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    潛在新冠患者隔離14天合理嗎?或有1/100的漏網(wǎng)之魚

     醫(yī)粒種子 2021-03-10

    目前,新冠肺炎(COVID-19)潛伏期幾何,我們的了解仍然有限。2020年5月,美國和德國學(xué)者發(fā)表在《Ann Intern Med》的一項(xiàng)研究,從公開報(bào)告的確診病例,再次考察了COVID-19的潛伏期。

    COVID-19潛伏期幾何 是眾多抗疫舉措的依據(jù)


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    2019年12月,中國識別出新型人類冠狀病毒,即嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2(SARS-CoV-2)。但直至目前,對其諸多關(guān)鍵流行病學(xué)特征的了解,仍然有限,包括潛伏期。洞悉新冠的流行病學(xué)特征,對監(jiān)測和控制活躍度則具有重要意義。

    傳染病的潛伏期有多長,為很多公衛(wèi)活動的重要依據(jù),包括主動監(jiān)測、疫情監(jiān)督、控制和建模。主動監(jiān)測措施要求潛在暴露者每日與當(dāng)?shù)匦l(wèi)生當(dāng)局聯(lián)系,報(bào)告其健康狀況。了解主動監(jiān)測所需時(shí)間,對于衛(wèi)生部門有效利用有限資源,有效控制COVID-19感染風(fēng)險(xiǎn)很有必要。

    COVID-19的中位潛伏期估計(jì)值為5.1天


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    發(fā)表在《Ann Intern Med》的該研究,評估了COVID-19的潛伏期的天數(shù),描述了其對公共衛(wèi)生的影響。

    對2020年1月4日~2020年2月24日報(bào)告的COVID-19確診病例,研究者進(jìn)行了匯總分析。數(shù)據(jù)來源于除湖北省武漢市之外50個(gè)省、區(qū)、縣的新聞報(bào)道。

    測量指標(biāo)為患者的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征和可能暴露、癥狀發(fā)作、開始發(fā)燒和住院的日期和時(shí)間。

    共有181例確診病例有可以識別的暴露和癥狀發(fā)作窗口期,可用來評估COVID-19的潛伏期。

    結(jié)果顯示,中位潛伏期估計(jì)為5.1天(95% CI,4.5~5.8),出現(xiàn)癥狀的病例97.5%在感染后的11.5天內(nèi)(8.2~15.6)出現(xiàn)癥狀。

    這些估計(jì)值意味著,保守猜測,每10000個(gè)病例就有101個(gè)(第99百分位數(shù),482)將在主動監(jiān)測或隔離后的14天后發(fā)生癥狀。

    本研究的局限性在于,公開報(bào)告的病例可能多于重癥病例,重癥病例的潛伏期與輕型病例可能有所不同。

    總之,COVID-19中位潛伏期約為5天,與SARS相似,是該研究的一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)。當(dāng)前對可能COVID-19暴露者隔離或主動監(jiān)測時(shí)間的建議,本研究進(jìn)一步給予了支持,但極端病例可能需要更長的監(jiān)測時(shí)間。

    注意!隔離14天有1/100的漏網(wǎng)之魚


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    研究者估計(jì),COVID-19的中位潛伏期為5.1天,并預(yù)計(jì)97.5%有癥狀的感染者,都會在感染后約12天內(nèi)出現(xiàn)癥狀。這意味著,雖然現(xiàn)在隔離或積極監(jiān)測14天的舉措是合理的,但也需要注意到,有極少一部分人(1/100)會成為漏網(wǎng)之魚。當(dāng)然,是否需要延長主動監(jiān)測的時(shí)間,需要權(quán)衡延長時(shí)間的成本與可能面臨的感染風(fēng)險(xiǎn)(例如,醫(yī)護(hù)人員在不穿戴個(gè)人防護(hù)設(shè)備的情況下護(hù)理COVID-19患者)。

    另外一個(gè)發(fā)現(xiàn)是,重癥病例的潛伏期可能不同于輕癥或亞臨床病例。輕癥和無癥狀者的潛伏期略短于本研究的估計(jì)值,這對傳播動力學(xué)有重要意義。

    (選題審校:門鵬  編輯:丁好奇)

    (本文由北京大學(xué)第三醫(yī)院藥劑科翟所迪教授及其團(tuán)隊(duì)選題并審校,環(huán)球醫(yī)學(xué)資訊編輯完成。)

    參考資料:

    Ann Intern Med. 2020 May 5;172(9):577-582.

    The Incubation Period of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) From Publicly Reported Confirmed Cases: Estimation and Application 

    https://pubmed.ncbi.nlm./32150748

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