公共卫生干预对COVID-19患者医院使用的影响:比较研究

简介

2019年底，中国湖北省会武汉市发生聚集性肺炎病例，一种新型冠状病毒被确定为病因。它迅速在中国蔓延开来，随后在其他国家也有越来越多的病例。这种病毒被命名为SARS-CoV-2。世界卫生组织(WHO)将由SARS-CoV-2引起的疾病指定为COVID-19。本病主要临床表现为发热、咳嗽、气短、乏力、呼吸困难[1-4]，严重者可发展为多器官功能障碍。2020年3月，世卫组织宣布COVID-19疫情为全球大流行。截至2020年10月20日，全球报告了40756,188例COVID-19病例(包括1,124,627例死亡)，在包括美国在内的许多国家持续传播。

人们提出了许多统计和数学模型来估计COVID-19的动态和潜在传播[5-9］．经典的室室模型，如易感暴露-感染-去除(SEIR)模型是使用最广泛的[10］．这些模型被用于估计传播风险，预测受感染对象的数量，并评估公共卫生干预措施[9，11，12］．这些模型的一个关键参数是基本繁殖数(R₀)，定义为一个案例将生成的额外案例的预期数量。如果R₀高于1，持续的人传人将发生持续的传播链。中位数R₀最近估计的2019冠状病毒病[12]为2.79 (IQR为1.16)，显著高于严重急性呼吸系统综合征冠状病毒。

在许多国家暴发疫情的头几周内，医院和重症监护室(icu)的入院人数呈指数级增长，极大地紧张了资源，有时还将公共卫生紧急情况转变为业务危机[13］．政府制定了严格的控制政策，以减缓疾病的传播，减轻因covid -19而导致的医院使用负担。虽然研究了武汉市公共卫生干预措施与COVID-19流行病学的关系[14，15]，这些干预措施对州一级医院使用的影响仍有待调查。考虑到公共卫生越来越担心美国治疗严重COVID-19的资源是否充足，包括医院病床、重症监护室和呼吸机，这种知识差距非常大。为了预测疫情高峰的时间和高峰所需的ICU床位数量，Moghadas等人[11模拟了以美国人口统计数据为参数的COVID-19疫情。格拉塞利等[16]提出了一个线性模型和一个指数模型来预测ICU入院。

然而，目前大多数模型使用文献中预先指定的参数来模拟COVID-19爆发[17］．他们没有考虑疾病的动态演变，这往往导致低估或高估医院使用。在本研究中，我们提出了一个新的广义动态SEIR模型。该模型对COVID-19的临床阶段进行分层，通过分段指数函数对公共卫生干预措施的效果进行建模。与其他现有方法不同，我们通过贝叶斯推断从观测到的流行病数据中估计所有动态参数。

在美国，纽约州在新冠肺炎大流行初期受影响最严重，俄亥俄州政府和医学界在早期就进行了公共卫生干预。在中国，湖北省是第一个发现COVID-19的省份，该省被严格封锁。使用拟议的模型，我们的目标是评估和比较三个代表性地区的COVID-19患者住院使用公共卫生干预措施的有效性;此外，我们的目标是研究干预措施与传播率和有效繁殖数之间的时间依赖关系。

方法

数据源

纽约州和俄亥俄州的COVID-19流行病学数据来自美国疾病控制与预防中心、约翰霍普金斯冠状病毒资源中心[世界杯时间比赛时间18]，以及来自大西洋的COVID追踪项目[19］．我们收集了2020年3月12日至9月14日的每日确诊病例数、累计死亡病例数和累计治愈病例数。此外，我们还获得了纽约州2020年3月21日至9月14日的住院病例数，以及俄亥俄州5月2日至9月14日的住院、轻症、重症和危重症患者数量。本研究使用3月12日至8月31日的数据进行模型构建，9月1日至9月14日的数据进行外部验证。

湖北省新冠肺炎疫情流行病学数据主要来源于中国国家卫生健康委员会、中国疾病预防控制中心和湖北省卫生健康委员会[20.］．我们收集了2019年12月1日至2020年3月31日的每日确诊感染病例、治愈病例和死亡病例数。我们还提取了2020年1月26日至3月31日住院、轻症、重症和危重症患者的数量。

动态SEIR模型

在经典的SEIR模型中，COVID-19的人际传播是使用疾病的区室表示来建模的，其中个体处于四个状态之一:易感(年代)，暴露(E)、传染性(我)，并移除(R)．假设种群具有均匀的空间分布。易感者可通过与感染区域内的人接触而感染病毒并暴露。暴露的个体已被感染，但尚未具有传染性。它们经历了潜伏期，并以一定的速度发展到感染阶段。感染个体可以以另一种速度进入去除阶段(通常具有免疫恢复)。

