3月8日_评估COVID-19在中国一线城市的二次传播模式及流行预测
1.时间：2020年3月8日
2.机构或团队：中国医学科学院北京协和医学院，神州数码医疗科技股份有限公司
3.事件概要：
中国医学科学院北京协和医学院多个科室和神州数码医疗科技股份有限公司的科研人员在medRxiv预印本平台发表题为“Evaluating the secondary transmission pattern and epidemic prediction of the COVID-19 in metropolitan areas of China”的文章。
研究人员利用2020年1月24日至2020年2月23日的报告数据，拟合了感染模型，并根据报告的病例数估算了四个高风险大都市区的可能感染数，这有助于了解COVID-19的传播模式。使用马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法估计了一组SERI模型统计参数，该模型综合了中国官方检疫法规和旅行限制的影响。研究结果显示，估计北京的基本生殖数R0为3.11，上海为2.78，广州为2.02，深圳为1.75。此外，研究人员推算出预测结果并比较了不同水平参数的结果，例如，在北京，预计峰值病例数在高峰期2020年2月29日约为466；然而，当城市执行不同级别（严格，轻度或弱度）的出行限制或管制措施时，估计结果表明，传输动态将发生变化，病例数的峰值变化比例在56％?159％之间。研究结论认为，公共卫生干预措施将减少COVID-19传播的风险，更严格的控制和预防措施将有效遏制其进一步传播；但在结束日期之前，企业和社会活动的开展会使风险增加。此外，从中国获得的经验和教训可能会为其他大城市地区以及在中国境外出现病例的大城市提供帮助。
*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/10.1101/2020.03.06.20032177v1
1.时间：2020年3月18日
2.机构或团队：牛津大学
3.事件概要：
3月18日，medRxiv预印本发表了来自牛津大学的题为“Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19”的文章。
文章指出世界各国政府必须迅速行动并作出艰难政策决定，以减轻COVID-19的流行。由于死亡病例多集中在老年人群中，文章强调了人口统计学，特别是人口年龄结构研究，在帮助解释各国死亡率差异以及传播模式方面的重要作用。
文章中研究了迄今为止意大利和韩国的年龄结构在该国死亡率中的作用，并阐明了在人口规模相似但年龄结构不同的人口群体中，COVID-19是如何流行发展的。结果显示，老年人口国家明显比年轻人口国家的死亡率负担更高。鉴于人口统计学和COVID-19目前的特定年龄段死亡率之间的这种强有力的相关作用，文章认为在实施社会隔离和其他减缓病毒传播的政策时，应考虑到地方和国家环境下的年龄构成，以及老年人和年轻人的社会联系。文章还呼吁各国能提供按年龄和性别区分的病例和死亡数据，以改进有针对性的疫情实时更新和报告。
4.附件：
原文链接
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.15.20036293v1
