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Nature社论 :从流行病学角度了解新冠大流行

1月27日,Nature社论第三份进展报告发布,时为新冠大流行第一年结束,该份报告重点介绍了流行病学在新冠大流行过程中起到的重要作用,探讨了一些关键的研究进展,这些研究有助于阐明感染的性质和大流行的规模。


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流行病学是研究特定人群中疾病、健康状况的分布及其决定因素,并研究防治疾病及促进健康的策略和措施的科学,其对于对抗任何疾病都是必不可少的。因此,在理解,遏制和应对COVID-19的斗争中,关于疾病如何传播及为什么传播的研究迫在眉睫,对感染和死亡数据的分析以及对病毒传播建模的研究预测已经推动了全世界的政策决策。


流行病学的早期作用


自从报道开始出现以前未知的冠状病毒引起肺炎样症状到现在,已经一年多了。据报道,到2020年1月5日,该病毒已感染中国湖北省武汉市的59人;7人处于危急状况。到1月20日,中国当局已报告200多次感染和3例死亡。


起初,人们对这种病毒的传播性知之甚少。而大约在一月中旬,流行病学家报告了相关建模研究,结果表明病例数可能比最初记录的病例数高得多例如,这些研究发现,“ R0”率(描述感染者会将病毒传播给的人数,如果允许该病毒不受控制地传播,则平均)为2至4。研究还估计了用于理解病毒流行潜力的关键参数,这包括其平均潜伏期(从一个人被感染到出现症状之间的时间),以及感染将致命的人的比例。证据表明在当时60岁以上人群的患病风险远远高于更低年龄段的人群,80岁以上的被感染者中,有十分之一以上无法生存。


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在新冠病毒(SARS-CoV-2)疫情爆发最初的几周,研究人员有的是极为有限的患者数据,而面对的是一个未知“敌人”。随着越来越多数据的获得,流行病学家能够确认该病毒可以由无症状者传播,并且具有很高的大流行潜力。至1月底,基于先前的传染病暴发后流行病学家所做的研,世界卫生组织宣布了国际关注的突发公共卫生事件,其中包括为各国提供有关实施公共卫生措施的建议,包括测试和隔离感染者,以及追踪和隔离其接触者。但是当时很少有国家遵循这一建议。


于此同时,流行病学学术界也开始将注意力转向评估可能有助于遏制该病毒的措施。

 

封锁和防护


病例数猛增,而各国减少感染和死亡的选择非常有限。在没有疫苗的情况下,很难知道什么样的药物疗法可以帮助抵抗这种疾病。因此研究人员开始对所谓的非药物干预措施的有效性进行建模。

 

他们的模型表明,如果人们戴上口罩并保持一定距离,或是更多的人呆在家里,则可以降低新冠肺炎的感染率。

 

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武汉于1月23日进入封锁状态,随之2月中旬,在中国大约80个其他城市也实行了封锁。尽管戴着口罩有助于抵抗许多呼吸道传染病的传播,但由于缺乏对照试验和直接数据,研究人员必须花费更多时间才能确定该措施对冠状病毒的有效性。,到了2020年夏天,许多研究证实了口罩有助于减缓冠状病毒的传播

 

新的未知数


在世界各地都在与新冠疫情抗击之时,病毒出现了新的变种,这给流行病学家提出了新的难题。研究人员说,这些较新的变体,例如B.1.1.7(也称为VOC 202012/01),最早在英国发现,比以前的病毒谱系更容易传播,并且可能更严重(go.nature.com/3a9i9p4)。这些发现对基于早期传播数据的政策干预具有影响,因此流行病学家将需要根据最新数据重新评估,是否需要修订关于干预措施(如社交隔离)的指南,并使其更加严格,从而说明新变异的行为方式。

 

流行病学家面临的另一个新挑战是衡量目前在世界范围内推出的疫苗如何影响病毒的传播。已经开始部署的国家可能很快就会寻求放宽限制,特别是那些病例和死亡人数降至第二波开始之水平的。但是,在流行病学家确定疫苗有助于提高免疫力的程度以及限制作用导致病例减少的程度之前,他们不应该这样做。

 

流行病学的改变


毋庸置疑,新冠大流行改变了流行病学。与直接参与新冠肺炎研究的许多领域一样,流行病学家正在跨境和时区开展合作。同时使用在线平台共享数据-预印服务器,这也使科学家在疫情期间能够尽早获得结果-期刊的发布速度更快。

 

在新冠病毒的研究与防治过程中,流行病学本身正在扩展,物理学,数学,计算机科学和网络科学等其他领域的研究人员参与了研究,实现了多领域跨学术交流。并且公众,决策者和媒体等更多的人使用流行病学数据,这也意味着保透明地传达其数据和发现、确保最高标准的研究和数据伦理更加重要。


新的挑战


新冠大流行将流行病学家和流行病学模型带入了前所未有的政策和媒体关注点,因而往后也将面临着更多挑战。流行病学-尤其是流行病建模和预测,是依靠统计方法从实时数据中进行概率预测,但这些初始预测通常是不准确的,部分原因是基础数据可能不完整且分类不一致。


但最终随着时间的推移,数据的改善和越来越多的研究小组的参与,结果将会越发精确。但是通常,在确定性之前就需要做出诸如是否限制移动的决定。因而流行病学家需要传达其发现的确定性和不确定性,以及传达此信息的即时性尤为重要。

 

由此看出,在其模型和预测中需要传达固有的不确定性,以使人们可以理解,不正确的预测不会使模型无效,且总的结论仍然成立。这也意味着人们和政策制定者已经接触到新的术语(有助于解释和可视化不确定性的单词和短语),并且模型提供了从最佳情况到最坏情况的一系列概率预测。


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全世界都在使用诸如戴口罩之类的措施来阻止冠状病毒的传播


当然,这些挑战也代表着机会,它们提供了实时展示科学进展的机会。大流行已经帮助人们理解科学,就其本质而言,需要不断加以纠正和完善,其结论随着证据平衡的变化而变化。这与以前许多人将科学视为固定和不变的知识体系的方式形成对比。科学观念的改变可能给人以科学家正在改变主意的印象,但是当事实改变时这样做只会是一件好事。

 

总而言之,如果过去的一年对我们有所启发,那就是对公共卫生工具的了解和对数据的访问,不足以控制大流行。人们在面对像大流行这样令人震惊的事情时自然具有对确定性的渴望,然而,通知大流行对策的科学本质上是通过概率起作用。这并没有降低流行病学的影响,而是强调了在研究人员、政策制定者和公众之间保持着持续透明的对话的重要性。


文章来源:Nature 589, 491-492 (2021)

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-021-00183-z


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