接下来会发生什么?
四个月的严重急性呼吸系统syndrome-coronavirus 2 (SARS-CoV-2)爆发,我们仍然不了解postrecovery免疫保护和环境和季节性影响传播预测准确传播动力学。然而,我们知道,人类是季节性受到其他更严重的冠状病毒。Kissleret al。多年的使用现有的数据来构建一个确定性模型现有的冠状病毒之间的相互作用,重点是美国,和使用该项目潜在的流行动态和压力急救护理能力在接下来的5年。的长期动力学SARS-CoV-2强烈依赖于冠状病毒之间的免疫反应和免疫交叉反应,以及引入新病毒的时间人口。一个场景是,复苏在SARS-CoV-2远未来可能发生在2025年。
科学,这个问题p。860年
文摘
迫在眉睫的是了解严重急性呼吸系统的未来syndrome-coronavirus 2 (SARS-CoV-2)传播。我们使用估计的季节性、免疫力和交叉免疫人类冠状病毒OC43 (HCoV-OC43)和HCoV-HKU1使用时间序列数据来自美国通知SARS-CoV-2传播的典范。我们预计,冬季复发SARS-CoV-2疫情可能会发生在最初的,最严重的流感大流行波。没有其他干预措施,社会距离的成功的一个关键指标是是否超过了急救护理能力。为了避免这种情况,持续或间歇性的社会距离可能需要到2022年。更多的干预措施,包括扩大急救护理能力和有效的治疗,会提高间歇的成功距离和加速收购群体免疫力。纵向血清学研究急需确定SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间。即使在发生明显的消除,SARS-CoV-2监测应该保持因为复兴蔓延可能直到2024年。
正在进行的严重急性呼吸系统syndrome-coronavirus 2 (SARS-CoV-2)大流行造成近500000检测2019例冠状病毒病(COVID-19)疾病和声称>全世界20000人的生命截至2020年3月26日(1)。经验来自中国、意大利和美国表明COVID-19可以压倒甚至医疗资源充足的国家能力(2- - - - - -4)。没有可用药物治疗,干预措施主要集中在接触者追踪,检疫,社会距离。所需的强度、持续时间、和紧迫性的这些反应都取决于最初的流行浪潮如何展开和SARS-CoV-2的后续传播动力学。在这最初的流行浪潮,许多国家采用社会距离措施和一些,像中国一样,逐渐解除后实现足够的控制传输。然而,减轻感染的复苏的可能性,可能需要长期或间歇期的社会距离。在最初的流行浪潮,SARS-CoV-2可能遵循最亲密的遗传相对SARS-CoV-1,后被密集的公共卫生措施根除造成短暂但激烈的大流行(5)。越来越多的公共卫生当局考虑这种情况不太可能(6)。另外,SARS-CoV-2的传播可以通过循环类似于大流行性流感季节导致地球的初始波感染后(7)。这种情况下可以反映出先前已知人类冠状病毒的出现(HCoVs)人畜共患的起源,例如,HCoV-OC43 (8)。区分这些场景是制定一个有效的关键,持续的公共卫生应对SARS-CoV-2。
大流行和postpandemic传输动力学SARS-CoV-2取决于因素,包括季节性变化的程度传播,免疫力的持续时间,和程度的交叉免疫SARS-CoV-2与其他冠状病毒之间,以及控制措施的强度和时间。SARS-CoV-2属于Betacoronavirus属,包括SARS-CoV-1冠状病毒,中东的呼吸系统综合症即冠状病毒,和另外两个HCoVs HCoV-OC43 HCoV-HKU1。SARS-CoV-1,即冠状病毒引起严重疾病,死亡率近似9和36%,分别,但一直的传播有限公司(9)。HCoV-OC43和HCoV-HKU1感染可能是无症状或轻度至中度相关上呼吸道疾病;这些HCoVs被认为是第二个普通感冒最常见的原因(9)。HCoV-OC43 HCoV-HKU1导致每年冬季呼吸道疾病的爆发在温带地区(10,11),这表明冬季气候和主机行为可能促进传播,流感是正确的(12- - - - - -14)。免疫HCoV-OC43和1年内HCoV-HKU1似乎明显减弱(15),而SARS-CoV-1感染能引起持久免疫(16)。betacoronaviruses可以诱导免疫反应对:SARS-CoV-1感染能产生中和抗体HCoV-OC43 (16)和HCoV-OC43感染能产生可交叉反应的抗体SARS-CoV-1 (17)。尽管频谱SARS-CoV-2所导致的疾病调查正在进行,最近的证据表明,大多数患者出现轻度至中度疾病更有限的发生严重的下呼吸道感染(18)。当前COVID-19致死率估计介于0.6和3.5% (19,20.),这表明严重程度低于SARS-CoV-1严重性,即但高于HCoV-OC43 HCoV-HKU1。附近的高传染性的开始通常是轻微的症状使SARS-CoV-2大大更难控制与基于案例的干预措施如强化测试、隔离、跟踪与SARS-CoV-1即冠状病毒(21)。