为了描述COVID-19患者的医院使用情况，我们通过引入一些新的隔间来推广经典的SEIR模型。我们在模型中考虑了COVID-19的三个临床阶段[4，21轻、重、危。轻度包括有发烧和咳嗽等症状的患者，可能有轻度肺炎。在美国，不要求住院治疗，但在中国，这些人必须住进临时医院。重度为呼吸困难，呼吸频率≥30/min，血氧饱和度≤93%，PaO2/FiO2比值<300，或24-48小时内肺浸润>50%。他们通常需要住院治疗和补充氧气。危重病例表现为呼吸衰竭、感染性休克或多器官功能障碍和衰竭。通常需要在ICU进行治疗，通常需要机械通气。

图1显示建议模型的流程图。在这里，感染阶段包括所有确诊的COVID-19病例，由三个部分组成:我_米代表症状轻微的感染个体我_年代代表重症患者，和我_c代表病危的病人。拆卸后的阶段包括两个子舱:死舱(D)和回收隔间(R)．

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我们假设易感或高危个体只能被暴露者(未确诊的COVID-19患者)或轻症患者感染，因为重症或危重症患者住院，感染他人的概率较小(可忽略)。在图1，β_米传染率是指个体在车厢内的传染率吗我_米接触易感者并感染他们，然后β_E暴露个体的传播率是多少E接触易感者并感染他们。α_＊从接触者到感染性人群的发展速度是多少我_＊，其中下标“_＊表示其中一组患者，轻症(m)、重症(s)和危重症(c)。γ_＊感染性个体在班级中的比率是多少我_＊从疾病中恢复过来。p_年代感染率是多少我_米进展我_年代,p_c感染率是多少我_年代进展我_c．问表示危重病人的死亡率。由于世界卫生组织最近表示，没有证据表明从COVID-19康复的患者完全免疫，我们使用了δ代表感染者被治愈并再次易感的比率。文中给出了该模型的数学细节多媒体附件1．

数学上，我们的模型用常微分方程组表示:

人口规模N：

N＝年代（t) +E（t) +我_米（t) +我_年代（t) +我_c（t) +R（t) +D（t）（8）

公共卫生干预措施

纽约的时段分类

为了更好地反映COVID-19的流行趋势和相应的干预措施，根据纽约州病毒传播的相关数据，分为四个时期(图2)．第一个时间段为2020年3月12日至22日，为病毒无传播期。第二阶段为3月22日至4月17日。纽约州州长安德鲁·科莫于3月20日发布了“纽约州PAUSE”(政策确保每个人的统一安全)行政命令，该命令于3月22日生效。这项10点政策包括一项新指令，要求全州所有非必要的企业必须关闭办公室人事职能，临时禁止任何原因的任何规模的非必要个人集会，并强制在公共场合与他人保持至少6英尺的社交距离。第三期为4月17日至5月15日。州长宣布了另一项命令，要求纽约所有人在公共场合和无法保持社交距离的情况下佩戴口罩。第四节课从5月15日开始。纽约州部分地区开始进入第一阶段重新开放。为了反映政府公共卫生政策在不同时期的影响，我们使用分段指数函数对传播率进行了建模多媒体附件1)．

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俄亥俄州的时间段分类

我们根据几个可能影响病毒在俄亥俄州传播的关键时间点考虑了五个时间段。俄亥俄州是最早对新冠肺炎采取行动的州。第一阶段为2020年3月9日至22日。3月9日，俄亥俄州州长迈克·德万宣布该州进入紧急状态，并宣布了抗击新冠肺炎疫情蔓延的几项措施;此前，俄亥俄州没有确诊病例。第二阶段为3月22日至5月1日。3月22日，全州范围内发布了“待在家里”的命令。该命令包括建议人们呆在家里，关闭大多数非必要的企业，并要求公共场所的个人保持社交距离。第三期为5月1日至7月8日。俄亥俄州进入了重新开放计划的第一阶段。 The fourth period was from July 8 to 23, 2020. Mr DeWine announced that any county at level 3 or higher in the Public Health Advisory System must wear masks in public places. The fifth period started from July 23. Ohio mandated the use of masks and face coverings across the state while in public.

