《7月10日_科学家估算法国SARS-CoV-2的负担》

  • 来源专题:COVID-19科研动态监测
  • 编译者: zhangmin
  • 发布时间:2020-07-28
  • 7月10日,Science期刊发表题为“Estimating the burden of SARS-CoV-2 in France”的文章。文章指出,法国受到SARS-CoV-2大流行的严重影响,于2020年3月17日进入封锁状态。研究人员利用适用于医院和死亡数据的模型,估计了封锁的影响和当前人群免疫力。文章称,研究人员发现,2.9%的感染者住院,0.5%的感染者死亡(95%置信区间:0.3%~0.9%),从20岁以下人群的0.001%到80岁及以上人群的8.3%不等。在所有年龄段中,男性比女性更容易住院、进入重症监护室和死亡。封锁将传染数从2.90降低到0.67(减少77%)。研究人员预测,到2020年5月11日,法国计划放松干预时,有350万人(范围:210万至600万),或5.3%的人口(范围:3.3%至9.3%)被感染。如果在封锁结束时解除所有控制措施,人口的免疫力似乎不足以避免第二波冲击。

    原文链接:https://science.sciencemag.org/content/369/6500/208

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    • 编译者:YUTING
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    • Phys.org网站12月22日消息,新的SARS-CoV-2变体将不断出现,为了进一步了解这些新变体,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员开发出了一套量化这些变体传播性的方法,这可能会对COVID-19风险和获得群体免疫力所需的疫苗接种水平方面的公共卫生产生深远影响。相关研究发表在期刊《自然通讯》上。 一般来说,新的SARS-CoV-2变体比SARS-CoV-2原始毒株更危险或传播更快。在考虑迁移和随机遗传漂移等其他因素的同时,新的方法可以计算SARS-CoV-2新变体的传播优势。该方法使得研究人员能够更广泛地研究全球形势,并使用公开的基因序列数据更详细地研究特定国家的COVID-19大流行情况。 该研究是一种使用公开数据流将分子流行病学监测整合到监测系统中的方法。研究人员使用了两种不同但互补的方法。第一种为经典的群体遗传方法,该方法将SARS-CoV-2变体的传播性增加与该变体随时间推移在人群中的预期感染率相关联。研究人员修改了该模型,将迁移作为传播性增加的可能替代解释,并在分层建模框架中实施,这使得研究人员能够估计出每个变体在其所出现的每个国家的独特选择效应。第二种更详细的方法使用随机流行病学模型来预测新的SARS-CoV-2的突变频率和COVID-19患者的死亡人数随时间的变化,并考虑病毒在国家之间和国家内部随时间变化的自然和随机变异。总之,这些方法表明,SARS-CoV-2新变体在全球不断出现是由病毒的传播性随时间推移而大幅增加所驱动的。这些方法还清楚地表明,病毒在全球突变的频率约为5%,及早发现令人担忧的病毒变体是有可能的。
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