迄今为止,密集的测试和基于案例的干预形成的核心控制努力在某些地方,包括新加坡和香港(22)。许多其他国家采取了措施,如社会距离,关闭学校和工作场所,并限制的大小聚会。这些策略的目标是减少大流行的峰值强度(即。“平曲线”)(22),降低压倒性的卫生系统的风险和购买时间开发治疗和疫苗。对社会距离逆转大流行在中国,有效的繁殖数量(Re;定义为继发感染引起的平均数量由一个受感染的个人有一些免疫后的人口或干预措施已到位)必须下降了至少50至60%,假设一个基线基本繁殖数量(R0;定义为继发感染引起的平均数量由一个受感染的个人之间的完全易感人口)2和2.5 (22)。通过密集的控制措施、深圳能够减少Re据估计85% (23)。然而,目前尚不清楚这些下降R0可以推广到其他设置:从西雅图显示最近的数据R0只有拒绝约1.4,或约30至45%,假设一个基线R02到2.5 (24)。此外,社会距离的措施可能需要持续数月来有效地控制传输和减轻复苏的可能性(25)。
社会距离干预的成功的一个关键指标是是否超过了急救护理能力。建模的研究(26从武汉爆发)和经验(2)表明,急救护理能力即使在高收入国家可以超过许多次如果距离不够迅速实施或强烈的措施。为了缓解这些问题,提高急救护理能力包括快速施工方法或再利用的医院设施和考虑增加通风的制造和分销(27- - - - - -30.)。治疗,减少感染导致严重疾病的比例可能也有相似的效果减少卫生保健系统的负担。
这里,我们识别病毒,结合环境和免疫因素将决定SARS-CoV-2的动力。我们整合我们的发现在一个数学模型来项目潜在的场景SARS-CoV-2通过大流行和postpandemic传播时间和识别关键数据仍然需要确定哪些场景可能会上演。然后,使用模型,我们评估社会距离的持续时间和强度的措施可能需要在未来几个月维持控制SARS-CoV-2现有和扩大急救护理能力。
传播动力学HCoV-OC43 HCoV-HKU1
我们使用数据从美国到模型betacoronavirus传播在温带地区和项目的动态SARS-CoV-2感染通过2025年。我们第一次评估季节性变化的作用,免疫持续时间,交叉免疫HCoV-OC43的遗传性和HCoV-HKU1在美国。我们使用积极的实验室测试的单周百分比HCoV-OC43和HCoV-HKU1 (31日每周)乘以加权人口分析为流感样疾病就诊的比例(伊犁)(32,33)来近似历史betacoronavirus发病率在美国一个比例常数。这个代理正比于入射下的一组假设中所描述的补充材料和方法。量化传输强度的变化随着时间的推移,我们估计每周Re(34,35)。的Re年代的每个betacoronaviruses显示季节性模式,年山峰Re稍前的发病率曲线(图S1)。我们有限的分析“放行”估计是基于足够的样本,定义为40通过每周20的第二年,大约10月至5月。HCoV-OC43和HCoV-HKU1,Re通常在10月和11月达到顶峰,其槽2月和5月之间。在我们的数据中包含的五个赛季(2014 - 2019),中值的峰值Re1.85 (HCoV-HKU1范围:1.61 - 2.21)和1.56(范围:1.54 - 1.80)HCoV-OC43后删除离群值(HCoV-OC43 5 HCoV-HKU1, 0)。结果类似的发病率使用各种选择代理和串行间隔分布(无花果。S1 S3)。
量化的相对贡献的免疫力和季节性迫使betacoronaviruses的传播动力学,我们适应一个回归模型(36),表示Re为每个应变(HKU1和OC43)的产品基线遗传性常数(有关R0)和敏感的人口比例(以下称为“易”)在每个赛季的开始,易感者的消耗,因为被该病毒感染时,感染易感人群的消耗,因为与其他菌株,以及样条来捕获进一步原因不明的季节性变化传播强度(季节性强迫)。这些协变量可以解释大部分的观察变化Re(调整后R2:74.3%)。这些协变量的估计乘法效应在每周Re中描述了图1。正如所料,损耗的易感人群为每个betacoronavirus应变与应变的传播性负相关。损耗的易感人群为每个应变也负相关的Re其他的压力,提供交叉免疫的证据。每个代理单位,发病率cross-immunizing应变的影响总是小于应变的影响(表S1),但总体影响的交叉免疫Re仍有可能大量如果cross-immunizing应变大爆发(例如,HCoV-OC43 2014 - 2015和2016 - 2017年)。cross-immunization self-immunization效果的比例大了比HCoV-OC43 HCoV-HKU1,这表明HCoV-OC43能为更强的交叉免疫。季节性上升迫使似乎驱动遗传性的季节(10月底到12月初),而损耗的易感人群起到比较大的作用传递率下降到本赛季结束。strain-season系数相当一致的跨季节每个应变和缺乏一个明确的相关性与发病率在赛季之前,与实验结果一致显示1年内大幅减弱免疫(15)。
