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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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