R0: hur forskare kvantifierar intensiteten av ett utbrott som Coronavirus och dess Pandemipotential

Joseph Eisenberg

Professor och ordförande för epidemiologi

Februari 12, 2020

Klicka här för det senaste om COVID-19 Från Michigan folkhälsoexperter

detta är en uppdaterad version av en artikel som ursprungligen publicerades den feb. 5, 2020 på konversationen. Reproduktionsnumret för säsongsinfluensa korrigerades den 27 mars 2020.

Om du såg 2011-filmen” Contagion”, om en världsomspännande pandemi av ett nytt virus, har du hört termen ” R0.”

uttalas ”R intet,” detta är inte bara jargong består i Hollywood. Det representerar ett viktigt begrepp inom epidemiologi och är en viktig del av folkhälsoplaneringen under ett utbrott, som den nuvarande koronaviruspandemin som sprids globalt sedan den först identifierades i Kina.

forskare använder R0-reproduktionsnumret-för att beskriva intensiteten hos ett infektionssjukdomsutbrott. R0-uppskattningar har varit en viktig del av att karakterisera pandemier eller stora publicerade utbrott, inklusive SARS-pandemin 2003, 2009 H1N1-influensapandemin och 2014 Ebola-epidemin i Västafrika. Det är något epidemiologer tävlar om att spika ner om SARS-CoV-2, viruset som orsakar COVID-19.

hur mycket kommer en sjukdom att spridas?

den formella definitionen av en sjukdoms R0 är antalet fall, i genomsnitt kommer en smittad person att orsaka under sin smittsamma period.

termen används på två olika sätt.

det grundläggande reproduktionsnumret representerar den maximala epidemiska potentialen hos en patogen. Den beskriver vad som skulle hända om en smittsam person skulle komma in i ett fullt mottagligt samhälle, och därför är en uppskattning baserad på ett idealiserat scenario.

det effektiva reproduktionsnumret beror på befolkningens nuvarande känslighet. Detta mått på överföringspotential är sannolikt lägre än det grundläggande reproduktionsnumret, baserat på faktorer som om vissa människor vaccineras mot sjukdomen eller om vissa människor har immunitet på grund av tidigare exponering med patogenen. Därför förändras den effektiva R0 över tiden och är en uppskattning baserad på en mer realistisk situation inom befolkningen.

det är viktigt att inse att både den grundläggande och effektiva R0 är situationsberoende. Det påverkas av patogenens egenskaper, till exempel hur smittsamt det är. Det påverkas av värdpopulationen – till exempel hur mottagliga människor beror på näringsstatus eller andra sjukdomar som kan äventyra ens immunförsvar. Och det påverkas av miljön, inklusive saker som demografi, socioekonomiska och klimatfaktorer.

till exempel varierar R0 för mässling från 12 till 18, beroende på faktorer som befolkningstäthet och livslängd. Detta är en stor R0, främst eftersom mässlingviruset är mycket smittsamt.

å andra sidan är influensaviruset mindre infektiöst, med R0 som sträcker sig från 0,9 till 2,1. Influensa orsakar därför inte samma explosiva utbrott som mässling, men det kvarstår på grund av dess förmåga att mutera och undvika det mänskliga immunsystemet.

Vad gör R0 användbart i folkhälsan?

demografen Alfred Lotka föreslog reproduktionsnumret på 1920-talet, som ett mått på reproduktionshastigheten i en given population.

på 1950-talet föreslog epidemiologen George MacDonald att använda den för att beskriva transmissionspotentialen för malaria. Han föreslog att om R0 är mindre än 1 kommer sjukdomen att dö ut i en befolkning, eftersom i genomsnitt en smittsam person kommer att överföra till färre än en annan mottaglig person. Å andra sidan, om R0 är större än 1, kommer sjukdomen att spridas.

hur många andra kommer varje sjuk person att infektera?

reproduktionsnumret, R0 för kort, beskriver hur många ytterligare fall av en sjukdom som varje infekterad person kommer att orsaka under sin smittsamma period. Siffrorna är ett intervall, eftersom de beror på olika faktorer som varierar från situation till situation.

Disease	Reproduction number R0
Ebola, 2014	1.51 to 2.53
H1N1 Influenza, 2009	1.46 to 1.48
Seasonal Influenza	0.9 to 2.1
Measles	12 to 18
MERS	around 1
Polio	5 to 7
SARS	<1 to 2.75
smittkoppor	5 till 7
SARS-CoV-2 (orsakar COVID-19)	1,5 till 3,5

när folkhälsomyndigheter räknar ut hur man hanterar ett utbrott försöker de få R0 ner till mindre än 1. Detta är tufft för sjukdomar som mässling som har en hög R0. Det är särskilt utmanande för mässling i tätbefolkade regioner som Indien och Kina, där R0 är högre, jämfört med platser där människor är mer utspridda.

för SARS-pandemin 2003 uppskattade forskare att den ursprungliga R0 var cirka 2, 75. En månad eller två senare sjönk den effektiva R0 under 1 tack vare den enorma ansträngningen som gick in i interventionsstrategier, inklusive isolering och karantänaktiviteter.

pandemin fortsatte dock. Medan i genomsnitt en smittsam person överförs till färre än en mottaglig individ, ibland en person överförs till tiotals eller till och med hundratals andra fall. Detta fenomen kallas superspridning. Tjänstemän dokumenterade superspridare händelser ett antal gånger under SARS-epidemin i Singapore, Hong Kong och Peking.

R0 för coronavirus SARS-CoV-2

ett antal grupper har uppskattat R0 för detta nya coronavirus. Imperial College-gruppen har uppskattat att R0 ligger någonstans mellan 1,5 och 3,5. De flesta modelleringssimuleringar som projicerar framtida fall använder R0s i det intervallet.

dessa skillnader är inte förvånande; det finns osäkerhet om många av de faktorer som går in i att uppskatta R0, till exempel vid uppskattning av antalet fall, särskilt tidigt i ett utbrott.

baserat på dessa nuvarande uppskattningar är prognoser för det framtida antalet fall av coronavirus fyllda med hög osäkerhet och kommer sannolikt att vara något felaktiga.

svårigheterna uppstår av ett antal skäl.

För det första är de grundläggande egenskaperna hos denna virala patogen – som den infektiösa perioden – ännu okända.

För det andra vet forskare inte hur många milda fall eller infektioner som inte leder till symtom har missats av övervakning men ändå sprider sjukdomen.

För det tredje återhämtar sig majoriteten av människor som kommer ner med detta nya coronavirus, och är sannolikt då immun mot att komma ner med det igen. Det är oklart hur befolkningens förändrade mottaglighet kommer att påverka den framtida smittspridningen. När viruset flyttar in i nya regioner och samhällen möter det människor med olika hälsotillstånd som påverkar deras mottaglighet för sjukdom, liksom olika sociala strukturer, som båda påverkar dess överförbarhet.

slutligen, och sannolikt den viktigaste orsaken, vet ingen de framtida effekterna av nuvarande sjukdomsbekämpningsåtgärder. Epidemiologernas nuvarande uppskattningar av R0 säger ingenting om hur åtgärder som resebegränsningar, social distansering och självkarantäninsatser kommer att påverka virusets fortsatta spridning.

• Läs fler berättelser från Michigan folkhälsoexperter om coronavirus.
• Läs mer om epidemiologi vid Michigan folkhälsa.