显示估计的乘法效应HCoV-HKU1发病率(红色),HCoV-OC43发病率(蓝色),每周和季节性迫使(黄金)Re年代的HCoV-HKU1(顶部)和HCoV-OC43(底部),95%置信区间。黑点(95%置信区间)绘制在每个赛季的开始是应变和季节的估计系数比2014 - 2015年HCoV-HKU1季节。季节性迫使样条设置为1在赛季的第一周(无截距)。在x设在,第一个“周季节”对应于流行病学40周。
我们这些发现集成到一个两拨常微分方程susceptible-exposed-infectious-recovered-susceptible(西)区划的模型来描述传输动力学HCoV-OC43和HCoV-HKU1(无花果。S4)。模型提供了一个良好的适合周发病率HCoV-OC43的代理和HCoV-HKU1每周和估计Res (图2)。根据最优模型参数,R0HCoV-OC43和HCoV-HKU1在夏天1.7和2.2之间变化在冬季高峰1月的第二个星期,与季节性样条估计的数据一致。也与回归模型的结果,在协议期间两个毒株的免疫力~ 45周最佳西珥的模型,并且每个应变诱发其他交叉免疫,虽然对HCoV-HKU1 HCoV-OC43感染诱发的交叉免疫强于相反。
(一个)每周积极的实验室检测百分比乘以伊犁百分比为HCoV-OC43(蓝色)和HCoV-HKU1(红色)在美国2014年7月5日至2019年6月29日(实线)与模拟输出最佳适合西珥传输模型(虚线)。(B和C)每周Re使用Wallinga-Teunis值估计方法(点)和模拟Re从最佳西珥传输模型(线)HCoV-OC43 HCoV-HKU1。每个点的透明度是由相对百分比伊犁乘以多少积极的实验室测试那个星期相对于最大百分比伊犁乘以多少积极的实验室检测的应变在整个研究期间,这反映出的不确定性Re估计;估计更特定的(暗点)周发病率较高。
模拟SARS-CoV-2的传播
接下来,我们把第三个表示SARS-CoV-2 betacoronavirus到动态传输模型。我们假设4.6天的潜伏期(26,37- - - - - -39)和一个感染5天,通知的其他betacoronaviruses最佳值(表S8)。我们允许cross-immunities、免疫持续时间、最大R0和程度的季节性变化R0不同。我们假定一个建立持续的传播时间2020年3月11日,世界卫生组织宣布SARS-CoV-2疫情大流行(40),我们不同的建立时间敏感性分析(图七)。为代表的一组参数值,我们确定年度SARS-CoV-2感染(表S2 S4和图S7)和峰值年度SARS-CoV-2患病率(表S5 S7和图S7)到2025年。我们总结了postpandemic SARS-CoV-2动力学的类别年度爆发,两年一次疫情,零星的疫情,或虚拟消除S7表(S2)。总的来说,短时间的免疫力和较小程度的交叉免疫与更大的总发病率相关的其他betacoronaviruses SARS-CoV-2感染,和秋天机构和较小的季节性波动传播性与大流行峰值大小有关。模型模拟了以下要点。
SARS-CoV-2增殖可以在每年的任何时候
在所有场景建模,SARS-CoV-2也能创作出大量爆发不管建立时间。春夏机构青睐的疫情较低的山峰,而秋冬机构导致急性暴发(表S5 S7和图S7)。5年累积发病率代理所有建立可比倍(表S5 S7)。
如果免疫SARS-CoV-2不是永久性的,它可能会进入正常循环
就像大流行性流感,很多场景导致SARS-CoV-2进入长期循环与其他人类betacoronaviruses(例如,图3,A和B),可能在年度、二年生或零星的模式,在未来5年(表S2 S4)。短期免疫(~ 40周,类似于HCoV-OC43和HCoV-HKU1)有利于建立年度SARS-CoV-2暴发,而长期的免疫力(2年)支持两年一次的爆发。
