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博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

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... 新冠肺炎流行病是由一種名為SARS-CoV-2的冠狀病毒引起的，它首先在中國武漢爆發，隨後確診人數激增，而熱帶地區國家報告的病例數要少得多，這些國家中大多數是發現和應對能力較弱的低收入和中等收入國家(LMICs)。 因此，外界一直在猜測，隨著春季和夏季到來，氣溫逐漸升高，COVID-19是否會像許多病毒性呼吸道感染所觀察到的那樣，在北半球的傳播減少。這還將對冬季開始到來的南半球溫帶地區以及絕大多數低收入國家所在的熱帶地區的傳播風險產生影響。 在2002-2003年流行的嚴重急性呼吸系統綜合癥(SARS)中，較高的溫度被證明對其傳播具有保護作用，這可能是由於在較高的溫度下，SARS-CoV在物體表面存活率降低。另一種可能的機制是，在較高溫度下減少了氣溶膠傳播，正如對人類流感病毒所觀察到的那樣。 此前在3月9日，論文預印網站SSRN發表了馬里蘭大學醫學院人類病毒研究所、全球病毒網絡（GVN）卓越中心的一篇論文，發現新冠肺炎疫情與緯度、溫度之間存在相關性。 該論文根據模型預測：隨著氣溫升高，目前疫情地區將有所緩解，而目前疫情區以北的區域則可能進入流行風險，從東至西分別是：東北亞、中亞、高加索地區、東歐、中歐、不列顛群島、美國東北部和中西部、以及不列顛哥倫比亞省。 3月18日，最新發表在醫學預印本medRxiv上的一篇論文就COVID-19發病率是否存在季節性變化提供了初步數據。這一論文題目為《Preliminary evidence that higher temperatures are associated with lower incidence of COVID-19, for cases reported globally up to 29th February 2020》，翻譯過來為「初步證據表明，截至2020年2月29日，全球報告的病例中，氣溫升高與COVID-19發病率降低有關」。根據模型，研究人員發現，預測病例數與1℃及以上的溫度呈負相關。 研究方法 研究人員在2020年3月2日下載了一份COVID-19確診病例的開源清單。該清單包括截至2020年2月29日為止包括中國在內的所有國家的確診病例數據。根據全球行政區域數據集的定義，病例合計為出現病例的一級行政區域(ADM1)。這相當於每個國家內的第一級行政單位，通常稱為州或省。報告的病例坐標(可變地為點位置、城市中心或不同的次一級行政級別)用於確定發生病例的ADM1。對於每個ADM1，觀察期定義為自該ADM1首次報告病例出現癥狀之日起至2020年2月29日止。當缺少關於第一例報告病例的癥狀出現的信息時，將使用第一例報告病例的確認日期。 從氣候預報中心獲得了0.5度空間解析度的網格化每日溫度數據。ADM1圖心處的平均溫度是用{ncdf4}和{rgdal}包，取觀測期間圖心處的最高和最低溫度求平均值計算出來的。所有的分析都是在R環境中實現的。 所有與源資料庫中至少1例確診的COVID-19病例相關的ADM1均包括在分析中，但不包括中國湖北省。每個案例都被歸類為輸入性。COVID-19病例的累積數量作為觀察期內每個ADM1的局部病例進行建模。統計模型基於廣義線性回歸框架。用負二項分布來解釋觀測期間局部病例數的過度分散。主要暴露為觀察期間ADM1圖心處的平均溫度。在模型中，溫度以線性和二次項的形式考慮了初始數據探測過程中觀測到的關聯的非線性。 模型包含四個變量作為潛在混雜因素：累計輸入病例數量，自第一例報告病例起的時間(右刪失)，州/省人口的年齡中位數(聯合國資料庫，老年人病例中重癥發生率越高，可能越容易發現),和州/省檢測一個新興傳染病的能力。全球衛生安全指數(GHSI)公布了「對可能引起關注的流行病的早期發現和報告」能力的國家級別評分(滿分100分)。