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最大規(guī)模COVID-19感染病例的臨床數(shù)據(jù)分析
發(fā)布時(shí)間:2020-02-15 12:00:00來源:

引言:

2019年新型冠狀病毒(COVID-19)爆發(fā)于2019年12月初,起源于中國武漢,疫情迅速蔓延。2020年1月30日,WHO宣布2019-nCoV被列為國際突發(fā)公共衛(wèi)生事件。隨著疫情的不斷發(fā)展,人們對于COVID-19的認(rèn)識不斷加深。2020年2 月 11 日,預(yù)印本網(wǎng)站medRxiv發(fā)布的一項(xiàng)研究對截至 2020 年 1 月 26 日國內(nèi)報(bào)道的 8866 個(gè)病例進(jìn)行了分析,重新評估了COVID-19的臨床和流行病學(xué)特征。根據(jù)這項(xiàng)分析,COVID-19的預(yù)計(jì)病死率約為3.06%,基本傳染數(shù)R0則達(dá)到3.77。該研究由解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院微生物流行病研究所、中國疾控中心和美國佛羅里達(dá)大學(xué)學(xué)者聯(lián)合完成。


01

患者的地理分布

截至2020年1月26日,中國30個(gè)省份共報(bào)告病例8866例(疑似和確診患者),實(shí)驗(yàn)室確診病例4021例(45.35%)。患者的地理位置主要集中在湖北?。?5.35%),其次是鄰近省份河南、四川和湖南,其他引人注目的區(qū)域包括北京、上海附近的長江三角洲、浙江東南部、廣州和香港附近的珠江三角洲。


02

患者的年齡及性別分布

確診患者以30-65歲為主(2873,71.45%),疑似患者的年齡分布與確診患者相似(圖1 A-C)。50歲成年人發(fā)病率最高(圖1 D-F)。總體而言,男性的發(fā)病率高于女性(每10萬人中有0.31人患病,而女性為0.27人,P<0.001)。然而,年齡性別模式在武漢和其他地區(qū)有所不同。武漢地區(qū)的高發(fā)人群年齡更大,無顯著的性別差異。

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圖1 患者年齡分布圖


03

確診時(shí)

患者從發(fā)病到診斷的中位時(shí)間為5天(圖2 A)。從2020年1月14日之后,中位診斷時(shí)間顯著下降,2022年1月22日之后中位值為1(圖1)。2020年2月9日,鐘南山院士領(lǐng)銜在medRxiv上發(fā)表了一項(xiàng)研究,該研究從全國抽取1099例新冠狀病毒患者,其中位潛伏期為3.0天,最長可達(dá)24天。

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圖2 確診病例從發(fā)病到診斷的時(shí)間分布。

(A)所有確診患者時(shí)間分布圖(B)2020年1月14日之前時(shí)間分布圖 (C) 2020年1月14日-22日之間時(shí)間分布圖(D)2022年1月22日之后時(shí)間分布圖。


04

病死率

58例確診患者和18例疑似患者死亡,確診患者的整體病死率(case fatality rates,CFR)為 3.06% 。與病死率升高相關(guān)的因素包含男性、年齡≥60歲和重癥肺炎,預(yù)計(jì)病死率最高的是重癥肺炎的老年男性患者,調(diào)整后的病死率高達(dá)9.47%。


05

COVID-19的傳播力

從125名有明確接觸史的患者中估計(jì)潛伏期的中位數(shù)為4.8天?;谶@一數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步推算了COVID-19的基本傳染數(shù)R0為3.77。中國疾病預(yù)防控制中心 1 月 29 日發(fā)表在NEJM的研究指出,425 個(gè)早期患者的 R0 為 2.0,但由于早期階段疾病的確診存在延遲,這一數(shù)值可能被低估。


06

COVID-19與SARS-CoV和MERS-CoV的比較

從目前估算的傳染力來看,2019-nCoV的傳播能力與SARS-CoV(2.9-3.3)相當(dāng),遠(yuǎn)高于MERS-CoV;但從目前的致死率來看,2019-nCoV的整體病死率為3.06%,低于SARS-CoV(9.2%)和MERS-CoV(34.4%)。


隨著疫情數(shù)字的不斷更新,統(tǒng)計(jì)不斷完善,病死率、R0等數(shù)字還會有所波動(dòng)。截至2月15日09時(shí),全國治愈病例累計(jì)8101例,治愈率顯著上升,然而,目前還遠(yuǎn)不是放松警惕的時(shí)候,仍需要各方積極做好疫情防控工作。作為第三方醫(yī)學(xué)檢測機(jī)構(gòu)的我們更要以身作則,做好個(gè)人防護(hù)的同時(shí)積極投身于臨床檢測服務(wù)工作中,為戰(zhàn)勝疫情貢獻(xiàn)力量。


【向一線抗疫的醫(yī)護(hù)人員們致敬,期待你們早日平安歸來?!?/strong>


參考文獻(xiàn)


Yang Y, et al. Epidemiological and clinical features of the 2019 novel coronavirus outbreak in China. https://doi.org/10.1101/2020.02.10.20021675 


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