这些情节描绘的患病率SARS-CoV-2(黑色,例/ 1000人),HCoV-OC43(蓝色,积极的百分比乘以伊犁百分比),和HCoV-HKU1(红、积极的百分比乘以伊犁百分比)为代表的一组可能的流感大流行和postpandemic场景。是通过不同的场景之间的交叉免疫SARS-CoV-2和HCoVs OC43 / HKU1(χ3 x),反之亦然(χX3),期间(1 /σSARS-CoV-2免疫力3),和季节性变化R0(f),假设一个流行成立时间2020年3月11日(被描绘成垂直灰色条)。下面列出了参数值用于生成每个情节;所有其他参数都举行表S8中列出的值。(一个)短期(1 /σ3= 40周)SARS-CoV-2免疫可能产生年度SARS-CoV-2爆发。(B(1 /σ)长期SARS-CoV-2免疫力3= 104周)收益率两年一次的爆发,可能与较小的在这期间爆发。(C在传播(更高的季节性变化f= 0.4)会减少入侵波的峰值大小,但可能会导致更严重的冬季爆发之后(与(B))。(D(1 /σ)长期免疫力3=无穷大)SARS-CoV-2可能导致病毒的消除。(E)然而,复苏SARS-CoV-2可能发生直到2024年经过一段时间的明显消除免疫持续时间是否中间(1 /σ3= 104周)如果HCoV-OC43 HCoV-HKU1传授中间交叉免疫对SARS-CoV-2(χ3 x= 0.3)。(一)χ3 x= 0.3,χX3= 0,1 /σ3= 40周,f =0.2。(B)χ3 x= 0.7,χX3= 0,1 /σ3= 104周,f =0.2。(C)χ3 x= 0.7,χX3= 0,1 /σ3= 104周,f =0.4。(D)χ3 x= 0.7,χX3= 0,1 /σ3=无穷大,f =0.2。(E)χ3 x= 0.3,χX3= 0.3,1 /σ3= 104周,f =0.4。
传输的高季节性变化导致小峰在最初流行波发生率但大复发冬季爆发
的季节性变化SARS-CoV-2传输可以在不同的地理位置,为流感一样(12)。的R0流感在纽约夏天~ 40%下降,而在佛罗里达下降接近20%,这与估计下降R0HCoV-OC43和HCoV-HKU1(表S8)。夏季下降了40%R0将会减少彻头彻尾的初始SARS-CoV-2流行波的发病高峰。然而,强劲的季节性迫使导致更大的积累时期易感个体在夏季低传输,导致反复暴发与更高的山峰postpandemic时期(图3 c)。
如果免疫SARS-CoV-2是永久性的,病毒可能消失后5年或以上造成重大疫情
长期免疫力持续导致有效消除SARS-CoV-2和感染的总发病率较低。如果SARS-CoV-2诱发交叉免疫与HCoV-OC43 HCoV-HKU1,那么所有的发病率betacoronaviruses几乎可以下降甚至消失(图3 d)。虚拟消除HCoV-OC43和HCoV-HKU1可能如果SARS-CoV-2诱导70%交叉免疫,也就是交叉免疫水平估计对HCoV-HKU1 HCoV-OC43诱发。
低水平的交叉免疫对SARS-CoV-2可以从其他betacoronaviruses SARS-CoV-2似乎消失,几年后复活
即使SARS-CoV-2豁免权只持续2年,轻度(30%)从HCoV-OC43交叉免疫,HCoV-HKU1可以有效地消除SARS-CoV-2长达3年的传播在2024年复苏之前,只要SARS-CoV-2并不完全消失(图3 e)。
为了说明这些场景(图3),我们使用了一个最大的冬季R02.2,估计的通知R0HCoV-OC43和HCoV-HKU1(表S8)。这是一个低但合理的估计R0SARS-CoV-2 (41)。增加了冬季R02.6导致更强烈的爆发,但定性范围的场景依然相似(图S8)。
评估干预方案在最初流行波
无论SARS-CoV-2 postpandemic传播动力学的,需要采取紧急措施解决持续的大流行。药物治疗和疫苗开发和测试可能需要几个月,几年,离开药物干预是唯一直接的手段遏制SARS-CoV-2传播。社会距离已经采取措施在许多国家广泛SARS-CoV-2传播。必要的持续时间和强度这些措施尚未为特征。为了解决这个问题,我们适应西珥传输模型(图S9)来捕获温和,温和,或无症状感染感染(95.6%),感染导致住院治疗而不是急救护理(3.08%),和感染,需要急救护理(1.32%)(26)。我们假设最坏的情况从HCoV-OC43无交叉免疫,对SARS-CoV-2 HCoV-HKU1,这使得SARS-CoV-2模型受到这些病毒的传播动力学的影响。通知传输模型,我们认为4.6天的潜伏期和感染5天,同意估计从其他研究(26)。被住院的平均持续时间是8天对于那些不需要重症监护和6天需要急救护理和急救护理的平均持续时间是10天(26)。我们不同的峰值(冬季)R0在2.2和2.6之间,允许夏季R0之间的差异(即60%。,relatively strong seasonality) and 100% (i.e., no seasonality) of the wintertimeR0指引下,推断出季节性迫使HCoV-OC43和HCoV-HKU1(表S8)。
