4月2日，Lancet Infectious Diseases期刊发表了题为“From China: hope and lessons for COVID-19 control”的文章。
复旦大学Zhang等人4月2日在Lancet Infectious Diseases上发表的文章中，利用详细的公开数据，探讨了中国COVID-19大流行的主要流行病学特征。他们发现，在湖北省以外，到2020年1月底，中国9个受灾严重的省市的有效再繁殖数量Rt下降到临界值1以下。这一发现表明，本地传播速度明显放缓。尽管作者在文中没有提及病毒传播减缓的真正原因，但很可能是由于中国政府对人员和社会集会流动施加了严格的限制，广泛的症状筛查、检测和隔离措施，以及对个人防护的强烈强调（例如，手部卫生、口罩使用和身体距离）等等。文中作者还发现，平均潜伏期和序列间隔分别近似为5.2天[95%CI 1.8-12.4]和5.1天[1.3-11.6]）。尽管这项研究仍有许多局限性，但它说明了快速公开的数据对指导未来几个月复杂的政策决策提供了重要见解。
作者使用了详细的、公开的线路信息、流行病学报告以及来自中国各地的病例和接触调查结果。尽管在过去，中国曾因缺乏流行病学监测数据的相关透明度而受到批评，但这种迅速开放的数据程度超出了大多数国家目前的做法。快速分析，包括计算建模工作，对在未知领域里帮助决策者至关重要；然而，这些分析只在数据一样好的情况下才更有效。我们目前对大流行的每日了解主要基于报告的确诊病例数，且只能解释哪些人正在接受检测（例如仅严重病例）和实验室检测能力。为了校正流行曲线，迫切需要全球各地随时间变化的检测能力和检测标准数据。此外，了解无症状和轻微症状感染的频率，都将大大改善实时评估。
中国各地实施的干预措施包括全面封锁城市、积极开展病例监测、迅速投资提高检测能力、隔离病例、治疗重症病例、隔离高危人群，以及在普通人群中强制使用口罩等降低行为风险的战略措施。仅在中国，疫情曲线的轨迹就表明，其中一些措施可能导致了2020年3月下旬传播量的大幅减少。中国在几乎没有历史数据的基础上做出了艰难的决策，在经济和社会后果与严重健康影响之间进行了复杂的权衡。这些经验为其他国家设计应对COVID-19铺平了道路。Zhang等人的研究结果令人鼓舞，这为疫情快速控制提供了希望，尽管需要付出高昂的经济和社会成本。世界各国都在做出一些同样的政策决定，实际上是为了避免巨大的死亡人数而停止经济发展，但这种封锁不可能永远持续下去。为了寻求一种新的可持续的常态，各国和各城市在未来几个月将不可避免地采取一系列适应当地具体情况的办法。通过公开这些不同的政策选择和时间表数据，并对其影响进行实时评估，我们能够而且必须提供证据，以尽量减少这一流行病的严重和长期后果。
