信息名称：美国福特汉姆大学估计了2019年新型冠状病毒的潜伏期
1.时间：2020年2月29日
2.机构或团队：美国福特汉姆大学
3.事件概要：
2月29日，medRxiv预印本发表了来自美国福特汉姆大学的题为“stimate the incubation period of coronavirus 2019 (COVID-19)”的文章，估计了2019年新型冠状病毒的潜伏期。
准确估计COVID-19的潜伏期是防治疫情的关键，然而目前尚不清楚COVID-19的确切潜伏期。尽管目前被认为COVID-19的症状可能在接触后2天内出现，或长达14天甚至更长时间。准确的潜伏期计算需要原始的感染链数据，而武汉地区可能无法完全获得这些数据。
本研究的目的是利用武汉地区以外的感染数据链，准确地计算COVID-19的潜伏期，这是一个有充分文献和流行病学信息支持的数据链。文章收集了湖北省以外10个地区官方报告的COVID-19数据。为了准确计算潜伏期，文章只采用有明确暴露史和发病时间的官方确诊病例。排除了那些在武汉长期工作或生活、但没有相关流行病学描述或难以确定可能接触时间的人群数据。提出了一种Monte Caro模拟方法来估计COVID-19的潜伏率，并采用了非参数方法。还运用多元学习和相关统计分析来解读不同年龄/性别之间的潜伏期关系。
结果表明，COVID-19的潜伏期不服从对数正态分布、Weibull分布和Gamma分布。通过bootstrap估计，其平均潜伏期和中位潜伏期分别为5.84天和5.0天，并提出了Monte Carlo模拟方法。文章发现年龄>=40岁和年龄<40岁组的潜伏期在统计学上有显著差异。前者潜伏期较长，变异较大，因此文章进一步提出不同的检疫时间应适用于不同的潜伏期。文章通过机器学习分析也表明这两组人群是线性可分的。COVID-19的潜伏期与先前的统计分析一致。文章分析结果还表明，男女之间的潜伏期不存在统计学差异。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用.
4.附件：
原文链接
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.24.20027474v1
