在2022年末從“動態清零”政策過渡后,中國經歷了一場全國性的嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2型(SARS-CoV-2)奧密克戎變異株大規模流行。
2025年11月25日,復旦大學余宏杰和蔡俊共同通訊在PNAS(IF=9.4)在線發表題為“China’s post-zero-COVID Omicron wave: A Bayesian analysis”的研究論文。該研究采用貝葉斯框架將確定性傳播模型與兩個關鍵數據流進行擬合:政策轉變前(截至2022年11月11日)報告的COVID-19每日病例數,以及政策轉變后(截至2023年2月12日)的病毒學和流感樣病例(ILI)監測數據。作者估算截至2023年2月中旬全國累計感染發病率為87.8%(95% CrI:75.9%至93.3%)。
值得注意的是,在12月7日政策全面放寬后的短短一個月內,84.1%的人口被感染。估計的時變有效再生數于2022年12月8日達到峰值5.69(95% CrI:4.56至6.85)。盡管春運期間傳播強度有所增加,但廣泛的人群免疫力阻止了繼發流行波的形成。在春運之前,出現了明顯的關聯性:估計傳播率與長期人群行為反應系數(反映累計感染情況;Pearson相關性:ρ = 0.92,P < 0.001)呈顯著正相關,而人口流動模式與短期行為反應系數(反映當前感染流行情況;Pearson相關性:ρ = 0.87,P < 0.001)呈正相關。作者通過關鍵詞搜索和媒體報道的實證數據進一步驗證了這些動態行為關聯,發現其在春運期間逐漸減弱。總之,本分析量化了奧密克戎變異株的傳播潛力,并強調了將時變行為因素納入流行病模型的重要性,以準確描述傳播動態,特別是在政策急劇轉變時期。
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自2022年11月11日起,中國政府開始放寬其“動態清零”策略,從持續兩年多的嚴格防控政策轉向以減輕疾病負擔為重點的防控模式。彼時出臺的“二十條”措施放寬了密切接觸者追蹤、隔離期限及大規模核酸檢測等方面的規定。隨著2022年12月7日“新十條”的發布,這一政策轉型進一步加速,該措施縮小了核酸檢測范圍,允許輕癥病例采取居家隔離,標志著防控策略從全面遏制階段正式轉向緩解階段。政策調整實施后不久,中國即經歷了一輪主要由Omicron BA.5和BF.7亞分支引起的全國性大規模COVID-19感染浪潮。在此波疫情高峰過后數周,即2023年1月8日,COVID-19的官方管理類別被重新劃分,由原來需采取強制隔離等最嚴格管控措施的甲類傳染病(如鼠疫、霍亂),調整為按常規公共衛生措施管理的乙類傳染病,與季節性流感等具有感染性的疾病同級。
在中國從嚴格防控向緩解策略過渡期間,對SARS-CoV-2傳播動態進行量化已成為廣泛研究的焦點。多項數據被用于分析該政策轉變帶來的影響,包括每日報告病例數、網絡感染問卷調查、基于社區的哨點感染監測、醫院住院及重癥病例數據、SARS-CoV-2病毒學監測數據、血清樣本檢測結果、污水監測數據以及訃告資料。然而,部分由于這些數據來源分散且可信度不一,關于此輪大規模Omicron疫情的關鍵特征仍不明確,包括隨時間變化的傳播水平、累計感染發生率以及人類行為在其中所起的作用。
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傳播率、行為反應和人口流動指標之間的關系(圖片源自PNAS)
為彌補上述認知空白,本研究采用貝葉斯統計框架,結合兩項關鍵數據源擬合傳播動力學模型:一是“清零”政策末期報告的每日病例數,二是政策放寬后獲取的每周SARS-CoV-2病毒學監測數據[源自中國國家流感監測信息系統(CNISIS)]。作者的主要目標是詳細重構2022年11月至2023年2月期間Omicron變異株在中國的全國傳播動態,包括刻畫其隨時間變化的傳播強度及人類行為響應模式。本研究有助于深化理解政策轉型對健康的影響,并為未來應對流行病或大流行提供數據驅動的策略依據。
https://doi.org/10.1073/pnas.2514157122
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