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实时监测新冠病毒-19在新加坡的传播潜力,2020年3月

A.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月在中国开始的持续性新冠病毒-19疫情目前正在全球各地产生局部传播。地理异质性和相关干预策略突出表明需要实时监测新冠病毒-19的传播潜力。新加坡为监测提供了一个独特的案例由于出现了多个疾病群,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

新加坡繁殖数量的轨迹强调了新加坡成功遏制措施的重大影响,但也表明需要保持社会距离和积极的病例调查努力,以消除所有活跃的传播链。

同行评审报告

背景

2019年12月,2019年12月回到2019年,正在进行的冠状病毒疾病2019年(Covid-19)大流行于武汉未知病因患者群体[1.,2.].最初的病例已与武汉市的湿市场相关联,指向流行病的动物来源[3.]。随后,该疾病在2020年1月被确认为人与人之间的快速传播,由于其与2003年发现的SARS-CoV(严重急性呼吸综合征冠状病毒)具有遗传相似性,病原被确定为严重急性呼吸综合征相关冠状病毒2(SARS-CoV-2)[4.,5.].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.].由于病毒继续在人口中传播,因此获得了疫情的轨迹的准确的“实时”图片,几个因素都很复杂,包括报告延迟和案件定义的变化[7.,8.].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.]。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。

2020年1月23日报告了第一个症状进口案件(66岁)的新加坡以外的新加坡,通过主动案例发现和严格的社会疏远措施,能够保持相对低的Covid-19发病率。新加坡截至2020年3月31日,新加坡报告了926例实验室确认的案件,其中包括武汉中国的24例案例进口和501个非武汉相关案例进口[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[9,10.,11.]此外,截至2020年3月31日,新加坡已报告3例死亡[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.].到目前为止,共报告了18个集群,其中有2个或更多的新冠病毒-19病例。表1.总结了新加坡六大集群的特点。

表1截至2020年3月17日,新加坡最大的Covid-19爆发的特征

虽然在新加坡尚未报告大规模社区传播,但新的冠状病毒可以迅速传播在狭窄和拥挤的地方,如大型科迪德 - 19例所示与上帝教堂,生活教会和新加坡任务联系在一起,Wizlearn Technologies和Safra Jurong Cluster [13.,14.].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.]。这一模式与过去爆发的严重急性呼吸系统综合症(SARS)和中东呼吸系统综合症(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,因为社区中已报告多个未关联的新冠病毒-19病例[19.]以及认识到相当大比例的无症状病例可能正在传播病毒[20.,21.,22.],采取了严格的社会隔离措施,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,从亚洲、欧洲和北美进口的病例大量涌入新加坡,引发了对旅行者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[25.,26.].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[16.,26.].使用流行病学数据和数学建模工具,我们正在监控有效的再现号码,RT,SARS-COV-2实时在新加坡传输,我们在这里报告演变RT到2020年3月17日。具体而言,我们通过调整报告延迟后的症状发作日期,描述了进口和本地病例每日病例序列中第一个传播波期间的生长曲线和有效繁殖数,此外,我们还根据新加坡新冠病毒-19集群的特征得出了总体繁殖数量的估计值。

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.].分析单一导入病例作为大小的簇1,而未链接的情况被排除在集群分析之外。

传输集群

截至3月17日,新加坡报告了18例不同的Covid-19案例,每簇2-48例患者。在图2中给出了新加坡Covid-19簇的示意图和特征。1.和表格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
图2.

描述新加坡6个最大的新冠病毒-19集群空间分布的地图;截至2020年3月17日的君悦集群、永泰行集群、塞利塔航空集群、威兹兰科技集群、萨夫拉裕廊集群以及上帝教会和生命教会的恩典大会和传教集群

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[12.,28.,29.].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。

凯悦大酒店

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.].与此集群相关的四个国际案例在症状发作前留下了新加坡。与此集群相关的所有新加坡居民截至2020年2月19日恢复[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

该集群与5名孟加拉国工作通行证持有人在2020年2月9日确定。截至2020年2月15日,此集群未加入进一步的案件。

生命教会、使命和上帝的恩典大会

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[28.,31.].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。

Safra Jurong集群

由48个本地案例组成的最大集群与2020年2月15日SAFRA Jurong餐厅的私人晚餐活动有关。该餐厅在晚餐活动后于2020年2月16日至2月19日因清洁而关闭。最新案例于2020年3月16日加入该集群。

Wizlearn Technologies集群

2020年2月26日,确定了由14例病例组成的集群。Wizlearn Technologies是一家电子学习解决方案公司。最新病例于2020年3月3日加入该集群。

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

2020年3月14日发现了该集群的第一例病例。该集群由一例本地病例和一例进口病例组成。自2020年3月15日以来,该集群没有新增病例。

集群J

该集群的第一例病例于2020年3月15日确定。该集群由一例进口病例和一例本地病例组成。自2020年3月16日以来,该集群没有新增病例。

调整报告延迟

随着疫情实时进展,通过报告来自几个因素的延迟来扭曲流行病学曲线,该因素包括(i)在现场调查期间检测情况下的延迟,(ii)感染后症状发作的延迟,(iii)延迟延迟寻求医疗护理,(iv)诊断的延迟,(v)监视系统中处理数据的延迟[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[34.,35.,36.].95%预测极限由Lawless和Kalbfleisch推导[37.].对于此分析,我们排除了7个导入案例,5个本地案例,症状爆发的日期不可用。

