3月8日，medRxiv预印本发表了来自哈佛大学陈曾熙公共卫生学院、弗吉尼亚理工学院与州立大学研究团队的题为“Modeling the Comparative Impact of Individual Quarantine vs. Active Monitoring of Contacts for the Mitigation of COVID-19”的文章。
个体隔离和对接触者的积极监测是疾病控制的核心策略，特别是对于新出现的传染病，如2019年新型冠状病毒。为了评估这些干预措施对控制COVID-19的效果，文章拟合了一个随机分支模型（stochastic branching model），比较了两组报道的疾病动力学参数。
结果表明，只有在具有高干预性能的环境中（至少四分之三的受感染接触者被单独隔离），个体隔离才可能控制COVID-19暴发（短系列间隔为4.8天）。然而，在这种高得离谱的干预情况下，COVID-19的爆发仍会继续增长。因此，为进行积极监测或隔离而追踪的接触者数量也将增加。在这样的情况下，资源被优先用于可扩展的干预措施，如社交隔离，文章结果显示，对高危接触者的积极监测或个体隔离可以协同促进社交隔离。
因此，文章认为只要可以实施基于接触追踪的干预措施，就可以帮助减缓COVID-19的传播。文章的模型强调了迫切需要更多关于系列间隔和症状前传播程度的数据，以便就个体隔离与主动监测接触者的成本效果比较做出数据驱动型的政策决定。
