文摘
背景:Physical-distancing幹預在加拿大使用慢的傳播嚴重急性呼吸係統綜合症冠狀病毒2,但還不清楚他們會多麼有效。我們如何評估不同藥物的幹預措施可以用來控製冠狀病毒病2019年(COVID-19)大流行,減少衛生保健係統的負擔。
方法:我們使用了一個非自治區劃的COVID-19傳輸在安大略省的人口模型,加拿大。我們比較有限的測試的基本情況,隔離檢疫與以下場景:增強發現病例,限製性physical-distancing措施,或增強的組合發現病例和限製較少的物理距離。幹預措施是實現固定期限或動態循環,根據預測入住率的重症監護室(ICU)床。我們目前的中位數和可信區間從100複製場景使用2年的時間範圍。
結果:我們估計,56%(95%可信區間42% - -63%)的安大略人口將被感染的流行的基本情況。流行高峰,我們預計107 000(60 95%可信區間760 - 149 000)病例在醫院55 (non-ICU)和500(32 95%可信區間700 - 75 200)例ICU。對於固定的時間場景,所有幹預措施都將延遲和減少流行峰的高度相對於基本情況,與嚴格的物理距離估計有最大的效果。長期幹預更有效。動態幹預措施將減少比例的人口感染的最後兩年的時間裏,可以減少ICU的病例數中值低於當前估計的安大略省的ICU能力。
解釋:沒有實質性的物理距離或溫和的結合物理距離和增強發現病例,我們項目ICU資源會不知所措。動態物理距離可以保持衛生係統容量和允許定期心理和經濟緩解人口。
冠狀病毒病2019年(COVID-19)大流行代表全球無與倫比的突發公共衛生事件在最近的時間。2個月以來最初的世界衛生組織報告描述COVID-19爆發集中在武漢,中國1確診病例的數量急劇上升,從282年到000年超過330,有14 510全球所有地區的死亡報告。2第一輸入病例COVID-19在安大略省,加拿大,1月25日報道,2020年3月1日首次記載和社區傳播2020年,不列顛哥倫比亞省,加拿大。3
這個病原體代表一個實質性的公共衛生挑戰,大流行計劃和衛生保健係統。嚴重急性呼吸係統綜合症冠狀病毒2 (SARS-CoV-2)是高度傳染性。4- - - - - -7它會導致中度到重度的臨床結果在大約20%的感染者。5,8,9在沒有疫苗的情況下,公共衛生反應主要集中在使用的藥物幹預。10這些藥物幹預措施包括“案例”的措施,如測試、接觸者追蹤,隔離(感染)檢疫(暴露的情況下);和“non-case-based”等措施減少傳輸的概率給出一個有效的接觸(例如,手部衛生和咳嗽禮儀)和physical-distancing減少人口的接觸率的措施。物理距離最小化發生病毒的人際傳播的機會。關閉學校的這些physical-distancing措施包括一些組合,遠程工作,取消集體活動和事件,以及整體減少社區聯係。盡管這些措施將有效地降低傳輸SARS-CoV-2,他們也與重大的經濟損失和社會影響。
流行病學模型可以提供重要的見解對公共衛生決策者通過允許考試的各種“假設”場景。加拿大衛生部門大流行性流感計劃(骨幹通知COVID-19大流行防備和應對)標識2應對流感大流行的主要目標:減少嚴重的發病率和死亡率,減少社會混亂。11大流行應對的總體目標是要找到一個組合的藥物幹預最小化病例數要求住院醫療服務(例如,醫院重症監護室(ICU)招生)和死亡,同時也最大限度地減少社會混亂的水平。社會混亂可以減少通過限製總體持續時間的幹預需要力量來達到減少發病率和死亡率有關。大流行應對麵臨的挑戰是,在一個完整的易感人群,雖然藥物幹預可能會減緩疾病傳播時,一旦幹預取消(或遵守幹預變得低),病原體的傳播迅速反彈。10,12COVID-19而言,它可能不可能減少發病率和死亡率,同時,社會和經濟的破壞。
考慮到這些因素,我們使用一個傳輸動態模型COVID-19探索案例和non-case-based藥物幹預的潛在影響的人口安大略省,加拿大。我們的分析集中在識別策略,使嚴重的病例數量的預測(醫院和ICU招生)範圍內,不會壓倒安大略衛生保健係統,同時考慮這些幹預措施到位的時間。
方法
模型概述
