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实时监测COVID-19在新加坡的传播潜力,2020年3月

一个评论本文发表于2020年6月2日

摘要

背景

截至2020年3月31日,2019年12月在中国爆发的2019冠状病毒病(COVID-19)疫情正在全球各地发生局部传播。地理异质性和相关干预策略突出表明,有必要实时监测COVID-19的传播潜力。新加坡为监测传播提供了一个独特的例子,因为它有多个疾病聚集,但传播仍然相对持续。

方法

这里我们估计了有效繁殖数,Rt根据截至2020年3月17日的报告延迟时间对当地病例进行调整后,根据症状出现日期公布的每日输入和本地病例系列。我们还利用分枝过程分析从聚类大小的分布推导出复制数,该分析考虑了病例计数的截断。

结果

当地的发病率曲线显示次级多项式增长动力,繁殖数量下降趋势后,达到估计为0.7 (95% CI 0.3, 1.0)在第一波传播到2月14日,2020年,虽然整体R基于集群大小分布3月17日,2020年估计为0.6 (95% CI 0.4,1.02)。总体平均报告延迟估计为6.4天(95% CI 5.8, 6.9),但输入性病例比本地病例更短(平均4.3天比7.6天,Wilcoxon检验,p< 0.001)。

结论

新加坡的繁殖数量轨迹强调了新加坡成功控制疫情的重大影响,但它也表明,需要保持社会距离和积极的病例发现努力,以消除所有活跃的传播链。

同行评审报告

背景

2019冠状病毒病(COVID-19)大流行始于2019年12月在中国武汉发生的一组病因不明的肺炎病例[12].最初的病例与武汉市的一个菜市场有关,表明疫情来自动物[3.].随后,2020年1月证实了该疾病的快速人际传播,由于其与2003年发现的SARS-CoV(严重急性呼吸综合征冠状病毒)的遗传相似性,病原体被确定为严重急性呼吸综合征相关冠状病毒2 (SARS-CoV-2) [45].截至2020年3月31日,全球病例总数已达750890例,包括36405例死亡,涉及199个国家[6].随着病毒继续在人群中传播,由于包括报告延误和病例定义的变化在内的几个因素,要获得疫情轨迹的准确“实时”图像变得复杂[78].虽然中国新冠肺炎病例发病率已大幅下降,但目前世界多个国家正在发生积极传播[2].来自这些国家的流行病学数据有助于近实时监测SARS-CoV-2的传播潜力。

在中国境外,新加坡于2020年1月23日报告了首例有症状的输入性病例(66岁中国男性),通过积极发现病例和严格的社交距离措施,COVID-19的发病率保持在相对较低的水平。截至2020年3月31日,新加坡共报告926例实验室确诊病例,其中24例来自中国武汉输入病例,501例非武汉相关输入病例[9].输入性病例包括2020年1月30日至2月9日期间从中国撤离的6人,以及2020年3月底从亚洲、欧洲和北美返回的多名公民和长期持有新加坡通行证的人[91011].此外,截至2020年3月31日,新加坡已报告3例死亡病例[9].2020年2月4日,新加坡卫生部报告了首例新冠肺炎本地群集,该群集与永泰行商店有关[12].迄今为止,共报告了18例2例或2例以上的聚集性病例。表格1总结了新加坡六大集群的特点。

表1截至2020年3月17日新加坡最大疫情特征

虽然大规模的社区传播没有被报道在新加坡,新型冠状病毒可以迅速传播的局限和拥挤的地方,说明了大型集群COVID-19病例与神的恩典组装教堂,生活教会和任务新加坡,Wizlearn技术和莎拉裕廊集群(1314].在中国,已报告SARS-CoV-2在医院大量传播,约有3400例病例涉及医护人员[15].这种模式与过去爆发的严重急性呼吸综合征(SARS)和中东呼吸综合征(MERS)非常吻合[16],包括在2003年新加坡爆发沙士期间,大量的医院传播[17].为尽量减少SARS-CoV-2在医院传播的风险,新加坡卫生部已限制患者和工作人员在医院之间的流动[18].此外,由于社区中已报告多例未关联的COVID-19病例[19],并认识到相当大比例的无症状病例可能正在传播病毒[20.2122),采取了严格的社交距离措施,包括建议公众不要举行大型社交聚会,以降低社区传播的风险[23].这些保持社交距离的措施不仅降低了新加坡国内的进一步传播风险,而且也降低了这个高度互联国家边界以外的传播风险[24].最近亚洲、欧洲和北美的输入性病例大量涌入新加坡,引发了对旅客和公民的旅行禁令和限制[9].

