論文標題:

新型冠狀發病世代間隔病毒(2019-nCoV)感染的發病世代間隔
Serial interval of novel coronavirus (2019-nCoV) infections

作者:Hiroshi Nishiura, Natalie M. Linton, Andrei R. Akhmetzhanov
機構:日本北海道大學(Hokkaido University, Sapporo, Japan)

研究目的:以現有的資料估算發病世代間隔,推估無症狀感染的可能性。

結論:以目前的估算,發病世代間隔中位數為2.6天,估計區間為1.8至3.5天,意即發病世代間隔大致位於這個區間內。這個世代間隔估算短於原本預期的潛伏期中位數5天,研究推測某些感染者應是在無症狀時就已經具感染力。

研究方法:研究者分析26對感染者與被感染者(共計52人)症狀出現時間,使用雙區間設限概度(doubly interval censored likelihood)的數學模型來推估發病世代間隔。而本研究最後使用中位數而不用平均數作為指標,是因為當樣本小又變異大的時候,使用平均值計算容易受到極端值的影響,中位數是較好的指標。

 

重要性:

  1. 本研究與先前的研究相比,使用較多的樣本數。
  2. 發病世代間隔比先前研究估計出來得短,也比潛伏期短,意即,在初始感染者仍是潛伏期時,繼發病例就已受感染,推測有「無症狀感染」的發生,可能無法藉由隔離有症狀病例來有效阻擋傳播。這顯示應加強檢查有接觸感染者的個體(無論有無症狀),但接觸人數很可能會超過現有醫療人力的負荷,需謹慎以待。
  3. 使用小樣本研究較為敏感的中位數指標,較能反映樣本狀況。

研究限制:

  1. 2019年12月中國國家疾控中心首先發佈於⟪新英格蘭醫學期刊⟫的武漢肺炎論文,推估出的發病世代間隔平均數為7.5天,但僅使用6對案例(12人)作為樣本;本研究的樣本雖新增了20對案例,但仍然偏少,推估出的結果還有待其他研究進一步驗證。
  2. 並非每對個案症狀出現的時間都能準確掌握,這些誤差加上小樣本採樣,會非常影響推估結果。
  3. 本研究仍是未經同儕審查的預印本(preprint),應謹慎看待研究成果。

名詞解釋:

  1. 發病世代間隔(serial interval):感染者(初始病例)症狀出現時間點,到被感染者(繼發病例)症狀出現的時間點之間的間隔。
  2. 雙區間設限概度(doubly interval censored likelihood):這個方法適用於分析兩個有因果順序的事件,推估它們發生間隔的大約長度;如初始病例感染了繼發病例。而兩者病例中各自症狀的發生時間及其間隔,加上兩者的接觸時間點都是重要參數。

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曾雨涵

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