文章信息
- 刘怡芳, 李佳萌, 周朋辉, 刘静, 董晓春, 吕杰, 张颖.
- Liu Yifang, Li Jiameng, Zhou Penghui, Liu Jing, Dong Xiaochun, Lyu Jie, Zhang Ying
- 天津市新型冠状病毒肺炎聚集性疫情病例分析
- Analysis on cluster cases of COVID-19 in Tianjin
- 中华流行病学杂志, 2020, 41(5): 654-657
- Chinese Journal of Epidemiology, 2020, 41(5): 654-657
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20200225-00165
-
文章历史
收稿日期: 2020-02-25
2019年12月31日,武汉市卫生健康委员会首次通报了武汉市病毒性肺炎疫情的情况[1]。该病迅速在全国范围内扩散,并被确认为新型冠状病毒肺炎(COVID-19)[2],多项研究结果显示,新型冠状病毒比SARS-CoV和MERS-CoV传播能力更强[3-4]。天津市自2020年1月20日出现首例COVID-19病例报告,截至2020年2月22日,天津市共报告COVID-19病例135例。其中聚集性病例115例,占总病例数的85.19%。本研究对天津市COVID-19聚集性疫情病例进行分析,为天津市COVID-19防控提供参考依据。
资料与方法1.数据来源:全部病例来自中国疾病预防控制信息系统和个案信息的流行病学调查报告。调查员经过严格培训,调查报告经过审核。
2.相关定义:确诊病例:符合《新型冠状病毒肺炎病例监测方案(第二版)》中相关流行病史、临床症状并经过RT-PCR核酸检测阳性的病例。聚集性疫情:14d内在一个家庭(家庭聚集)、一个集体单位(单位聚集)、一个公共场所(公共场所聚集)和同一交通工具(交通工具聚集)发现≥2例及以上确诊病例,且病例间可能存在因密切接触导致人际传播的可能性或因共同暴露而感染的可能性。集体单位及公共场所聚集中续发的家庭聚集病例统一计入家庭聚集中。
3.统计学分析:应用Excel 2007软件进行数据录入,采用SPSS 22.0软件进行中位数计算,各组发病时间采用Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验等非参数检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
结果1.聚集性疫情分类与发病例数:天津市共发生COVID-19聚集性发病33起,其中单位聚集1起(10例)、公共场所聚集1起(26例)、交通工具聚集3起(8例)、家庭聚集28起(71例)。家庭聚集中有14起为单位和公共场所聚集病例引起,各类型聚集性病例情况见表 1。
2.各类聚集性发病特点:
(1)家庭聚集:家庭聚集性病例的续发病例1~7例,中位数为2例,续发时间中位数为5 d(0~14d),其中家庭首发病例8 d,其余病例4 d,差异有统计学意义(Z= -2.406,P=0.016)(表 2)。一般家庭、单位相关家庭和公共场所相关家庭聚集性疫情从发病到确诊的时间差异有统计学意义(H=15.922,P=0.000)。
以宝坻区涉及病例数最多的一起家庭聚集性疫情为例,首发患者2020年2月3日出现症状,2月9日就诊并于次日确诊。自述无武汉旅行、居住史,未接触过疑似发热患者、未前往过疑似聚集的公共场所。但其发病前14 d外出接触人员较多,目前尚未明确感染来源。患者在发病前频繁往来于亲戚家拜年、聚餐,并在1月26日至2月2日期间,5次与外甥家人(共5人)相互探访、聚餐,最终导致其外甥家和自家共7例被感染,最小年龄感染者仅9岁。首发病例家庭成员均在1周内陆续发病,发病时间间隔中位数为4 d(2~6 d),其外甥家发病时间略长于患者家庭,与首发病例发病时间间隔中位数为7 d(3~10 d),见图 1。
![]() |
图 1 天津市某家庭聚集性病例传播示意图 |
(2)单位聚集:天津动车客运段的聚集性疫情共涉及10例病例,均为男性,年龄(49.90±7.56)岁,年龄范围37~58岁。首发病例1月17日发病,自述无外出史,但接触过本单位去过武汉的同事,且同事出现过发热症状。经流行病学调查,最终认定2例有武汉外出史的职工为一代病例,其中1例感染了6位同事,而发病的4例二代病例又造成了4起家庭内部聚集性病例的发生,即出现三代病例(图 2)。全部病例发病到确诊时间中位数为5d(1~11d)。
![]() |
图 2 天津市单位聚集性病例传播示意图 |
(3)交通工具聚集:天津共发生航空器聚集疫情2起,涉及6例病例;高铁聚集一起,涉及2例病例,这8例病例中,有7例是武汉来津人员(有2例抵津前已出现相关症状),有1例是乘坐高铁来津的河南乘客,且与另1例病例相邻车厢,车内还有其他武汉乘客。