我們開發了一個非自治區劃的模型描述COVID-19傳播在安大略省,加拿大。我們使用一個修改“susceptible-exposed-infectious-recovered”框架,包含額外的隔間占公共衛生幹預措施,不同嚴重程度的臨床症狀和住院的風險。概述模型的隔間和運動提供了他們之間圖1,和模型方程並提供更多的細節在附錄1中,可用www.cmaj.ca /查找/ 5 / doi: 10.1503 / cmaj.200476 /——/ DC1。該模型運行一段2年,而我們認為恢複個人免遭感染流行病的持續時間。個人仍然傳染性,直到他們恢複或住院;我們沒有模型在衛生保健機構內傳播。為簡單起見,我們假設所有死亡發生在案件需要重症監護。我們包括住院病例(non-ICU)和需要重症監護估計醫療需求的流行病。R的模型構建。13
模型參數
模型由5年2019人口年齡段使用分層估計。14接觸內部和之間的年齡組是基於POLYMOD研究中,15使用指定的聯係人數據聯合王國。健康狀況,進行進一步的分層模型來解釋微分脆弱性嚴重感染那些潛在的健康狀況。我們獲得的發病率估計年齡從加拿大社區健康調查患有先天中樞性換氣()16安大略省和包括下列條件:高血壓、心髒病、哮喘、中風、糖尿病和癌症。對年輕的年齡組(< 12年),我們使用從莫蘭和他的同事估計。17CCHS的一個限製是它可能undersample個人socioeconomically弱勢群體。
參數描述自然曆史和臨床感染來自發表的研究(表1,詳情在附件1),流行的增長率是由繁殖數量,或繼發感染主要引起的傳染性的數量情況。大流行疾病,免疫力不在之前,有效的繁殖數量被稱為基本繁殖數量(R0)。23捕捉變化傳播,特別是觀察overdispersed COVID-19基本繁殖數,與許多其他某些情況下傳輸(superspreader事件),而許多其他情況下傳輸更少,我們添加了波動傳播。24- - - - - -26這導致每個模型運行有一個不同的結果由於特性轉化(即。模型運行之間的隨機變化)。模型與750年開始流行病例(基於150年報告病例在安大略省3月19日,2020年,和一個假定的報告率為20%),被隨機分布在傳染性隔間。
幹預措施
測試被認為將患者從感染症狀者孤立的隔間。孤立的情況下,被認為與nonisolated相比減少了傳播情況。Physical-distancing措施認為減少每天接觸的數量在整個人口。詳細的參數包含在不同的在不同的幹預措施表2。的基本情況,我們假設有一個程度的檢測和隔離發生,暴露病例隔離的比例。然後,我們添加了額外的控製措施:(i)加強檢測和接觸者追蹤;(2)限製性physical-distancing措施;和(iii)的結合增強跟蹤測試和合同,以及限製較少的物理距離比(ii)。我們認為2方法實施幹預措施:(i)固定期限和(2)一個動態方法和幹預措施開啟和關閉基於病例數要求ICU護理人群中。幹預沒有實現時,物理距離和增強的測試值和接觸者追蹤回到基本情況的水平。我們專注於ICU能力,因為這將是最有限的資源在COVID-19流行病。COVID-19的出現之前,安大略省約2000加護病房床位(0.14床每1000人口),但被non-COVID-19疾病患者占90%。在2020年3月中旬,安大略省政府與機械通氣相關ICU 300額外床位(總共500空置的床(0.034每1000人口)。因此,我們使用200 COVID-19病例在ICU(所有安大略省[0.014每1000])將幹預作為一個閾值。 This value was based on about 40% saturation of available beds, combined with the recognition that there is a lag between cases acquiring infection and requiring intensive care, such that one would expect ICU needs to grow rapidly once initial COVID-19 cases present for care.