繁殖数量是评估COVID-19等新出现疾病传播潜力的关键阈值[2526].它量化了每个病例产生的次级病例的平均数量。如果繁殖数量低于1.0,则会以自限性传播链的形式在孤立的群集中发生感染,而疾病的持续存在将需要持续的未被发现的输入。另一方面,繁殖数在1.0以上表明社区传播持续[1626].利用流行病学数据和数学建模工具,我们正在监测有效的繁殖数量,Rt在此,我们报告SARS-CoV-2在新加坡的实时传播的演变Rt2020年3月17日。具体而言,在调整报告延迟后,我们按症状出现日期描述了输入和本地病例每日病例系列在第一波传播期间的增长概况和有效复制数量,我们还根据新加坡COVID-19聚集性病例的特点估算了总体繁殖数量。

方法

数据

我们从新加坡卫生部截至2020年3月17日的公共记录中获得了2020年1月23日至3月17日期间新加坡每日247例COVID-19确诊病例[27].公开提供个人层面的病例详细信息,包括症状出现日期、报告日期以及该病例是本地(当地传播)还是输入的。根据感染源由两例或两例以上病例组成的聚集性病例也来自新加坡卫生部进行的现场调查所得的病例描述[27].单例输入病例被分析为规模为1的聚集性病例,而非连锁病例被排除在聚集性分析之外。

传播集群

截至2020年3月17日,新加坡共报告18例不同聚集性病例,每个聚集性病例2-48例。新加坡新冠肺炎聚集性病例示意图及特征见图。1和表1.6个聚集性病例的地理位置如图所示,占病例总数的45.3%。2而相应的簇大小分布如图所示。3.

图1
图1

截至2020年3月17日,新加坡COVID-19全球大流行病例群集网络。粉色圈代表与武汉有关的病例,绿色圈代表非武汉相关输入病例,蓝色圈代表无中国旅行史病例。更大的圆点代表新冠病毒疾病集群。每个蓝色箭头代表疾病传播的方向。粉色箭头代表直系亲属。圆圈下面的日期是病例报告日期

图2
figure2

新加坡6个最大的COVID-19集群的空间分布地图;截至2020年3月17日,君悦酒店集群、永泰杭集群、士力达航天集群、威学科技集群、SAFRA裕廊集群、上帝教会和生命教会与宣教的恩典会集群

图3
图3

截至2020年3月17日,新加坡COVID-19集群规模分布情况

永泰杭集群

这是新加坡首次报告的9例聚集性病例。它有9个可追踪的链接,包括8名中国人和1名印尼人,与中国游客在2020年1月23日前往永泰杭保健品商店有关。永泰杭保健品商店主要为中国人服务。4名商店员工和导游于2020年2月4日首次被确定为集群[122829].导游其后将其丈夫(一名新生婴儿)及家务助理感染[29].截至2020年2月8日,该群集中没有新增病例。

君悦酒店

这3例本地病例是第二个受到国际关注的群集,因为它起源于新加坡本地人和来自湖北的中国游客在君悦酒店举行的商务会议[30.].与该群集有关的4例国际病例在出现症状前已离开新加坡。截至2020年2月19日,与该群集相关的所有新加坡居民已恢复健康[30.].截至2020年2月8日,该群集中没有新增病例。

Seletar航空航天高地集群

该集群于2020年2月9日确定,其中有5名孟加拉国工作通行证持有者。截至2020年2月15日,该群集中没有新增病例。

生命教会、宣教、神的恩典聚会

新加坡聚集性病例33例,其中2例输入性病例,31例本地性病例。该集群于2020年1月19日在帕亚利巴尔举行的生命教会和宣教服务活动期间启动。据悉,此次活动是由在教堂内给一对夫妇感染新型冠状病毒感染症(SARS-CoV-2)的两名中国武汉游客发起的。这对受感染的夫妇可能在2020年1月25日的农历新年庆祝活动期间将感染传给了另一个病例。该病例随后感染了圣恩会唐林分会的工作人员,在2020年2月14日报告时产生了继发性病例。圣恩会在Tanglin和Bukit Batok的两个分支也包括在这个集群中[2831].这个教堂周末平均接待4800人。虽然教堂暂时关闭,但现场调查没有得出关于超级传播的确凿证据。截至2020年3月9日,该群集中没有新增病例。

