无症状新冠肺炎病例的追踪情况如何?

How are asymptomatic COVID-19 cases tracking?

在 SARS-CoV-2 疫情爆发的第一年,人们收集了数据,这些数据定义了病毒如何在当时从未感染过的人群中传播。但如今世界人口已截然不同——数十亿人感染,病毒变异株引发多波疫情,疫苗接种也已普及,这些都影响了潜伏期、连续间隔、世代时间,并且根据模型预测,无症状感染者(即病例)的比例也有所增加。

去年发表的一项研究应用了一种建模系统。该研究首先指出,这些估算结果受到诸多变量的影响。这些变量包括:

  • 测试策略
  • 医疗保健能力和可及性
  • 公众意识和参与
  • 病毒持续进化,尤其旨在逃避免疫力
  • 持续的疫情
  • 改变疫苗配方

该研究还回顾了文献,并指出之前的调查报告显示,SARS-CoV-2 感染中无症状病例占 1.8% 至 45%,而荟萃分析则将最高值降至 15-25%。

模型分析发现了两个重要的随时间变化的趋势。

当然,这是建模,所以必然存在局限性,每个模型的优劣都取决于所考虑的因素和所用数据。请查阅论文,了解作者已指出的局限性。您也可以在评论区补充您自己的发现。

以下图表突出展示了模拟的传播率和基本再生数(R t )。作者考虑了三个不同的六个月时间段(每个时间段又分为六个月的子时间段)内各种变量的影响,分别反映了无疫苗时期(第一阶段)、疫苗接种和 Delta 病毒时代(第二阶段)以及 Omicron 病毒时代(大量接种和加强免疫期间)(第三阶段)。

图表显示,在传播高峰期,第一阶段的 R t 预计为 1.8178。 传播最低点出现在第三阶段,对应的 R t 为 0.4909 。 平均 R t 值差异不大(表 3),但第一至第三阶段每 6 个月的变化则更为显著。疫苗接种前,由于各项防控措施的推出和撤销,疫情形势波动较大。在第三阶段,随着既有免疫力、疫苗接种高峰带来的新免疫力以及未接种疫苗或未加强免疫人群的感染减缓了病毒传播,R t 随时间推移呈现更为明显的下降趋势。

图 5 和表 3 来自 Choi 等人的论文, 《COVID-19 无症状感染的未检出估计:一种数学建模方法》 ,Sci Rep. 2025 年 12 月 9 日;15(1):45719。doi: 10.1038/s41598-025-28374-y。

无症状感染者可能会增加

作者的模型还表明,随着免疫力的增强,无症状感染者的概率也会增加。因此,在第三阶段,无症状感染者的比例可能更高,估计为 44.71%(表 4),而疫情初期这一比例为 31.55%。

疫苗接种导致无症状感染者增多

由此可以推断,在接种疫苗和加强免疫的时间线中,与未接种疫苗后感染相比,接种疫苗能提供更安全的免疫力,因此估计有 49.70% 的感染是无症状的(第三阶段,表 4),而第二阶段的无症状感染率为 41.70% 。

当时我没有接种任何疫苗,所以没有接种。

好消息,坏消息

疫苗在很多方面都发挥着作用。就此而言,它们可以预防更严重的疾病。

对于已完全免疫(即成功接种疫苗并加强免疫)的人来说,这项研究是个好消息。如果你感染了新冠病毒,你更有可能只出现无症状或症状较轻的新冠肺炎病例(尽管这项研究并未专门探讨这一点)。这项研究并未涉及新冠后遗症的问题。

但如果您未接种疫苗或加强针,或者即使接种了疫苗但自身健康状况不佳,无法产生足够的免疫反应,那么您出现轻症的可能性就较低。这意味着您的病情更有可能发展为中度至重度。

此外,由于我们知道 SARS-CoV-2 的传播在疾病的体征和症状出现之前就开始了,因此该模型暗示(尽管没有证据)将会发生更多隐蔽的(隐藏的、看不见的)传播。

减少这种以及其他通过空气传播的有害病原体扩散的最佳性价比方法是净化空气。增加室内空气的流通量,例如引入新鲜室外空气、过滤或处理室内空气。其次,佩戴贴合紧密、密封性良好的 N95 或 P2 口罩 (或更高等级的口罩)。

来源

  1. 新冠病毒无症状感染者未检出率估计:一种数学建模方法。
    https://www.nature.com/articles/s41598-025-28374-y

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