摘要
在这项覆盖154个中国城市的全国性生态研究中,环境温度与COVID-19传播能力存在非线性负相关关系https://bit.ly/3esw8rc.
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探讨环境温度在2019冠状病毒病(COVID-19)传播中的作用对了解疫情的模式具有重要意义。Yaoet al。[1]得出中国62个城市COVID-19传播能力与温度和紫外线辐射无显著相关性。受先前探讨的环境温度与流感传播能力之间的非线性剂量-反应关系的启发[2,3.,我们认为,COVID-19传播性和温度之间的关联本质上可能是复杂的,这可能被线性分析框架所忽略。因此,我们研究了COVID-19传播性和环境温度之间非线性关联的可能性。
为了量化Covid-19传递,我们计算出来R0对于每个中国城市通过伽玛分布具有平均值±的标准方法SD.生成间隔的5.5±3.3天的值[4,5].中国共发现154个城市发生COVID-19疫情(R01) 2019年12月至2020年2月,与Y研究的时期相同aoet al。[1].我们的R0154个城市(15个在湖北境内,139个在湖北境外)的估计平均值为±SD.为1.4±0.3,与Y报道的工作基本一致aoet al。[1],其中包括62个中国城市(湖北境内12个,湖北以外50个)[1].最大R0在武汉估计为2.5 (95% CI 2.4-2.6),这与以前的研究结果一致[1,5].我们通过ArcGIS在689站的同一时期内插入平均温度和相对湿度的监测数据,然后我们从栅格中提取值并将它们连接到154个选定的城市。
我们首先使用了多元线性回归模型,与Y框架相同aoet al。[1[和调整相对湿度,估计环境温度与环境之间的关联R0.我们发现该协会略有阴性,但没有统计显着性(图1一个),部分与Y一致aoet al。[1以及最近一项针对中国100个城市的研究[6].接下来,具有结构突破设计的广义线性回归,即。在环境温度和环境温度之间的斜坡变化方面,采用不连续性回归来探讨关系中的线性结构变化。R0.根据似然轮廓选择不连续点,如图所示图1 b.我们估计最佳不连续点在7°C (95% CI−7.0至11.5°C),这在很大程度上与全球429个城市的新报告一致[7].在图1 b当温度高于7℃时,温度与COVID-19的传播能力呈显著负相关。我们进一步指出,温度不连续点的微小变化不会影响结果。然后,为了验证“关系的形状”,我们尝试使用由最小赤池信息准则(AIC)确定的两自由度自然样条函数进行多变量非线性回归。我们将样条回归的结设置为7°C的不连续点。间断回归模型(AIC=51.78)和样条回归模型(AIC=53.41)优于AIC较小的线性回归模型(线性回归模型的AIC为53.82)。整体的非线性关联R0经似然比检验,温度的p值(=0.044)具有统计学意义。当温度高于7°C (图1 c),与不连续回归的模式相似(图1 b)。我们进一步测试了在模型中的Covid-19传输之间的温度和相对湿度之间的相互作用。从似然比测试的P值(> 0.050)而言,不观察到明确的相互作用(或效果修饰)。我们进一步调整了细颗粒物质(PM2.5)在该模型中,我们仍然观察到温度和温度之间的负趋势R0当温度超过7°C时。
温度影响病毒活力和宿主免疫,可能与病毒的传播能力有关。病毒在低温下更稳定,由于免疫保护减弱,宿主可能更容易感染疾病[8].在其他冠状病毒的扩展实验研究中也发现了类似的结果[9,10.].由于中国在2020年4月之前的主要疫情结束,平均温度低于15°C,对于大多数中国城市而言,即。91%和89%的城市在我们的分析和Yaoet al。[1, 80%和81%低于10°C。因此,我们怀疑,在更温暖的背景下,COVID-19流行可能观察到更明显的负相关。
在解释结果时,应注意。首先,温度截止,即。7°C,是根据建模过程选择的。虽然在当前的生态研究设计中,揭示其实际意义有限,但我们强调了环境温度与COVID-19传播能力之间关联的结构变化的可能性。在更复杂的环境中,探索和量化环境温度与COVID-19传播能力之间的剂量-反应关系还需要进一步的研究。二是疫情自不会发生随R0<1理论上,只能观察到零星病例。在这种情况下,一个精确的估计R0将是困难的,因此只有城市与R0>1被纳入我们的分析。这种分层可能会把我们的结论局限在流行地区。第三,温度的潜在影响是相当有限的,因为温度的变化可能只贡献11.2%的变率R0,就McFadden的伪r树而言。因此,我们谨然对Covid-19流行的控制策略几乎没有依赖环境因素,不太可能成功。此外,温带和亚热带气候占主导地位的大部分地区(最难以达到类似的纬度)。由于气候中的异质性,温度对热带的Covid-19传播的影响仍然不确定。最后,由于其他协变量的剩余混淆,生态学研究不足以证明因果关系,例如社会疏远和年龄分布。
我们认为,COVID-19的传播性与环境温度之间存在关联,应该在系统和全面的背景下进行检查和确认,我们认为可能存在一种非线性关联,类似于流感。有更长的观察周期和更有力的证据的研究需要进一步的检验和验证。
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脚注
作者贡献:J. Ran和S. Zhao构思了这项研究并进行了分析。L. Han收集了数据。J. Ran和S. Zhao起草了这封信。J. Ran, S. Zhao和D. He讨论了结果。所有作者都认真阅读和修改了这封信,并最终批准出版。
利益冲突:J. Ran没有什么可披露的。
利益冲突:S.赵没有什么可披露的。
利益冲突:韩l没有什么可透露的。
利益冲突:廖凡没有什么可披露的。
利益冲突:王凯没有什么可披露的。
利益冲突:M.H.王是Beth Beth Bioinformatics Co.,Ltd。的股东
利益冲突:D。他报告了阿里巴巴(中国)有限公司合作研究资助的补助金,外面提交的工作。
支持声明:D.他得到了香港,中国和阿里巴巴(中国)有限公司的研究补助理事会(RGC)的一般研究基金(授予号码15205119)的支持。资金机构在研究的设计和行为中没有作用;数据收集,管理,分析和解释;稿件的准备,审查或批准;或决定提交稿件的出版物。本文的资金信息已存入Crossref资助者注册表.
- 已收到2020年4月18日。
- 接受2020年6月17日。
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