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[16.,26.,38.].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。使用报告延迟调整的发生率曲线,我们估计了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[39.,40,41,42].具体而言,我们首先在调整进口病例后使用广义物流生长模型(GLM)的第一传输波(1月21日至2月14日)的当地发病率。该模型通过三个参数表征增长概况: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) [40,42].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,以及生成间隔的离散概率分布ρ.假设生成间隔遵循伽马分布,平均为4.41天,标准偏差为3.17天,基于refs。[43,44].然后,我们可以通过采用[的续展等式来估计有效的再现号45,46]

$ $ {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,分母表示促成新案例的案例总数在时间T.参数0≤α ≤ 1 represents the relative contribution of imported cases to the secondary disease transmission. We perform a sensitivity analyses by settingα = 0.15和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(R,P,K),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)从聚类大小分析

推断再现号的第二种方法将分支过程理论应用于簇大小数据,以推断传输异质度[49,50].已经显示异质性和再现数的同时推断,以提高再现号码的置信间隔的可靠性[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.再现数提供每索引案例的平均次要案例数,并且分散参数因传染病的异质性而异。在该参数化中,较低的色散参数表示更高的传输异质性。

分枝过程理论提供了簇大小分布作为函数的解析表示R,K,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作为群集中观察到的序列间隔数的总和。然后是观察到的大小簇的可能性J包含M导入的案例由x感染间隔由以下公式给出:

$ $ {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感染源为:

$ ${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。我们假设序列间隔为伽马分布,平均值为4.7 天数,标准偏差为2.9 日子[43]。这转化为2.63的形状参数和1.79的比例参数。然后,我们使用起始数据和研究结束(2020年3月17日)之间的差异确定观察到多少感染期。对于只有报告日期但没有发病日期的病例,我们假设发病日期比报告日期早6天。这是基于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gn病例系列中每个集群的总规模、输入病例数和观察到的感染期数。当已知集群中没有输入病例时,我们将输入病例数指定为一个,因为集群必须是由某人发起的(例如,索引病例与外国访客有过接触)。

当EQ时。(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.通过分析应用似然比检验,并RK产生置信区间[53].代码在R 3.6.1版中运行。

结果

发生率数据和报告延迟

Covid-19对局部和进口发病率计数分层的报告日期的Covid-19流行病曲线如图4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被更快地识别。六大类的报告延迟平均值在4.8到13.6之间 天数(图。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3月17,220的所有案例的报告延迟分发。红线表示伽玛分布对数据的拟合。红色圆圈表示伽玛分布的平均值,水平线代表95%CI

图7
figure7

截至2020年3月17日,用平均值(蓝色圆圈)和95%置信区间(垂直线)报告新加坡各大集群的延迟分布;君悦集群、永泰行集群、塞利塔航空集群、威兹兰科技集群、萨夫拉裕廊集群以及上帝教会和生命教会的恩典大会和使命集群

复制数据

对于包括前25个流行病的第一小浪潮,延迟调整的局部入射曲线显示了具有生长参数的缩放的子指数生长动态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估计在95(95%CI 56,230)估计的波尺寸。由于子指数增长动力学,有效的再现号码遵循趋势下降,最新估计为0.7(95%CI 0.3,1.0)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 = 到2020年2月14日,在第一次传输波期间为0.15。有效繁殖数呈下降趋势,最新估计到2020年2月14日为0.7(95%置信区间0.3,1.0)

根据集群尺寸的整个分布,我们共同估计了整体再现号码R以及色散参数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表明,SARS-CoV-2在新加坡出现了暂时的局部传播潜力,而我们最近对有效繁殖数量的估计低于流行病阈值1.0,而总的repr由集群大小分布得出的生产数量仅略超过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]建议我们的估计可能被低估了[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[57,58,59,60,61,62,63,64,65].这表明遏制努力在新加坡产生重大影响(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估计[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].我们研究中分散参数的估计较低也表明新加坡的显着传播异质性。MERS-COV和与医院爆发相关的SARS-COV的超级概念,并在很大程度上被良好地记录并推动了大量诊断延误[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表示观测大型星团的概率和超扩散的可能性,如SAFRA Jurong星团[50,68].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个国家报告了新冠病毒-19病例,包括世界许多地区的可识别集群[2.,71,72,73,74].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,以防止大规模的社区传播,包括医院爆发。总的来说,新加坡目前的情况突出表明,需要调查输入性、非关联性和无症状的病例,这些病例可能是继发病例的潜在来源,并在封闭环境中扩大传播。尽管新加坡拥有世界级的卫生系统,包括高效的接触者追踪机制,防止疫情失控[24.,75]需要继续进行流行病学调查和积极的病例发现工作,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

这是一个实时研究,以估计新加坡SARS-COV-2的不断变化的传输潜力。我们目前的调查结果指出了SARS-COV-2的暂时持续传输,我们最近估计了位于1.02以下的有效再现号。这些估计突出了新加坡遏制努力的重大影响,同时表明需要维持社会疏散和有效的案例,找到努力扼杀所有活跃或传入的传输链条。

可用性数据和材料

支持本文结束的数据可从卫生部,新加坡网站提供[27.].

缩写

COVID-19:

2019冠状病毒疾病

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

工具书类

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关键词

  • SARS冠状病毒2型
  • 新型冠状病毒肺炎
  • 新加坡
  • 传输潜力
  • 传输异质性
  • 繁殖数量
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