较真 | 有新研究得出新冠肺炎的R0值为5.7，该如何看待？

较真要点：

查证者：李雷丨中国科学院生物学博士

一场新冠疫情，改变了无数人的生活，也让我们接触到了一些以前从未注意过的流行病学知识，比如R0值。

R0的全称是基本传染数（Basic reproduction number），是指在流行病学上，没有外力介入，同时所有人都没有免疫力的情况下，一个感染到某种传染病的人，会把疾病传染给其他多少个人的平均数。对于新冠肺炎这种从未出现过的传染病，R0是一个重要的指数，对于疾病的传播和防控具有重要意义。

传染病是否会扩散的重要指标在于R0是否大于1，R0大于1表示传染病会出现扩散，而R0小于1，则表示传染病不会扩散，如下图所示。

在新冠疫情发生早期，一些研究人员曾经给出过对新冠肺炎传染能力的计算和预测，比如《新英格兰医学杂志》于1月29日发表的研究，推测新冠肺炎的R0值为2.2；2月13日另一篇来自9000多人的群体研究指出R0值是3.77左右。钟南山院士在2月27日广州市疫情防控新闻通气会指出，新冠肺炎的R0值是在2到3之间（即一人可传染2-3人），重症病人传染性更高，轻症更低一些，但是传染非常快。

随着新冠疫情的持续爆发，不少人对其R0值产生了一些新的看法，因为这个疾病传染能力实在是太强了。我们可以从下图来看到全球的累积确诊曲线，3月以来尤其呈现出快速增长的趋势。

约翰霍普金斯大学发布的实时统计数据

这个快速增长的趋势使得更多研究人员开始对新冠肺炎的基本传染数进行研究，而最新的研究数据来自美国洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory），研究人员在美国CDC期刊《新兴传染病》杂志发表了题为“High Contagiousness and Rapid Spread of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2”的文章，作者提出了一个新的看法，那就是新冠肺炎的R0值高达5.7，要知道这个数字远超过了之前任何的研究。

一、R0值5.7这个结论是如何得出的

1、对中国总体的疫情数据进行重新计算

对于武汉早期的病例研究，其实存在一些客观的难题，比如早期病例数较少，初期缺乏诊断试剂盒，以及对确诊病例定义存在变化等等诸多因素，这些因素都可能使得之前新冠肺炎的流行病学数据存在一些问题。

由于疫情首先爆发于武汉地区，国内其他省份的病例多是由武汉地区输入的，因此，武汉地区和国内湖北之外的省份可以作为一个很好的参照。根据国内的迁移数据，可以记录下从武汉前往各个省份的人数。

上图为2020年1月从武汉地区输入到其他省份的旅行数据，A图显示迁移模式，白线的粗细表示每个省份的旅行者人数；B图为从武汉到其他省份的旅行者的每日人口规模估计值，图源自论文。

在从公开信息渠道收集整理的中国范围内的病例的基础上，作者开发了两种新的分析模型，在第一个模型中，作者通过湖北省外其他省份的数据，反向推算武汉市的疫情爆发增长率；在第二个模型中，作者对武汉地区的新增病例和其他省份的病例进行关联分析，从而可以降低对武汉早期病例的确诊偏倚。

我国新冠肺炎爆发早期的流行病学特征，关键流行病学参数分布，图源自论文

通过计算，结果如上图所示，患者从接触病毒到出现症状的潜伏期约为4.2天。而从出现症状到入院治疗的时间明显表现出了时间上的差异：在1月18日前，从有症状到入院的时间是5.5天（图B中的橙色曲线），而在1月18日后，这个时间缩短到了1.5天，推测这一点和我国CDC将疫情提高到一级响应有关。入院后到出院的平均时间是11.5天（图C），而对于死亡患者来说，入院到死亡的平均时间为11.2天（图D）。

