全球旅行和接触限制能减缓新冠疫情大流行吗？丨Engineering(13)

图3 2020年135个国家或地区重症和危重症COVID-19的病例估计数。（a）分年龄和洲的估计。（b）分季节和洲的估计。（c）按每个国家或地区人群年龄和收入分类的估计（低收入国家或地区每年人均收入低于1026美元；中低收入国家或地区为1026~3995美元；中高收入国家或地区为3996~12 375美元；高收入国家或地区高于12 375美元。（d）按季节和每个国家或地区收入分类的估计。估计值是基于截至2020年5月30日的8周人员出行和接触干预情景的模拟。如果一个国家或地区的人口流动和接触水平低于疫情暴发前正常水平的70%，则假设该水平在放松干预后可恢复到70%。对重症和危重症感染人数的估计是基于2020年每个国家/地区的人口年龄结构和武汉市COVID-19确诊病例的分年龄组严重程度数据的初步分析
本研究采用截至2020年6月1日的不同国家、不同时间的病例报告数据验证模型和结果（图4），并进行了一系列敏感性分析，以便更好地理解在各种情况下人口旅行限制和保持社交距离干预措施实施的有效性（见附录 A中的图S7~S11）。总体上，不论是干预前（p < 0.001，R2 = 0.83）还是干预后（p < 0.001，R2 = 0.67），病例估计数与不同国家或地区病例报告数之间存在显著相关性（p < 0.001，R2 = 0.69）。本次大流行中第一波疫情的流行曲线估计也与报告数据的趋势较为一致（p < 0.001，R2 = 0.91）[图4（d）]。

图4 135个国家或地区的COVID-19病例估计数和病例报告数之间的比较。（a）不同国家/地区的病例估计数与病例报告数散点图；（b）实施干预措施前病例估计数与病例报告数；（c）实施干预措施后病例估计数与病例报告数；（d）病例估计数与病例报告数的流行曲线。此处提供了估计值的中位数和IQR。截至2020年6月1日的病例报告数来自欧洲疾病预防控制中心。为了使估计数据和报告数据之间有可比性，每日病例报告的时间序列向后移动 6 d，以校正发病至报告的时间延迟。红色垂直虚线表示世界卫生组织宣布COVID-19疫情大流行的日期。粉色垂直线表示每个国家/地区实施的封锁和保持社交距离措施的日期。图中呈现了病例估计数与病例报告数的Pearson相关系数和双侧t检验的p值