莎拉裕廊集群

由48例当地病例组成的最大群集与2020年2月15日在SAFRA裕廊餐厅举行的私人晚宴有关。餐厅于2020年2月16日至19日在晚宴后关闭进行清洁。这一最新病例于2020年3月16日加入该群集。

Wizlearn集群技术

该聚集性病例包括14例,于2020年2月26日被发现。Wizlearn Technologies是一家电子学习解决方案公司。这一最新病例于2020年3月3日加入该群集。

新加坡教会团

该聚集性病例的首例于2020年3月14日被确认,最初是SAFRA裕廊聚集性病例的继发病例。该群集由3个局部病例组成。自2020年3月16日以来,该群集中没有新增病例。

博尔德体育馆集群

该群集的第一例于2020年3月8日被发现,也与SAFRA裕容群集有关。该群集由3个局部病例组成。自2020年3月10日以来,该群集中没有新增病例。

集群的一个

该群集的首个病例于2020年2月14日被发现。该群集包括3例本地病例。截至2020年2月18日,该群集中没有新增病例。

集群B

该群集的首个病例于2020年2月19日被发现。该群集由两个本地病例组成。自2020年2月21日以来,该群集中没有新增病例。

集群C

该群集的第一例病例于2020年3月3日被发现。该群集由2个局部病例组成。自2020年3月6日以来,该群集中没有新增病例。

集群D

该群集的首个病例于2020年3月7日被发现。该群集中的两个病例(一个输入病例和一个本地病例)相互关联。自2020年3月8日以来,该群集中没有新增病例。

集群E

该群集的2例(1例输入性和1例本地病例)是在2020年3月11日发现的。自2020年3月11日以来,该群集中没有新增病例。

集群F

该群集的首个病例于2020年3月11日被发现。该群集由3个局部病例组成。自2020年3月13日以来,该群集中没有新增病例。

集群G

聚集性病例5例,其中境外输入4例。该群集的首个病例于2020年3月10日被发现。自2020年3月13日以来,该群集中没有新增病例。

集群H

该群集的第一例病例于2020年3月14日确认,这是由SAFRA裕廊群集的一例病例产生的第二例。该群集由3个局部病例组成。自2020年3月16日以来,该群集中没有新增病例。

集群我

该群集的首个病例于2020年3月14日被发现。该群集由1例本地病例和1例输入病例组成。自2020年3月15日以来,该群集中没有新增病例。

集群J

该群集的首个病例于2020年3月15日被发现。该群集由1例输入病例和1例本地病例组成。自2020年3月16日以来,该群集中没有新增病例。

根据报告延迟进行调整

随着疫情的实时进展,流行病学曲线可能因以下几个因素造成的报告延误而扭曲:㈠实地调查期间发现病例的延误;㈡感染后症状出现的延误;㈢寻求医疗的延误;㈣诊断的延误;及(v)监察系统处理数据的延误[32].然而,使用标准统计方法可以生成报告延迟调整的发生率曲线[33].简单地说,病例报告延迟的定义是发病日期和报告日期之间以天为单位的时间差。在这里,我们通过使用非参数方法报告延误,调整了当地病例的COVID-19流行曲线。该方法采用生存分析,即精算师方法(用于右截数据),采用反向时间风险对报告延误进行调整,如之前的一份出版中所述[343536].95%预测极限由Lawless和Kalbfleisch推导[37].在本次分析中,我们排除了7例输入性病例和5例无法确定症状出现日期的本地病例。

病例发生的有效复制数

我们评估了疫情期间的有效繁殖数量Rt,在考虑了行为变化、文化因素和公共卫生措施实施等多种因素后,量化了爆发过程中每个病例产生的平均继发性病例数的时间变化[162638].的估计Rt> 1表示持续传播,Rt< 1表示疫情正在减缓,发病率呈下降趋势。因此,维护Rt< 1是控制疫情所必需的。使用报告延迟调整关联曲线,我们估计的最新估计Rt通过使用以前出版物中描述的现象学增长模型来描述早期传播阶段[39404142].具体而言,我们首先利用广义logistic增长模型(GLM)在调整输入病例后,描述第一波传播波(2020年1月21日至2月14日)的本地病例每日发病率。该模型通过三个参数描述了增长概况:增长率(r),生长参数的比例(p),以及最终疫情规模(K).GLM可以重现一系列早期的生长动态,包括持续生长(p= 0),次指数增长或多项式增长(0 <p< 1)和指数增长(p= 1)4042].我们表示历法时间的局部入射值t通过,输入病例在日历时间的原始发病率t通过J,和离散的概率分布的世代间隔ρ.根据参考文献,假设生成间隔遵循平均值为4.41天和标准偏差为3.17天的伽马分布。[4344].然后,利用[4546