湖北省时间区划

我们根据可能影响病毒在湖北传播的关键日期，考虑了四个时间段。第一个时间段是2020年1月17日至23日，中国春节期间。人口大规模流动，没有强有力的干预措施来防控疫情。第二阶段为1月23日至2月2日。1月23日，中国中央政府对武汉和湖北其他城市实施封锁，对新冠肺炎疫情中心进行隔离。这些措施包括暂停公共交通，禁止所有车辆进入城市，封锁城市之间的主要道路，要求人们在公共场所佩戴口罩，禁止集会活动。第三期为2月2日至17日。湖北省先后新开多家临时医院，收治轻症患者，隔离传染源。第四节课于2月17日开始。政府开始对所有居民进行个体症状筛查。

医疗资源的作用

新冠肺炎疫情初期，病床、ICU病床、呼吸机等医疗资源不足。在此期间，由于许多医生和护士生病或被隔离，医务人员的可用性受到影响[22］．随着更多医疗资源的不断分配和新的临时医院的开业，轻症患者得到了更好的治疗。因此，我们考虑治愈率γ_米随时间变化，用三参数logistic函数建模，反映三个地区反应性医疗资源的持续改善。

统计分析

利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)对模型进行贝叶斯分析，使模型与三个地区的COVID-19流行病学数据相吻合。为了实现MCMC算法，我们遵循了Raftery和Lewis [23］．在初始的10,000次燃烧迭代之后，每10个MCMC样本从接下来的200,000个样本中保留。因此，使用20,000个目标后验分布样本来估计未知参数。后验分布的稳定性通过检查运行的图形来检查。给出了动态SEIR模型的数学细节多媒体附件1．我们还开发了一个在线R shiny应用程序来帮助读者评估模型[24］．所有分析均采用R软件(V3.6.3;R统计计算基础)。

结果

参数

动态模型中的参数包括传输速率β_米而且β_E；进展率α_米，α_年代，p_年代,p_c；回收率γ_米，γ_年代,γ_c；死亡率问_年代而且问_c；恢复的个体再次变得易感的比率，δ．模型参数的后验均值和95%可信区间(ci)如表S1所示多媒体附件1．这些估计的参数在这三个领域有所不同。值得注意的是，我们发现δ在各方面均为低且可忽略，说明治愈后患者再次易感的机会很小。三个地区新冠肺炎疫情趋势的拟合曲线如图S1所示多媒体附件1．该模型在同时拟合多维流行病数据方面表现良好。

传播率和有效繁殖数

估计的传输速率函数而且的三个区域图3．衰减参数及其95% ci的估计值和不同时期之间的平均差异见表S1多媒体附件1．

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在纽约，PAUSE行政命令似乎生效了。命令执行后，传播率迅速下降。受第一、第二批订单的影响，2020年4月17日以后，费率持续下降。在俄亥俄州，我们注意到，由于政府的早期干预，在“待在家里”命令之前，发病率下降了。4月前，俄亥俄州的传播率低于纽约州。

然而，俄亥俄州的发病率在2020年5月1日之后开始上升，当时俄亥俄州进入了重新开放计划的第一阶段。7月，俄亥俄州出现了第二波新冠肺炎疫情，但纽约州没有。这可能是因为纽约在5月之后实施了更严格的重新开放政策。俄亥俄州强制使用口罩和面罩后，传播率再次下降。

在湖北，由于春节期间有大量流动人口，病毒的传播速度在第一阶段迅速增长。在第二阶段，由于实施了城市封锁政策，病毒的传播得到了充分控制。第三阶段，由于临时医院有效救治轻症患者，隔离传染源，传播率进一步降低。

在所有地区，暴露者的传播率均高于轻症患者。轻症患者的传播率β_米纽约州和俄亥俄州的确诊病例均高于湖北省，这可能与湖北临时医院集中救治轻症患者的政策有关。这一政策似乎有效减少了轻症患者与易感人群的接触，从而降低了轻症患者的传播率。保持社交距离和居家隔离等公共卫生干预措施在所有地区预防和控制疾病方面发挥了重要作用。在实施干预措施之前和之后，传播衰减率发生了显著变化(在贝叶斯意义上)(表S1)多媒体附件1)．

估计的有效繁殖数中显示的三个区域图4．实线表示后验平均曲线，灰色区域表示95% ci。在实行了保持社交距离、禁止聚会、停止商业活动等政策后，所有领域的指数逐渐降至1.0以下。然而，在俄亥俄州，进入复工一期后逐渐上升，并于2020年6月3日突破1.0。在强制要求人们在公共场合佩戴口罩后，这一数字开始下降。

