个人感染的差异如何影响COVID-19在家庭内的传播
![Relationship between infectiousness variation and statistic. In each panel, numbers represent the observed corresponding relationship for the identified studies. Panels A and B show the relationship between infectiousness variation (σ var ) and secondary attack rate (SAR) and standard deviation (SD) of number of secondary cases per index cases (σ sec ). In the bottom, numbers in bracket indicate the number of household contacts in corresponding studies. Credit: eLife (2023). DOI: 10.7554/eLife.82611 个人感染的差异如何影响COVID-19在家庭内的传播](https://scx1.b-cdn.net/csz/news/800a/2023/how-differences-in-ind-1.jpg)
3月7日发表在《柳叶刀》杂志上的一项研究表明,病例之间传染性的显著差异可能会强烈影响SARS-CoV-2病毒在人群中传播的方式,甚至是在家庭层面eLife.
这些发现可能有助于流行病学家更好地理解传染性的个体差异在SARS-CoV-2传播中的作用。了解这些模式将有助于公共卫生团队制定更有效的方法来减少传输.
在COVID-19大流行期间,人们对所谓的“超级传播事件”在传播SARS-CoV-2中的作用进行了充分研究。许多研究都集中在导致大量感染的群体事件上。总体结果表明,20%的感染者引起80%的疾病病毒传播但目前尚不清楚这种传播异质性是否由暴露接触者数量的差异而非生物学和行为因素驱动。
“SARS-CoV-2在家中传播的风险是其他地方的四到十倍,”该研究的主要作者、香港大学薄富林公共卫生学院流行病学和生物统计学助理教授Tim Tsang说。“研究家庭传播,因为暴露个体的数量更容易追踪,这可能会让我们更准确地估计传染性的个体差异。”
Tsang和同事分析了17项关于SARS-CoV-2家庭传播的研究数据,这些研究在大流行早期进行,当时原始菌株正在传播。该分析包括13098例COVID-19指数病例(其中一些是患者被诊断出感染病毒的首批病例)和31359例家庭接触者。
研究小组利用这些数据创建了一个数学模型描述了每个人感染COVID-19的家庭接触者数量的差异。该模型显示,前20%最具传染性的人在家庭接触者中造成的感染是普通COVID-19患者的三倍。
该模型显示,单个超级传播者的子集甚至更具传染性。大约6%的人感染了大约8倍的人,大约15%的人感染了大约4倍的人。
“家庭内部的个人传染性存在很大差异,”该研究的共同资深作者、巴斯德研究所传染病数学建模部门负责人Simon Cauchemez说,Université Paris Cité,法国。“这些差异可能是由个体生物学、行为或人口因素造成的。”
例如,患有COVID-19的成年人更有可能年幼的孩子自我隔离或采取可能减少传染给家人的行为(如佩戴口罩)。家庭财富等因素也可能决定了个人在感染期间是否有机会使用口罩或单独的浴室。
然而,该团队无法获得有关个人特征的数据,如年龄或性别,或家庭收入等人口统计数据。他们也没有研究患者的指标症状,也没有研究家庭接触者是否具有使他们更容易感染的特征或状况等因素。
尽管存在这些局限性,但该研究表明,在家庭环境中,个体传染性存在高度的差异,并为未来研究传染性的可变性提供了建模工具。
“我们的工具将为流行病学家提供一种新的测量方法个体差异香港大学公共卫生学院世界卫生组织传染病流行病学和控制合作中心教授Benjamin Cowling说。“我们希望这些信息将帮助公共卫生官员制定更好的方法来遏制SARS-CoV-2或其他传染病的传播。”
更多信息:曾志强等,SARS-CoV-2在家庭内传播的个体传染性变化,eLife(2023)。DOI: 10.7554 / eLife.82611