$ $ {R} _ {t_i} = \压裂{I_i} {\ sum_ j ={0} ^我\离开({我}_ {i j} +α\ \ {j} _ {i j} \右){\ρ}_i} $ $

在这个方程中,分子表示新的情况,分母表示导致新病例的病例总数在时间t.参数0≤α≤1表示输入性病例对继发性疾病传播的相对贡献。我们通过设置来进行敏感性分析α= 0.15,α= 1.0 (47].接下来,为了推导出曲线的不确定性界限Rt直接从与参数估计相关的不确定性(rpK),我们估计Rt为假设泊松误差结构的300条模拟曲线[48].

复制号码(R)的分析

第二种推断复制数的方法是将分支过程理论应用于聚类大小数据,以推断传播异质性的程度[4950].同时对异质性和复制数进行推断已被证明可以提高复制数置信区间的可靠性[51].在分枝过程分析中,每个新感染引起的传播数被建模为负二项分布。这是由有效复制数参数化的,R,色散参数,k.复制数提供了每个指示病例的继发性病例的平均数量,而离散度参数随传染病的异质性呈反比变化。在这种参数化中,较低的色散参数表示较高的透射非均匀性。

分枝过程理论提供了簇大小分布作为函数的解析表示Rk,以及群集的原发感染人数(如补充[52])。这允许直接推断的最大似然估计和置信区间Rk.在本文中,我们修改了聚类大小可能性的计算,以考虑到在特定时间点(即2020年3月17日)截断病例计数可能导致一些感染未被观察到的可能性。这是通过指示来完成的x为集群中观察到的序列间隔数的和。然后观察到的群集大小j包含输入性病例由x传染间隔为:

$ $ {1} _ {m \ j} ^ C \离开({R} _ {\ mathrm {eff}}, k, x \右)= \压裂{m} {j} {1} _ {x \ \离开(j-m \右)}\离开({R} _ {\ mathrm {eff}}, k \右)$ $
(1)

如果感染引起j感染是由:

$ ${1} _{我\ j} \离开({R} _ {\ mathrm {eff}}, k \右)= \压裂{\伽马\离开(j + ki \右)}{\伽马\离开(j + 1 \) \γ(ki)} \{\离开(\压裂{k} {R_ {\ mathrm {eff}} + k} \右)}^ {k \ mathrm{我}}{\离开(\压裂{R_ {\ mathrm {eff}}} {R_ {\ mathrm {eff}} + k} \右)}^ j $ $
(2)

Γ是函数。

为了确定在每个簇中观测到的序列间隔的数量,我们首先估计序列间隔的累积概率分布。我们假设序列间隔是gamma分布,平均值为4.7天,标准差为2.9天[43].这转换为形状参数为2.63,比例参数为1.79。然后,我们利用发病数据和研究结束(2020年3月17日)之间的差异来确定观察到多少感染期。对于只有报告日期但没有开始日期的病例,我们假设开始日期比报告日期早6天。这是基于在数据中观察到的发病日期和报告日期之间的平均持续时间。当应用于病例系列时,我们能够指定病例系列中每个群集的总规模、输入病例数和观察到的感染期数。在无输入病例聚集的情况下,输入病例为1例,因为聚集性病例必须是由他人(如首例病例曾与外国友人接触)引起的。

当情商。1)应用到聚类大小特征表中,数据的似然可计算为的函数Rk.极小化可能性产生的最大似然估计Rk.应用仿形和似然比检验Rk产生置信区间[53].代码在R版本3.6.1中运行。

结果

发生率数据和报告延迟

本地和输入病例按报告日期分层的COVID-19疫情曲线如图所示。4.结果显示,输入性病例主要集中在新加坡疫情暴发初期(2020年1月23日至2020年2月3日)和2020年3月10日之后,2020年3月1日至3月17日平均每天报告约12例(图1)。4).在88例输入性病例中,只有14例与继发性病例有关。与此同时,截至2020年3月17日,共报告159例本地病例,其中27例与任何已知传播链无关。