我们使用美国开放的急救护理能力,每10000个成年人0.89免费床,作为急救护理的基准需求(2)。我们模拟的流行轨迹,是基于一个大流行成立时间2020年3月11日。我们模拟的社会距离减少R0一个固定的比例,范围在0到60%之间。我们评估了“一次性”社会距离的干预措施,为R0降低了60%一个固定的持续时间(20周)或无限期2周后开始流行。我们也评估间歇性社会距离的措施,社会距离被“on”感染的患病率超过一个阈值时,“关闭”当它低于第二,低阈值,目标的危重病患者的数量低于0.89每10000名成年人。“阈值”的35例每10000人实现这个目标的季节和冬季季节性病例R0= 2.2。我们选择5例每10000名成年人“关闭”的阈值。这些阈值选择定性说明是间歇性干预方案;在实践中,需要的阈值调到当地流行病动力学和医院的能力。我们进行了灵敏度分析在这些阈值(无花果。S10和S11)来评估他们的持续时间和频率影响的干预措施。我们还实现了一个模型与额外的隔间潜伏期,传染期,每个住院期间,这些州的等待时间是伽马分布,而不是指数分布(见补充材料和方法和无花果。S16和肌力表现)。最后,我们评估的影响急救护理能力翻倍(和相关的开关阈值)的频率和总体持续时间社会距离的措施。
我们一次性社会距离的影响评估不同的效果和持续时间的峰值和时机大流行有或没有季节性的强迫。传播不受季节性强迫时,一次性社会距离的措施减少大流行的峰值大小(图4和图S12)。在所有情况下,有一个复苏的感染,当模拟社会距离措施被取消。然而,更长和更严格的临时社会距离并不总是与更大的减少大流行峰值的大小。在细致谨慎的情况下的社会距离内减少60%R0例如,(图4 d),复兴峰值大小几乎一样的峰值大小不受控制的大流行:社会距离是如此有效,几乎没有人口免疫力。最大的减少峰值大小来自社会距离强度和持续时间,分情况下大约同样山峰之间(42)。
(一个来E)模拟COVID-19感染患病率(固体)和关键COVID-19病例(虚线)成立于2020年3月11日之后一段时间的社会距离(蓝色阴影区域)任命2周后,与社会距离的时间持续4周,(B) 8周、12周(C), (D) 20周,无限期(E)。没有季节强迫;R0保持恒定在2.2(见图S12R0= 2.6)。社会距离的有效性不同都减少了60%R0。累积感染尺寸描述每个情节患病率(旁边F来J)与群体免疫阈值(水平黑条)。临时距离的场景,长期(提供),适度有效的(20 - 40%)社会距离整体收益率最小的峰值大小和总爆发。
模拟季节性迫使,postintervention复苏可能超过峰值的大小不受约束的大流行(图5和图向)的患病率和峰值的感染总数。强大的社会距离保持高比例的易感个体的人口,导致了一场激烈的复兴R0上升在秋季和冬季。没有一次性干预是有效的保持至关重要的流行情况下以下急救护理能力。
(一个来E)模拟流行假设强劲的季节性迫使(冬季R0= 2.2,夏季R0= 1.3,下降40%)COVID-19感染(固体)和关键COVID-19病例(虚线)成立于2020年3月11日之后一段时间的社会距离(蓝色阴影区域)任命2周后,与社会距离的时间持续4周,(B) 8周、12周(C), (D) 20周,无限期(E)(见图向与冬季的场景R0= 2.6)。社会距离的有效性不同都减少了60%R0。累积感染尺寸描述每个情节患病率(旁边F来J)与群体免疫阈值(水平黑条)。夏季预防广泛感染可以压平,延长大流行但也会导致高密度易感个体可能成为感染激烈秋天的波。
断断续续的社会距离可以防止重症监护能力超过(图6和图S14系列)。因为感染的自然历史,有一个~三周滞后之间的社会距离的开始和急救护理高峰需求。季节性迫使传输时,可以少比夏季社会距离R0在其最大冬季值保持不变。之间的时间距离措施增加随着大流行因为免疫力的积累减缓人口感染的复兴。然而,在目前的急救护理能力的整体持续SARS-CoV-2大流行可能会持续到2022年,要求社会距离措施到位25%(冬季之间R0= 2和季节性;图S11A)和75%(冬季R0= 2.6,没有季节性;图S10C)的时间。当潜在的、传染性和住院时间伽马分布,发病率上升更快,需要实现低阈值距离措施(25例/ 10000人R0= 2.2在我们的模型)和更频繁的干预(图S16)。
SARS-Cov-2患病率(黑色曲线)和临界情况下(红色曲线)在间歇社会距离(蓝色阴影区域)没有季节性迫使(一个和C)和季节性迫使(B和D)。距离产量减少了60%R0。急救护理能力描述固体水平黑条,和社会距离的开/关阀值描述的冲水平线。(A)和(B)与当前的急救护理能力的场景在美国和(C)和(D)的场景与目前的急救护理能力的两倍。最大的冬季R0夏季是2.2和季节性场景R01.3(下降40%)。患病率在黑色和急救护理病例发生在红色。右边的每一个主要情节(E来H),免疫比例随着时间的推移被描述在绿色的群体免疫阈值(水平黑条)。
提高急救护理能力允许更快地积累人群免疫,减少大流行的总体持续时间和社会距离措施的总长度(图6 C和D)。虽然频率和持续时间之间的社会距离措施类似的场景与当前和急救护理能力的扩展、大流行将总结2022年7月,社会距离的措施可以完全放松初到2021年代中期,这又取决于季节性传播迫使(的程度图6 C和D)。引入一个假想的治疗减半感染需要住院治疗的比例也有类似的效果翻倍(图S15)急救护理能力。