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COVID-19临床进展和疾病严重程度的估计参数

表1给出了COVID-19临床进展和疾病严重程度的估计参数及其95% ci。3个地区的平均潜伏期接近(纽约:6.99天;俄亥俄州:6.20天;湖北:6.55天)。但是，纽约州和俄亥俄州从症状到入院的时间比湖北长(分别为16.84天和16.72天，10.20天)。纽约州和俄亥俄州从入院到重症监护的时间比湖北短(分别为5.43天和5.32天)。纽约州和俄亥俄州从入院到死亡的时间比湖北短(分别为10.33天和11.25天，比13.40天)。纽约州、俄亥俄州和湖北省发展到重症阶段的感染者比例分别为23.56%、12.63%和30.92%。进入危险期的比例分别为14.91%、6.41%和13.49%。进展至死亡阶段的比例分别为8.00%、5.17%和4.48%。 These differences may be because of the different hospitalization and ICU admission criteria, and a mixed patient population.

医院使用预测

由于美国的COVID-19大流行仍在持续，我们应用我们的模型来预测2020年9月1日以来的医院使用情况。表S4多媒体附件1展示了纽约和俄亥俄州因COVID-19新住院患者的预测人数与观察人数。平均绝对百分比误差(预测精度的常用指标)相当低，纽约为15.15%(标准差3.57%)，俄亥俄州为2.07%(标准差0.42%)。

讨论

纽约州、俄亥俄州和湖北省是美国和中国受新冠肺炎疫情影响的三个代表性地区。通过现有的历史流行病学数据评估其公共卫生干预措施在减轻疾病负担方面的有效性并估计医院使用情况至关重要，因为在这场持续的大流行期间，足够的医院容量对于挽救生命至关重要。我们的研究结果强调，早期干预至关重要。由于俄亥俄州于2020年3月9日宣布进入紧急状态，因此在大流行早期，俄亥俄州的传播率低于纽约州。我们还发现，戴口罩对控制疾病传播至关重要。俄亥俄州出现了第二次疫情高峰，但纽约州在进入重新开放阶段后没有出现疫情高峰。对比两州的政策，俄亥俄州在7月实施了强制使用口罩的命令，纽约州在4月实施了强制使用口罩的命令。

我们注意到，除了保持社交距离和佩戴口罩外，集中隔离对预防和控制疾病可以发挥重要和不可或缺的作用。在湖北，衰减参数为而且集中隔离后明显增加，表明疾病传播得到进一步控制。湖北封城期间，会展中心、体育馆等16多个公共场所被改造为临时医院，在医疗资源紧张的情况下，收治轻症患者，隔离传染源。在这些医院之前，许多确诊病例在家中隔离，留在社区，容易导致家庭和社区聚集性感染。在纽约，没有集中隔离措施，轻症患者需要在家隔离。最近对2020年5月在纽约住院的近1300名COVID-19患者进行的一项调查显示，83%的新患者在家。新冠肺炎疫情期间收治轻症患者的临时医院，有利于有效减少轻症患者和易感人群的接触，进一步降低传播率。

与最近在中国武汉市的研究结果一致[14，15，25，26]，我们的研究结果表明，公共卫生干预措施显著降低了这些地区的病例发病率，并减少了对医院和ICU床位的需求。在图S3和S4中多媒体附件1，我们演示了一些没有实施干预的模拟场景。我们发现，如果干预措施推迟或不实施，COVID-19将超过医院的床位容量限制。在这个结论中需要注意的是，我们的分析着眼于州一级的床位容量和使用情况。然而，医疗保健的使用是地方性的:除非一个州内的多个医院系统协调使用病床，否则患者可能会压倒性地“涌向”少数几家专科医院，使它们不堪重负。在这种情况下，即使整个州有足够的容量，个别医院系统也可能不堪重负。这就需要注意公共卫生资源和战略协调的重要性。

目前，COVID-19疫苗的免疫原性、有效性、安全性、生产能力和可获得性尚不清楚。在开发出安全有效的COVID-19疫苗并广泛用于建立人群免疫屏障之前，将传播维持在低水平至关重要。Chu等人最近的元分析[27]证实了一定程度上可以肯定的证据，即目前至少保持1米物理距离的政策可能与大幅减少感染有关，而2米的距离可能更有效。应继续采取公共卫生干预措施，包括保持社交距离和佩戴口罩，以避免出现下一个疫情高峰。

我们提出的统计方法的优点是，所有动态参数都可以在贝叶斯建模框架下使用MCMC算法从观测数据中估计出来。它不像许多其他方法，用预先指定的参数来模拟疾病传播。我们希望我们的分析提供数据驱动的证据，以潜在地改善未来是否、何时以及如何调整公共卫生干预措施。由于美国仍在发现越来越多的病例，我们相信我们提出的模型可以帮助规划COVID-19疫情期间的医院使用。