图4
装具

截至2020年3月17日报告的本地和输入性病例。蓝色实线表示新加坡COVID-19病例的累计病例数

根据症状出现日期调整后的本地病例疫情报告延迟曲线大致呈现出两波小传播波,反映了非同步病例聚集的发生(图)。5).此外,伽马分布合理地拟合了所有病例报告延迟的分布,平均报告延迟为6.4天(95% CI 5.8, 6.9)(图。6).我们还发现,与本地病例相比,输入病例的报告延迟往往更短(平均4.3天vs 7.6天,Wilcoxon检验,p< 0.001),因为输入性病例往往更容易被发现。六个大星团的平均报告延迟时间从4.8天到13.6天不等。7).

图5
figure5

报告延迟调整了新加坡截至2020年3月17日COVID-19疫情的当地发病率。蓝色条代表原始发生率,红色实线代表调整后的发生率,红色虚线代表调整后发生率的95%上下边界

图6
figure6

截至2020年3月17日,所有病例报告延误的分布情况。红线表示伽马分布对数据的拟合。红色圆圈表示gamma分布的平均值,水平线表示95% CI

图7
figure7

报告新加坡每个大集群的平均延迟分布(蓝色圆圈)和95% CI(垂线);截至2020年3月17日,君悦酒店集群、永泰杭集群、士力达航天集群、威学科技集群、SAFRA裕廊集群、上帝教会和生命教会与宣教的恩典会集群

复制数据

对于包含前25个流行日的第一个小波传播,随着增长参数的缩放,延迟调整局部发病率曲线呈现亚指数增长动态p为0.7(95%置信区间0.4,1.0),即内在增长率r估计为0.6 (95% CI 0.3, 1.1)和参数K估计波的大小估计在95 (95% CI 56, 230)。由于次指数增长动态,有效繁殖数量遵循下降趋势,最新估计为0.7 (95% CI 0.3, 1.0)时α= 0.15(图。8).这个估计对参数的变化不敏感α

图8
figure8

有效复制数为经输入病例调整后的95% CI复制数α= 0.15在2020年2月14日的第一波传输中。截至2020年2月14日,有效繁殖数量呈下降趋势,最新估计为0.7(95%可信区间0.3,1.0)

基于集群大小的整体分布,我们联合估计了总体的复制数R色散参数k截至2020年3月17日。将负二项分布拟合到新加坡疫情早期实现的经验分布的聚类数据中,繁殖数估计为0.61(95%置信区间0.39,在2020年3月17日之后,一些感染病例仍有可能导致新的感染。离散参数估计为0.11 (95% CI 0.05, 0.25),与SARS-CoV-2传播异质性一致。

讨论

总的来说,根据两种不同的数据来源和不同的方法,目前对新加坡传播潜力的估计,提示SARS-CoV-2在新加坡出现了暂时的本地传播潜力,而我们对有效繁殖数量的最新估计低于1.0的流行阈值,而由群集规模分布得出的总体繁殖数量仅略高于1.0 (R= 0.61 (95% ci 0.39, 1.02)。疫情开始时的暂时持续传播可部分归因于多个病例输入和该地区开始的本地传播。虽然在新加坡尚未报告大规模本地传播,但COVID-19无症状和亚临床病例现在已被充分记录[54表明我们的估计可能被低估[55].另一方面,尚不清楚无症状或亚临床病例是否与症状病例一样具有传染性。事实上,我们已经报告,多个当地病例尚未被追踪到现有的传播链[9].在疫情期间收集的其他数据将有助于更好地了解传播动态。这些发现强调有必要加强公共卫生干预措施,包括在出现SARS-CoV-2传播的国家积极开展病例接触者追踪活动[56].值得注意的是,输入性病例对新加坡继发病例的贡献较小,多数输入性病例出现在疫情早期和2020年3月10日至17日期间。然而,新加坡君悦酒店(Grant Hyatt Singapore)和永泰杭酒店(Yong Thai Hang)等酒店与进口货源有关联,而在这些本地货源出现之前,原始货源已经离开了新加坡[30.].