讨论
这里,我们研究了一系列可能SARS-CoV-2传输场景通过2025和评估药物干预措施可以缓解当前爆发的强度。如果免疫SARS-CoV-2减弱以同样的方式作为相关冠状病毒,然后反复冬季爆发很可能发生在未来几年。SARS-CoV-2到2025年的总发生率取决于至关重要的是在这期间免疫,在较小的程度上,之间存在的交叉免疫HCoV-OC43 / HCoV-HKU1和SARS-CoV-2。最初流行波的强度将从根本上依赖于R0大流行的时候建立:如果建立发生在秋天的时候Re正在上升,这可能发生在国家流行病控制接触者追踪检疫通过夏季,或如果SARS-CoV-2不受同样的遗传性HCoV-OC43和HCoV-HKU1夏季下降,则有可能感染的发病率高峰。一次性社会距离的努力可能会推动SARS-CoV-2流行高峰到秋天,可能加剧对急救护理资源的负载是否有增加冬季遗传性。断断续续的社会距离可能维持当前阈值内的急救护理需求,但广泛的监测需要时间距离措施正确,避免过度急救护理能力。新疗法、疫苗或其他干预措施,如积极的接触者追踪和quarantine-impractical现在在许多地方但更实用一旦扩大病例数减少,测试(43)——缓解需要严格的社会距离保持控制的大流行。在缺乏这样的干预措施,监测和断断续续的距离(或持续的距离是否高度有效的)可能需要维持到2022年,将出现大量的社会和经济负担。缩短SARS-CoV-2大流行,确保足够的照顾病危,提高急救护理能力和发展额外的干预是紧迫的优先事项。同时,血清学测试需要理解SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间,这将有助于确定病毒的postpandemic动力学。持续、广泛的监测需要在短期内有效地实现间歇长期社会距离度量和评估复苏SARS-CoV-2感染的可能性,这可能发生直到2025年即使长时间的明显的消除。
我们的观察是一致的与其他的预测SARS-CoV-2传播如何展开和缓解工作的评估,可能需要遏制当前疫情。使用数据从瑞典的建模研究发现,季节性建立SARS-CoV-2传输可能postpandemic时期(11)。观察和建模研究2,26)发现,尽早实施强有力的社会距离对于控制SARS-CoV-2的传播是至关重要的,在没有开发新的治疗或预防措施,如积极发现病例和隔离(21)、间歇距离措施可能是唯一的方式避免压倒性的急救护理能力,构建人口免疫力。强大的观察,暂时的社会距离会导致尤其是大复苏同意在美国1918年流感大流行的数据(44),感染秋天1918年峰值的大小呈负相关与随后的冬天不再干预后峰值。
我们的研究是受到各种各样的限制。只有5个赛季的观测数据对冠状病毒,尽管发病率模式与从10年的数据从一个医院在瑞典(11)。我们假设所有季节的样条系数是常数,但季节性迫使可能不同于每年因为底层驱动程序。防止传播模型变得不合理地复杂,我们假设没有差别的季节性迫使每箱的力量感染,潜伏期或跨betacoronaviruses传染期。然而,我们估计这些值位于从文学的范围估计。虽然疾病动态可能不同的年龄,我们没有足够的数据参数化一个非自治模型。我们还没有直接模型打开学校的任何影响,这可能导致额外的提升在初秋传播强度(45)。传播模型是确定的,所以它不能捕获SARS-CoV-2灭绝的可能性。它也不包含地理结构,所以不能评估空间异构传播的可能性。空间显式模型的建设将更加可行SARS-CoV-2发病率随着越来越多的数据变得可用;这些将有助于确定是否有季节性迫使地理位置之间的差异,为流感一样(12),还将有助于评估大灭绝的可能性而占重新引入。postpandemic暴发的时间和强度也取决于随机从国外引入,可以使用更复杂的评估,全球模式。
我们使用阳性百分比乘以伊犁百分比近似冠状病毒发病率比例常数;结果类似当使用积极的测试的原始数据和原始阳性百分比发病率代理(图S1)。虽然阳性百分比乘以百分比伊犁已被证明是最好的可用代理流感发病率(32),这一措施之间的转换和真正的冠状病毒感染发病率尚不清楚,所以我们不做精确的估计总体的冠状病毒发病率。这种转换无疑将取决于特定人口的这些估计。在最近的一项研究中,估计有4%的患者冠状病毒寻求医疗护理,而且只有一小部分这些测试(46)。此外,我们采用估算的方法Re取决于连续间隔分布,这还没有被很好地研究了一般人类冠状病毒传播;我们使用SARS-CoV-1的最好证据,SARS-CoV-2最密切相关的冠状病毒。