該指標是與實驗室系統、實時監測和報告、流行病學工作人員以及人、動物和環境衛生部門之間的數據整合相關的指標的加權平均值，每個指標都反映了《國際衛生條例》(2005)規定的核心能力。 使用似然比檢驗來識別沒有顯著提高模型擬合的變量，並獲得最終的模型規範。由於與首次報告病例以來的時間共線性，輸入病例數從最終模型中刪除。最終模型包括首次報告病例以來的時間、早期檢出率和溫度項。模型擬合指標(槓桿、影響、殘差和擬合值)以圖形方式進行評估。使用Nagelkerke的方法計算偽R平方值。 研究結果 截至2020年2月29日，全球有188個ADM1單位報告了至少1例輸入性病例，並作為觀察結果納入模型。這包括中國的39個省份以及46個國家的149個ADM1級別的報告(圖1)。數據集中共包括13479例確診病例。 ... 截至2020年2月29日，中國各省(不包括湖北)報告了0至68例輸入性病例；ADM1在中國境外報告了0例至26例輸入性病例(注意，由於病例旅行史並不總是上報，輸入病例與本地病例的分類並不總是可能的)。假定在中國(湖北除外) 的省份，本地傳播的病例數範圍從0到1220，並在中國以外ADM1範圍為 0到552(表1)。平均氣溫在中國(不包括湖北)ADM1圖心範圍從-16.8°C到20.4°C，在中國以外的則從-18.7°C到31.9°C(表1)。 ... 平均溫度(線性和二次項組合)與局部COVID-19病例數密切相關(似然比檢驗= 19.4，df = 2, p=0.00006)。雖然有一個觀測(韓國大邱省)被確定為離群值並具有較高的影響力，但是當從數據集中刪除該觀測值時，模型結果並沒有改變。 模型結果表明, 預測病例數與1℃及以上的溫度呈負相關(圖2)。例如，在其他變量的平均值,平均溫度從1°C上升到9°C，ADM1級別預測情況下從24例相應下降到19例。同樣，平均氣溫從10°C上升到19°C，ADM1級別的預測情況下從18例相應下降到7例。最終模型在有溫度和無溫度情況下的偽R平方值分別為0.44和0.39，表明包含溫度效應對模型擬合的改善相對較小。 ... 不過，這項研究有幾個不容忽視的局限性。這些結果仍然是初步的，因為它們只包括截至2020年2月29日的確診病例，當時報告的中國境外局部傳播相對有限。沒有關於影響區域內許多特徵的傳播率的數據，特別是針對發現輸入或本地傳播病例而採取的干預措施。 此外，由於受影響省份/州的數量的不均勻分布導致了模型的不穩定性，因此，對於國家而言，模型不能隨機截距來考慮ADM1單位在國家內部的聚集。然而，早期的檢測分數可能捕捉到國家水平差異的一部分。 還需要注意的是，將病例分類為本地或輸入是基於現有的信息，而在某些ADM1中(特別是在中國、韓國和義大利)，無法確定第一例輸入病例。隨著疫情的進展，這些結果需要通過重複分析加以確認，並包括有關已實施的干預措施的數據，以控制或減輕可能出現的COVID-19。 最後，在推斷熱帶地區局部COVID-19病例數與溫度之間的關係時需要謹慎。即使由於氣溫升高，低中及低收入國家的COVID-19疫情發生率有所降低，但仍可能對已經嚴重受到資源限制的衛生服務產生重大影響。 不過，這一研究提供了初步證據，表明SARS-CoV-2的傳播可能存在季節性變化，但這一分析並不意味著溫度是COVID-19傳播的主要驅動因素。文中觀察到的關聯可能不是直接由溫度引起的，而是由相關的因素引起的，如相對濕度，或寒冷天氣中的人類行為。這些發現為現在進一步顯著擴大遏制措施提供了論據。 北半球氣候變暖可能會略微降低傳播速度，但這些發現並不能保證僅由於氣溫變暖而導致感染總人數大幅下降。此外，實施嚴格的控制措施，加上發病率的季節性下降，如果在南半球的傳播能夠在同一時期得到控制，則可減少COVID-19在北半球和全球流行的風險。 原文來源：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.18.20036731v1.full.pdf

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/6B8xAxk.html

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