我们的Rt新加坡的估计值大大低于世界其他地区报告的COVID-19疫情的平均估计值[575859606162636465].这表明,遏制措施在新加坡产生了重大影响(见表)2).然而,由于估计繁殖数量的方法不同、数据来源不同和时间周期不同,中国报告的疫情繁殖数量可能存在一些差异。同样,最近的一项研究显示,中国的报告平均延迟6.1天[66这与我们对新加坡病例的平均估计相符(6.4天)。此外,增长率的缩放参数(p)显示了新加坡的次指数增长模式,反映了该区域有效的隔离和控制战略。这与除湖北以外的中国省份的亚指数增长模式一致(p~ 0.67),根据最近的一项研究[67],而湖北则估计为指数增长模式(p~ 1.0) [67].

表2截至2020年3月31日新加坡新冠肺炎疫情时间表[9

此前一项关于2015年韩国中东呼吸综合征爆发的研究报告称,尽管繁殖数量处于亚临界水平,但仍存在巨大的超级传播传播潜力[68].在我们的研究中对弥散参数的较低估计也表明在新加坡有显著的传播异质性。与医院暴发相关的中东呼吸综合征冠状病毒和sars冠状病毒的超级传播事件有充分的记录,主要是由诊断严重延误造成的[16].虽然新加坡COVID-19患者从出现症状到诊断/报告的平均延迟为6.4天,尚未观察到超级传播事件,但离散度参数k< 1,表示观测到大星团的概率和像SAFRA Jurong星团那样的超扩散潜力[5068].因此,新加坡公共卫生当局制定的建议公众避免大规模集会和密闭场所的公共卫生措施,对于防止疾病扩大事件至关重要。然而,社区中出现无症状病例是一种持续的威胁,尽管目前尚不清楚亚临床病例的传染性是否较低[20.69].这突出表明,需要对疑似病例进行快速检测,以迅速隔离新冠病毒检测呈阳性的患者。为了实现这一目标,新加坡公共卫生当局重新启用了900家全科医生诊所[70].虽然新加坡出现了新的集群,但包括永泰杭集群、士力达航空集群、威学科技集群和君悦集群在内的一些集群已经稳定下来(大多数集群近期没有新增病例)。“上帝恩典会与生命教会和宣教会”集群和“SAFRA裕廊”集群继续得到巩固。

除新加坡外,目前有204个国家报告了COVID-19病例,包括世界许多地区可识别的聚集性病例[271727374].此外,新加坡还产生了境外的二级疾病传播链[24].虽然新加坡一直在努力发现和隔离病例,但我们的发现强调,需要继续和持续的遏制努力,以防止大规模社区传播,包括医院暴发。总体而言,新加坡目前的形势突出表明,有必要调查输入性、无关联和无症状病例,这些病例可能是继发性病例和在封闭环境中扩大传播的潜在来源。尽管新加坡拥有世界一流的卫生系统,包括有效的接触者追踪机制,防止了疫情失控[2475],需要继续进行流行病学调查和积极寻找病例,以遏制疫情。

我们的研究也有局限性。首先,疫情仍在持续,我们继续监测COVID-19在新加坡的传播潜力。其次,我们的分析排除了12例病例的发病日期。第三,我们不能排除在现有集群中增加病例的可能性,这可能会导致基于集群大小分布的复制数量低估。第四,一些案例与在多个集群中生成次级链有关,这些次级链包含在最相关的集群中。

结论

这是一项评估SARS-CoV-2在新加坡传播潜力的实时研究。我们目前的发现指向SARS-CoV-2的暂时持续传播,我们最新估计的有效繁殖人数低于1.02人。这些估计强调了新加坡防控工作的重大影响,同时表明需要保持社会距离和积极的病例发现努力,以消除所有活跃的或传入的传播链。

数据和材料的可用性

支持这篇文章结论的数据可从新加坡卫生部网站[27].

缩写

COVID-19:

2019年冠状病毒病

即:

中东呼吸综合征

“非典”:

严重急性呼吸综合征

SARS-CoV-2:

严重急性呼吸综合征相关的冠状病毒

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资金

国家自然科学基金1610429和1633381资助。通用汽车和S.B.部分支持的R01通用130900。

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a.t., s.b., p.y.和G.C.分析了数据。a.t., Y.L, P.Y,和S.M.检索和管理数据;a.t.和G.C写了手稿的初稿。所有作者都对手稿的后续版本的编写和修改做出了贡献。所有作者阅读并批准了最终的手稿。

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塔里克,A.,李,Y.,卢萨,K。et al。实时监测COVID-19在新加坡的传播潜力,2020年3月。BMC医学18,166(2020)。https://doi.org/10.1186/s12916-020-01615-9

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