2、得出R0值为5.7，超出预期

R0值受到了多个因素的影响，比如病毒的潜伏期和传染期越长，R0值越高。当然，R0值从另一方面也可以直观地体现，那就是疫情爆发后的指数增长速率越高，R0也越高。

作者根据武汉疫情爆发早期收集的数据，推测其人际传播的间隔时间(serial interval，指传染者发病与被其感染者发病的间隔时间)约为7-8天，这一数字高于之前认为的4-5天，也就是病毒的传染期比较长，而传染期本身会影响到R0。利用这个连续的间隔时间，作者计算了病毒的潜伏期和传染期，在生物学可信度范围内，计算出其中位数的R0为5.8，考虑到这个估计存在部分不确定性，因此作者将R0值的中位数确定为5.7。

上图为计算病毒R0的图表，A图每个点代表了平均潜伏期和平均传染期的综合计算结果，用于表征样本的R0值和增长速度以及间隔时间的关系，B图则把所有点做成直方图，可以显示出在6-9天范围内R0最为集中，中位数是5.7。这个数字可以说是超出了之前的所有的预期。

新冠肺炎的R0值已经高于小儿麻痹（R0值为4.9）、天花（R0值为5.2）两种常见流行病了，而对于小儿麻痹、风疹这类流行病，我们是有疫苗的，天花更是已经被消灭了。同为冠状病毒引发的人类传染病，非典的R0值是3左右，中东呼吸综合征的R0值还不到1。可以说，新冠病毒是我们目前所遇到的最强大的人类冠状病毒。

二、传染病的R0值对疫情控制的影响

1、疫情防控策略

疫情防控很大程度取决于R0值的大小，如果一个传染病的R0值较低，那么其实它扩散开的可能性就会小一些，比如中东呼吸综合征就是如此。但是如果R0值较大，就会造成大的流行。这个时候，如果采取非常严格的防控策略，比如像我国这样的隔离，经过一段时间后疫情会被压制下去，但是如果做不到这种规模的防控，疫情就可能会持续蔓延。

2、被动型的群体免疫

对付一个传染病，往往需要疫苗这种主动策略或者群体免疫等被动策略。而达到群体免疫效果的关键指标是临界接种水平(Critical vaccination level，Vc)，Vc取决于两个因素，一个是R0，一个是疫苗的有效性E（也可以理解为感染后获得了抗体的有效性），三者的关系是Vc=（1-1/R0）/E。

R0值和Vc关系图

我们假定抗体100%有效，即E值为1，那么对于一个R0为5.7的传染病，要达到群体免疫，就需要约82.5%的人达到免疫。而在当前，我们并没有疫苗，那么在没有外界干预的情况下，要有82.5%的人感染病毒才能让疫情停下来，这个想想都觉得恐怖。在当前情况下，各国必须抛弃幻想，采取大规模的主动隔离，而不是单纯地依靠群体免疫来对抗疫情。

而这一点，也在作者文中得到了体现。作者研究了非药物性干预如接触追踪、隔离等措施的有效性，发现如果感染者的情况能够得到监测，并进行相应的隔离处理，那么可以有效地降低疫情的扩散。但是如果遇到无症状感染者，这就比较麻烦了，尤其是当无症状感染者达到了20%以上且无法被及时检测到时，情况就会比较危险。

当然，这个研究只是新冠病毒研究的其中之一，新冠肺炎的R0值到底是多少，还处于一个未彻底明确的情况，这次计算的5.7也只是基于论文所研究数据得出的其中一种情形。此项研究的数据主要来自我国公开的数据，其实相比国外，对于基于真实的国内数据的研究，我国应该更有发言权，所以笔者还是倾向于钟南山院士所说的，认为R0值并没有5.7这么高，推测可能在3以上。

疫情当前，各国应该上下一心坚决对抗疫情。在当前的防疫情况下，加强对所有病例接触者的监管，并及时做好相应的检测和隔离措施还是十分必要的，否则疫情难以得到有效控制。

本文编辑：ambergchen

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