輸出
關鍵模型輸出包括最終流行攻擊率(%的人口感染的最後兩年的時間裏),住院和ICU使用的流行,而死亡。相比之下,我們展示的最大和當前ICU每1000人口相對於模型的預測能力。dynamic-intervention場景,我們還在2年的時間計算模型幹預實施期間,作為衡量幹預的強度。我們現在的模型輸出中位數和可信區間從100年每幹預模型複製;95%可信區間表示結果的範圍從第2.5到第97.5百分位數,所有模型的複製。
倫理批準
因為本研究使用公開可用的聚合數據,研究倫理委員會批準並不是必需的。
結果
基本情況
模型中的基本情況,有限的測試、隔離檢疫,我們估計,56%(95%可信區間42% - -63%)的安大略人口將被感染的流行。這將包括所有的清規戒律。攻擊率預計在5—14歲的最高(77%,95%可信區間63% -83%)和15 - 49歲(63%,95%可信區間48% -71%)。降低攻擊利率預計在5歲以下的個人(50%,95%可信區間37% -58%)和50 - 69歲的成年人(47%,95%可信區間34% -55%)和70歲及以上(30%,95%可信區間21% -36%)。爆發的一個例子在模型模擬提出了軌跡圖2。在流行的高峰期,在沒有任何資源約束(即提供照顧。,assuming all cases requiring medical care receive it), we projected 107 000 (95% credible interval 60 760–149 000) cases in hospital (non-ICU) and 55 500 (95% credible interval 32 700–75 200) cases in ICU. The high prevalence of cases in ICU reflects the mean length of ICU stay associated with COVID-19 infection in other countries.
固定的時間的幹預措施
所有的幹預被認為是將推遲流行高峰,減少病例數要求ICU護理高峰(圖3)。幹預措施的有效性與幹預持續時間。對於所有幹預措施,幹預時間6個月或更少的時候,最後的攻擊率沒有顯著差異。12和18個月的高度響應措施,人口被感染的比例在2年期間減少,,在一些模擬,案例需要重症監護的患病率低於安大略省的電流容量的全部或部分。最大的限製性physical-distancing幹預效果觀察。聯合幹預,提高檢出率,而且不那麼咄咄逼人的物理距離,將大幅度減少攻擊率時實現了18個月,而加強病例發現沒有physical-distancing措施更溫和的影響,平均。有實質性的變化預測模型,由於模型特性轉化。
動態幹預
我們還探討了動態幹預,開啟和關閉以應對疫情的當前狀態。動態幹預措施將有效減少比例的人口感染的最後2年期間,可能短時間的物理距離比固定的時間的方法(圖4)。例如,當動態實現,13個月的物理距離,騎車,減少了平均整體攻擊率為2%。對於單獨的物理距離和組合幹預場景,我們觀察到典型的流行曲線,病例數增加和減少重複。在這種情況下,ICU的病例數的中位數是減少低於當前估計的安大略省的ICU能力。
解釋