我们的研究结果概括温带地区,其中包含60%的世界人口(47),疫情的规模和强度可以进一步调制不同的人际接触率平均位置和时机和有效性的药物和药物干预。呼吸道疾病在热带地区的传播动态复杂得多。然而,我们认为如果postpandemic SARS-CoV-2的传播在温带地区,在热带地区也将继续传播种子的季节性暴发北部和南部。这样的重播,长期失踪的压力变得不太可能(48),但是根据我们的模型ReSARS-CoV-2仍然< 1在每个时期的大部分压力消失,这意味着再播仅略有缩短这些失踪。
我们的研究结果表明关键数据需要知道当前SARS-CoV-2疫情将如何展开。最重要的是,血清学研究可能表明人群免疫的程度以及是否免疫力减弱,以什么速度。在我们的模型中,这个速度是关键调制器SARS-CoV-2总数的发病率在未来几年。虽然持久免疫力会导致感染的总发病率较低,这也将使疫苗效力试验导致低病例数进行这些试验时,如发生Zika病毒(49)。在我们的评估控制措施在最初的大流行期间,我们假设SARS-CoV-2感染诱发免疫持续至少2年,但社会距离措施可能需要延长更快如果SARS-CoV-2免疫力减弱。此外,如果血清学数据揭示的存在很多无证无症状感染导致免疫(50),可能需要更少的社会距离。血清学也可能表明SARS-CoV-2之间是否存在交叉免疫,HCoV-OC43, HCoV-HKU1,这可能影响到postpandemic SARS-CoV-2的传播。我们预计,这种交叉免疫会减少SARS-CoV-2爆发的强度,虽然有些猜测,锁定增强(正面)之前的冠状病毒引起的感染可能增加易感性SARS-CoV-2和加剧感染的严重程度(51,52)。目前,有限的数据描述冠状病毒之间的正面,但如果它确实存在,它可能促进betacoronavirus cocirculation菌株。
实现间歇社会距离,有必要开展广泛的病毒检测监测监控的流行阈值时触发距离已经越过的开始或者结束。没有这样的监测、急救护理床上的可用性可能用作流行一个代理,但是远离最优指标,因为滞后之间的距离和峰值危重病急救护理资源的需求可能会导致频繁的侵袭。急救护理资源也面临更大的风险溢出如果传染性,潜伏,住院期间遵循峰值分布(例如,伽马和指数)。测量这些时间的分布,而不仅仅是他们的手段,将有助于制定更有效的阈值距离干预措施。在某些情况下,激烈的社会距离可以减少患病率COVID-19足以引起接触者追踪和控制战略的转变的努力,就像发生在中国的许多地方21,23,53)。不过,国家实现这种级别的控制疫情感染应该准备实质性复苏的可能性和回归社会距离措施,特别是季节性迫使冬天有助于传递率上升。此外,冬季高峰COVID-19配合流感发病率最高(54),进一步加大医疗保健系统。
治疗或疫苗SARS-CoV-2将减少所需的社会距离的持续时间和强度控制的大流行。治疗可以减少感染的比例需要重症监护和传染性的持续时间,这将直接或间接地(通过减少R0减少对急救护理资源的需求。免疫的疫苗将加速累积人口,减少大流行性流感的总长度和避免感染可能导致需要重症监护。此外,如果有很多无证免疫感染,那么群体免疫阈值可能达到早于我们的模型显示。然而,SARS-CoV-2已经证明的能力挑战强大的医疗系统,和药物干预措施的发展和广泛应用将需要几个月在最好的情况下,所以一段时间的持续或间歇性社会距离几乎肯定是必要的。
总之,COVID-19疾病的总发生率在未来5年将严重依赖于它是否进入常规循环在最初流行波,进而主要取决于SARS-CoV-2感染带来的免疫时间。大流行和postpandemic暴发的强度和时间将取决于每年这个时候SARS-CoV-2感染成为一个普遍的建立,在较小程度上,在季节性变化的大小在遗传性和betacoronaviruses之间存在的交叉免疫水平。社会距离策略可以降低的程度SARS-CoV-2感染菌株卫生保健系统。高效的距离可以减少SARS-CoV-2发病率足以让一个策略基于接触者追踪检疫可行,如韩国和新加坡。少有效的一次性距离的努力可能会导致一个长期单峰大流行,与压力的程度的医疗体系和所需的时间距离取决于效率。断断续续的距离可能需要到2022年,除非急救护理能力大幅增加或治疗或疫苗可用。作者意识到长时间的距离,即使断断续续,很可能产生深远的负面经济、社会和教育的后果。建模这些政策的目标是不支持他们,而是识别大流行的可能轨迹下替代方法,确定互补的干预措施,诸如扩大ICU能力和识别减少ICU治疗需求,并刺激创新想法(55)扩展的列表选项将长期控制下的大流行。我们的模型提出了一种旨在预测可能的各种场景SARS-CoV-2传播动力学在特定的假设。我们不采取明智的这些场景给予持续的距离可能实施的经济负担,但是我们注意的潜在灾难性负担的医疗系统预测如果缺乏有效的距离和/或没有持续足够长的时间。模型必须根据当地条件和更新更准确的数据变得可用。纵向血清学研究迫切需要确定SARS-CoV-2免疫的程度和持续时间,和流行病学监测应保持在未来几年预计复苏的可能性。
