本文选自中国工程院院刊《Engineering》网络首发文章

作者：魏永越，魏良敏，姜玥，沈思鹏，赵杨，郝元涛，杜志成，唐金陵，张志杰，姜庆五，李立明，陈峰，沈洪兵

来源：

Implementation of Clinical Diagnostic Criteria and Universal Symptom Survey Contributed to Lower Magnitude and Faster Resolution of the COVID-19 Epidemic in Wuhan. Engineering 2020.

https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.008.

近日，南京医科大学沈洪兵教授和陈峰教授课题组基于传染病动力学模型，科学地、定量地评价临床诊断标准实施和全城拉网式大排查等综合防控措施对武汉市疫情中后期的防控效果。结果显示，临床诊断标准实施后，短时间内病例激增。随后，快速高效收治符合临床诊断标准的积压病例，控制了大量的传染源，通过隔离措施切断其传播途径，显著遏制了疫情的发展态势。与此同时，方舱医院的建设、全城拉网式大排查等一系列综合防控措施，进一步巩固了疫情后期的防控效果。相关研究成果近期发表于中国工程院院刊《Engineering》。

模型设计

本研究基于SEIR动力学模型，考虑隔离舱室（quarantine compartments），提出SEIR^+Q模型。该模型将人群分为七类：易感染群（Susceptible, S）、潜伏期人群（Exposed, E）、未确诊（未被隔离）的感染人群（Infectious, I）、被隔离的易感人群（S_q）、被隔离的潜伏期人群（E_q）、确诊且被隔离感染人群（I_q），以及移出人群（Recovered, R）（图1）。

图1. SEIR^+Q动力学模型图

评价结果

将2020年2月12至14日激增的临床诊断病例考虑为前期累计未确诊的感染者（即模型中的I），同时拟合累计确诊病例（I_q）和累计临床诊断病例（I），较好地解释了2月12日至14日期间疫情数据跳跃问题（图2）。模型估计结果提示，2月14日之前未确诊病例占比40%（图2）。

图2. 武汉市疫情SEIR^+Q动力学模型拟合结果

假设维持2月14日之前的防控措施不变，通过模型预测武汉市未来的疫情走势。将模型预测结果和实际疫情情况进行比较，以评估临床诊断标准实施和全城大排查等综合防控措施（图2黑色箭头）的防控效果。分析显示，每日新增病例小于100例、小于10例和首次为0的时间分别提前了19天、49天和74天；截至3月30日，武汉市累计病例减少了近2万例（图3）。

图3. 临床诊断标准实施和全城拉网式大排查的防控效果

结果解释

为何临床诊断标准的实施可以缓解疫情发展态势？

官方数据显示，截至2020年2月5日，武汉市累计核酸检测43000例，实际确诊9358例，因此估计核酸检测人群的阳性比例为9357/43000 = 21.8%，进而根据核酸检测能力推算核酸检测阳性峰值。初步推算可得，自2月14日起，核酸检测能力方才基本满足需求（图4）。从另一角度来看，1月下旬至2月上旬，核酸检测能力明显不足。

图4. 武汉市核酸检测能力评估

2020年1月下旬至2月上旬，湖北省疑似病例大量涌现，无法及时进行核酸检测；一些临床症状符合但核酸检测为假阴性者，也未能被及时收治；大量病例积压。这些病例大多具有传染性，导致2月初的防控压力日益严峻。

表面上看，临床诊断标准实施后，短时间内病例激增，使得大多数的动力学模型失效，预测结果严重偏离。事实上，短时间内收治这些积压的符合临床诊断标准的病例，控制了大量的传染源；通过隔离措施切断其传播途径，显著遏制了疫情的发展态势。方舱医院的建设、全城拉网式大排查等一系列综合防控措施，进一步巩固了疫情后期的防控效果。

综合来看，2月中下旬武汉临床诊断标准的实施和全城拉网式大排查等综合防控措施，使武汉市累计病例减少了近2万例，使疫情“归零”时间提前74天，综合防控措施成效卓著，为国际社会的疫情防控提供了决策依据。

撰稿丨魏永越；审核丨陈峰、沈洪兵

编校丨吴佳明

注：本文内容呈现形式略有调整，若需可查看原文。

改编原文：

Wei Y, Wei L, Jiang Y, et al. Implementation of Clinical Diagnostic Criteria and Universal Symptom Survey Contributed to Lower Magnitude and Faster Resolution of the COVID-19 Epidemic in Wuhan. Engineering 2020. https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.008.

作者介绍

沈洪兵，流行病学家，中国工程院院士、英国皇家内科医学院公共卫生学院院士。

从事流行病学研究30年，在肿瘤流行病学以及高危人群防治策略、出生队列、健康医疗大数据等方面开展了系列研究，为肿瘤基因预测和精准预防做出重要贡献。在Nat Genet，Lancet Respir Med等国际重要刊物发表代表性学术论文多篇；作为第一完成人获国家自然科学奖二等奖、何梁何利科技进步奖、国家教学成果二等奖等多项科技和教学奖励。

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注：论文反映的是研究成果进展，不代表《中国工程科学》杂志社的观点。