COVID-19對社會提出了一個非同尋常的挑戰。而嚴重的疾病,特別是老年人,頻繁足以壓倒一個社會的ICU的能力,27溫和的未被認識的疾病(尤其是年輕人)有助於傳播,28和暴發可能是公認的隻有superspreader事件發生時,25經常在衛生保健設施等設置。26與嚴重急性呼吸係統綜合症(SARS),29日輕微的高頻情況下意味著戰略,專注於單獨例標識和隔離可能無法防止疫情傳播和給我們的衛生保健係統。26這樣,全民幹預,伴隨著他們的經濟成本,被用來防止衛生係統崩潰。30.雖然事件在中國,新加坡、香港和其他地方顯示COVID-19流行病可以控製,30.- - - - - -33流行的播種在世界各地的國家,許多薄弱的衛生係統,34意味著重新COVID-19將繼續發生一段時間了。成功控製努力維持大量人群易感個體的脆弱性重複流行病將會持續至COVID-19疫苗開發和生產規模,或者直到大分數的人口被感染和死亡或開發免疫力。35
控製策略COVID-19因此需要平衡競爭風險:死亡率和衛生係統崩潰的風險,一方麵,對經濟風險和服務員艱辛和健康後果。在這項工作中,我們評估合理的策略來衰減COVID-19流行在安大略省,加拿大。我們專注於ICU資源兩個原因:首先,因為這個組件的大多數衛生係統代表了一種稀缺資源容易被飽和;第二,因為這樣的飽和導致病死率的突然激增,作為個體與急性呼吸窘迫綜合征沒有機械通風能力很快就會死去。從廣義上講,我們發現長期的物理距離是首選策略保持ICU資源,但所需的物理距離是一個極端的固定時間防止流行病壓倒性的ICU能力。物理距離,即使沒有降低總體爆發的大小,還有更多的好處,延遲流行高峰,收獲時間,可用於建立衛生係統能力和識別療法和疫苗。然而,社會仍然脆弱的複蘇,隻要一個關鍵部分的人口仍然容易受到疾病(這一部分可以近似為1 / R0)。評估脆弱性變化時間需要seroepidemiologic研究,這在加拿大尚未執行。
固定的時間物理距離相比,我們發現動態物理距離,與幹預措施根據需要開啟和關閉,基於ICU能力跨越一個給定的閾值,代表了一種更有效,更認可和可能的控製策略。物理距離可以放鬆,但這不可避免地導致疾病人群中複蘇,需要恢複。盡管如此,動態物理距離預計將保持ICU容量,並大幅度降低了整體攻擊率,同時要求總物理距離時間少於需要由一個固定的時間可比有效性的策略。這可能是違反直覺的,然而,從我們的模型是一個重要的見解時可以重新激活動態幹預複興的疫情仍相對較小,導致這類幹預措施的高效能。
此外,動態物理距離有可能允許人口和經濟,在間隔“喘口氣”,這可能會讓這種策略更可持續。我們還發現,一個組合的方法,限製較少的物理距離以及增強測試、隔離檢疫,將動態場景中也有相似的效果更加嚴格的物理距離。,這是合理的,因為測試能力的增加,組合方法,不依賴於物理距離之間的平衡點了疾病控製和社會混亂。36
校準實際physical-distancing數據是可能的37並為未來的研究領域。然而,從廣義上講,限製較少physical-distancing政權可能以自願和津貼的小聚會,而更為嚴格的製度包括“封鎖”,局限於家庭和個人麵臨著新興的法律製裁沒有合法的理由這樣做。38前進,任何此類疾病控製政權需要加上改進監測係統,它允許需要調整響應數據。
限製
在撰寫本文時,證據確鑿的局限性在安大略省的測試能力,39和缺乏COVID-19病人在ICU入住率的信息,使它具有挑戰性的流行曲線上知道我們目前發現自己。測試的範圍和速度的挑戰測試39讓病患的一個貧窮的潛在疾病活動的指標。收購ICU入住率省的數據證明了挑戰,雖然需要度量最近可用的調查報告。40重要的是,我們不包括within-hospital傳播周期的迭代模型。傳播衛生保健機構有可能迅速和顯著減少ICU能力,通過消除訓練有素的護士、醫生和從現役呼吸治療師,和快速ICU填滿新病人(衛生保健工作者和患者承認與院內COVID-19感染其他原因)。