![Fig. 3 Invasion scenarios for SARS-CoV-2 in temperate regions.These plots depict the prevalence of SARS-CoV-2 (black, cases per 1000 people), HCoV-OC43 (blue, percent positive multiplied by percent ILI), and HCoV-HKU1 (red, percent positive multiplied by percent ILI) for a representative set of possible pandemic and postpandemic scenarios. The scenarios were obtained by varying the cross-immunity between SARS-CoV-2 and HCoVs OC43/HKU1 (χ3X) and vice versa (χX3), the duration of SARS-CoV-2 immunity (1/σ3), and the seasonal variation in R0 (f), assuming an pandemic establishment time of 11 March 2020 (depicted as a vertical gray bar). Parameter values used to generate each plot are listed below; all other parameters were held at the values listed in table S8. (A) A short duration (1/σ3 = 40 weeks) of SARS-CoV-2 immunity could yield annual SARS-CoV-2 outbreaks. (B) Longer-term SARS-CoV-2 immunity (1/σ3 = 104 weeks) could yield biennial outbreaks, possibly with smaller outbreaks in the intervening years. (C) Higher seasonal variation in transmission (f = 0.4) would reduce the peak size of the invasion wave but could lead to more severe wintertime outbreaks thereafter [compare with (B)]. (D) Long-term immunity (1/σ3 = infinity) to SARS-CoV-2 could lead to elimination of the virus. (E) However, a resurgence of SARS-CoV-2 could occur as late as 2024 after a period of apparent elimination if the duration of immunity is intermediate (1/σ3 = 104 weeks) and if HCoV-OC43 and HCoV-HKU1 impart intermediate cross-immunity against SARS-CoV-2 (χ3X = 0.3). (A) χ3X = 0.3, χX3 = 0, 1/σ3 = 40 weeks, f = 0.2. (B) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = 104 weeks, f = 0.2. (C) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = 104 weeks, f = 0.4. (D) χ3X = 0.7, χX3 = 0, 1/σ3 = infinity, f = 0.2. (E) χ3X = 0.3, χX3 = 0.3, 1/σ3 = 104 weeks, f = 0.4.](https://science.sciencemag.org/content/sci/368/6493/860/F3.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1){kind=link}
