)。我们的估计没有考虑轻微或者没有症状的病例
  • 2019新冠肺炎的潜伏期还不知道。采用中东呼吸综合征和SARS的情况作为近似
  • 我们假设国际旅行和感染新冠肺炎的风险不相关。 如果感染风险偏向富裕阶层,那么旅行次数可能和暴露史相关。 另外,有一些出国可能因为有感染状况(向国外求医)或与武汉感染者有接触(这可能适用于在日本发现的病例)。考到这些情况会增加海外旅行感染的可能性从而降低我们估计的总数

估算方法

Imgur

总病例数 = 海外发现病例/海外发现一例病例的概率( p )

而在海外发现一例病例的概率(p)=每天出国旅行的概率x发现病例的平均时间,

其中天出国旅行的概率由武汉每日出境国际旅客除以武汉机场服务人口得到,发现病例的平均时间可以近似为:发现病例的平均时间=潜伏期+从症状发作到病例发现的时间。

结果

Imgur

预测结果是截止到2020年1月12日武汉市有1723例(95%置信区间:427-4472)新冠肺炎。同时报告还考虑了一下几种情况:

  • 把武汉市人口1100万作为武汉国际机场服务总人数,而不是1900万,预测总病例数是996例(95%CL 246-2586)
  • 检测窗口从10天降到8天,预测总病例数是2155例(95%CL 535-5590)
  • 武汉输出到国际病例是2个,而不是3个,则预测总病例数是2155例(95%CL 190-3549)
  • 武汉输出到国际病例是4个,而不是3个,则预测总病例数是2298例(95%CL 712-5341)

2020年1月11日武汉官方公布的数据总共有41例新型冠状病毒感染者,2020年1月16日(本报告发布日期)是总共有45例,从1月11日到1月15日武汉官方发布报告称没有新增感染病例。而湖北省政协十二届三次会议1月11日,人大十三届三次会议时间是1月12日,1月17日湖北省人大胜利闭幕

总结

本报告预测截止到2020年1月12日约有1732例严重感染者,远远超过武汉市官方公布的结果。 报告表明监测范围应该包括所有住院的肺炎或者严重呼吸道感染病例,以及周边相关城市。 本报告并没有给出具体的传播路径,但考虑到过去中东呼吸综合征和SARS的经验,人人传播不应该被排除。

2020年1月22日报告2:估测武汉市新型冠状病毒病例的总数[2]

报告摘要
1月16日,我们根据在中国大陆以外发现的病例数的分析,发布了中国 COVID-19 (先前命名为2019-nCoV) 爆发规模的估计值。此后,截至1月22日,中国当局报告的累计确诊病例增加了10倍,达到440例。同时,截至1月18日出现症状的人数在中国境外已增加到7人。在此,我们根据航班和人口数据进行分析,更新了武汉市疫情规模的估计值。我们估计武汉至1月18日出现症状的病例数为4,000例, 该估计值的不确定性范围为1,000至9,700 例,这反映了估计过程中持续涉及许多未知因素。由于在中国大陆以外地区发现的病例数从3例增加到7例, 这次的估计值中位数4,000例,为上次报告的两倍以上。。我们的估计值不应被解释为在1月12日至1月18日期间爆发规模突然增加了一倍 ─ 延迟确认和通报境外病例,症状发作日期信息的不完整,以及输出病例的数量仍然很少,皆使我们当前仍无法估计的疫情增长率。

我们的分析表明,COVID-19 爆发在武汉造成的中度或重度呼吸道疾病病例数大幅高于目前已发现的病例数。然而最近中国官方报告的确诊病例数迅速增加,显示近几天来病例的检测和通报有了大幅度的提升。随着监测愈加完善和扩展(例如,扩展至基层医疗院所),我们的估计值与官方病例数之间的差异有望进一步减少。鉴于人与人之间传播的证据越来越多,加强快速病例检测对于控制疫情爆发至关重要

研究假设

本报告使用的一些假设

  • 武汉国际机场服务1900万人口。
  • 从感染到被检测的窗口平均有10天时间, 包括5-6天的潜伏期和4-5天的症状出现到检测之间的延误。
  • 过去两个月从武汉出发的国际旅行者总数是每天3301人。该估算值基于2018年IATA数据的前20个目的地国家/地区的每日3,418名外国旅客中得出,并使用帝国理工学院持有的2016年IATA数据来更正前者数据中出现的农历新年旅行激增(今年尚未发生),以及前往前20个目的地列表以外的国家/地区的旅行量。
  • 出境检测筛查对1月16日为止出现的病例没有影响。
  • 所有海外病例都在飞行目的地被检测出的。如果有海外国家检测数据有缺漏,那么结果可能低估了武汉的真实数据。
  • 以95%置信区间为误差范围。

可能存在的问题与之前的1月16日发布报告一样,这里不再枚举。

结果
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预测结果是截止到2020年1月18日武汉市有4000例(95%置信区间:1700-7800)新冠肺炎。同时报告还考虑了一下几种情况:

  • 把武汉市人口1100万作为武汉国际机场服务总人数,而不是1900万,预测总病例数是2300例(95%CL 1000-4500)
  • 检测窗口从10天降到8天,预测总病例数是5000例(95%CL 2200-9700)
  • 武汉输出到国际病例是6个,而不是7个,则预测总病例数是3400例(95%CL 1400-7000)
  • 武汉输出到国际病例是8个,而不是7个,则预测总病例数是2298例(95%CL 2100-8600)

本报告的结果与之前1月16号发布的结果差别不能简单解释为武汉感染数量在这些天哪增加了一杯。因为确认和报告出口病例的延迟、症状发作日期的信息不完整以及仍然很少的出口病例,意味着目前无法估计疫情的增长率。

2020年1月18日武汉官方公布的数据是总共有121例,1月22日(本报告发布日期)571例新型冠状病毒感染者。而1月18日武汉市江岸区百步亭花园社区举行万家宴,4万多个家庭一起共度农历小年。对于武汉肺炎疫情下大规模人员聚集在一起是否不当,该工作人员回复新京报记者称,“我们都做好了相应措施”

该团队的一些其他研究项目和结果

内容引用自 MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis: Covid19[3]

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  1. Report 1 – Estimating the potential total number of novel Coronavirus (2019-nCoV) cases in Wuhan City, China https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-1-case-estimates-of-covid-19/
  2. Report 2 – Estimating the potential total number of novel Coronavirus (2019-nCoV) cases in Wuhan City, China https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/report-2-update-case-estimates-covid-19/
  3. MRC Centre for Global Infectious Disease Analysis, Covid19 https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/covid-19-reports/

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