任何模型包括簡單和現實之間的權衡,在這個工作我們沒有試圖模型physical-distancing措施在一個高度現實的方式,而是接觸的頻率一般為減少。我們理解SARS-CoV-2感染的自然曆史的不斷發展,以及精確和亞臨床傳輸發生前症狀的作用是很不確定的。物理距離成為一個更重要的控製措施在麵對不完整的情況下確定由於無症狀或輕微症狀的病例。
我們不提供精確的政策處方如何減少與物理距離我們模型要實現,我們不認為這個模型是一個現實的娛樂安大略省的時事。這樣我們的模型是最好的定性解釋,而不是定量的。
該模型不包括季節性;有可能傳播在夏季會減弱,41導致下降的情況下,將再起的回歸更冷的天氣。雖然我們的模型的一些局限性是一個不確定性的來源,盡管如此,周圍的定性見解物理距離的作用,所需要的幹預持續時間相對較長彎曲流行曲線,和循環的潛在使用幹預政策製定者和決策者可以使用,隨著新興來自其他國家的經驗證據,考慮在未來幾個月疫情控製的最佳方法。
最後,我們並沒有模仿這一事實突然死亡造成完整的ICU激增將導致低要求加護病房的床上。我們的目的是告知政策以避免這種結果可能的程度。
結論
我們有模仿的似是而非的輪廓COVID-19流行在安大略省,加拿大,重點維護ICU資源。在缺乏實質性的物理距離或適度的體力的結合與加強病例發現和隔離距離,我們項目ICU資源會很快不知所措,結論一致,在其他建模工作,12以及時事在意大利和西班牙。更積極的一麵,我們的項目動態物理距離,對ICU入住率的變化,可以維持衛生係統容量和允許定期心理和經濟緩解人口。
確認
作者感謝加布裏埃爾Brankston,香農法語,坦尼婭羅西和馬修從人口醫學係Van營地,圭爾夫大學幫助編譯數據人口統計學和慢性疾病。作者欣然承認援助和輸入納爾遜·李(阿爾伯塔大學),埃裏森·麥基(西奈山醫院),珍妮McCready (Michael Garron醫院,多倫多),迪克Zoutman(斯卡伯勒醫院網絡),傑奎琳·威爾莫(渥太華公共衛生),麗迪雅程(皮公共衛生),Monali雜物(皮公共衛生),克裏斯汀·惠勒(哈爾頓公共衛生),Herveen Sachdeva(多倫多公共衛生),邁克爾·芬克爾斯坦(多倫多公共衛生),Monir Taha(渥太華公共衛生),維拉蝕刻(渥太華公共衛生),艾薩克Bogoch(大學健康網絡),克裏斯·坎德爾(大學衛生網絡和邁克爾Garron醫院),傑夫戰勝挑戰者博伊斯(Michael Garron醫院)和巴特·哈維·漢密爾頓(公共衛生)在製定合理的幹預的情況下進行分析。
腳注
利益衝突:艾米·格裏爾收到資金從加拿大自然科學和工程研究委員會,加拿大衛生研究院的研究(CIHR)和加拿大首席研究員計劃。沒有其他利益衝突被宣布。
這篇文章已經被同行評議。
參與者:所有作者貢獻的概念和設計工作;數據的采集、分析和解釋;起草和修改工作至關重要。所有作者最終批準的版本發表,同意負責所有方麵的工作。
資助:撥款支持的研究從大衛Fisman CIHR (2019 COVID-19快速研究經費ov4 - 170360)。
數據共享:所有數據用於參數化的模型是在公共領域,可以通過引用訪問中提到的手稿和技術附件。模型代碼不是當前可用,但將在未來幾周,當它正確的注釋和清潔。在此期間,那些有興趣模型代碼應該直接聯係大衛Fisman (david.fisman在{}utoronto.ca)。
- 接受2020年4月2日。