(4)公共场所聚集:天津宝坻百货大楼聚集性疫情目前共涉及26例病例,其中售货员有6例,顾客有20例。男性3例,女性23例,年龄(47.78±12.68)岁,年龄范围26~69岁。首发病例1月21日发病,为商场售货员,随后售货员和顾客陆续发病。顾客均在1月20—24日曾经有百货大楼购物史,其中暴露发病例数最多日期是20日和23日(8和7例)。发病潜伏期中位数为7d。
3.不同类型聚集性疫情发病时间比较:家庭、单位和公共场所聚集性疫情的续发病例与首发病例时间间隔的差异有统计学意义(H=16.607,P=0.000)。从发病到确诊时间间隔分析,3类聚集的差异有统计学意义(H=8.843,P=0.012)。见表 3。交通工具因无法判断感染来源及病例间发病关系,故未纳入分析。
COVID-19是我国自SARS以后遇到的又一重大公共卫生事件。全国近9成病例来自湖北省,其余各地初期以湖北省输入病例为主,后期则进入社区传播阶段,表现为聚集性发病的增多。聚集性疫情是指14 d内在小范围(如一个家庭、一个工地、一个单位等)发现≥2例的确诊病例或无症状感染者,且存在因密切接触导致的人际传播的可能性,或因共同暴露而感染的可能性。“小范围”不是仅局限于家庭、工地和单位,也包括养老院、医院、实验室等场所,或飞机、火车、汽车、轮船等交通工具[5]。全国报告显示,北京市、上海市、江苏省等多个省份呈现出以聚集性发病为主的趋势,聚集性疫情病例数达到当地全部确诊病例的50.0%~80.0%[6],家庭聚集占到各类聚集病例的80.0%以上[7]。天津市COVID-19聚集病例总数占比略高于上述地区,但家庭聚集病例比例低于相关报告。这个现象说明,疫情监测应特别重视家庭、集体单位疑似病例的发现和核查。天津市动车段聚集性疫情就是在首发2例病例报告后,通过流行病学调查发现为同一单位职工,CDC连夜赶往现场进行摸排,并在现场发现其他出现症状的疑似感染者。经过详细的流行病学调查和评估,第一时间采取封闭、隔离等一系列措施,从而有效避免了上千人集体单位中继续发生疫情扩散,将潜在的暴发遏制在了萌芽状态。
天津市宝坻百货大楼共这一公共场所聚集性疫情涉及病例40例,占到全市病例的近三分之一[8]。宝坻区为天津远郊区之一,春节前购物、访亲聚餐是传统习惯,百货大楼为当地购物的主要场所,密闭空间加上密集的人群,为疾病的传播提供了良好的条件。虽然在早期发现病例关联后,已经第一时间对该场所进行了关停,但由于公共场所涉及人员繁杂、数量庞大,摸排工作难以在短期内取得成效,且疾病潜伏期较长,个别病例就诊不及时,造成病例出现时间散、确诊时间长等现象。另一方面,农村地区对疾病的总体认知水平可能存在不足,对疾病的严重程度和危害重视不够,特别反映在出现疫情以后,部分人员仍不改变聚餐、聚会等习惯,是多起家庭性聚集性疫情发生的原因,从传播人数最多的家庭聚集案例中可见一斑。因此,不聚餐、不聚会、不扎堆,是避免大规模聚集性疫情的有效手段。同时,还需要对公众强化疫情的形势和防护观念。强调出现发热症状要在第一时间前往发热门诊就诊,避免自行就诊、服药延误病情,并可能造成疫情扩散。
宝坻家庭传播案例中,其中一部分被感染者仅与首发病例在发病前有过接触,这说明可能存在潜伏期感染,另一方面,如发冷、乏力等症状主要为回顾性主观描述,可能存在较大的个体差异和回忆偏倚,因此,确定发病时间上还需更详细地问询相关信息,综合加以判断,相对准确的发病时间对后续密切接触者的判定和排查有重要意义。
从疾病传播的特点来看,病毒传播能力强、速度快,尤其在家庭内部,平均续发病例数2例,续发病例出现时间仅为5 d,短于其他类型聚集性暴露。家庭成员间接触更为频繁和密切,说明居家隔离措施对疫情防控的效果有限。发现病例后,其家庭成员作为密切接触者,应该第一时间转送至统一地点进行单人单间的集中隔离,及时发现病例并诊治,为最大程度切断家庭内部传播途径,应该严格执行标准化管理和监测。天津动车客运段的聚集性疫情也证实这一措施的效果,作为最早开始实施统一管理的单位,其聚集性病例发病到确诊时间短于其他类型聚集。家庭聚集性病例中续发病例发病到确诊时间短于首发病例,也与对确诊病例的密切接触者实行统一管理有直接关系。
虽然目前全国疫情呈现下降趋势[9],但面对复工复课后大批人员流动和接触,加之前期居家居民长时间没有外出,政策放开后极易出现集中的出行高峰,客观上为疫情传播提供了机会,因此还需要继续保持对病例的密切监测和调查,高度重视各类集体单位的聚集性疫情潜在风险,避免疫情出现反弹。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
[1] |
武汉市卫生健康委员会.武汉市卫健委关于当前我市肺炎疫情的情况通报[EB/OL].[2019-12-31] (2020-02-02). http://wjw.wuhan.gov.cn/front/web/showDetail/2019123108989. Wuhan Municipal Health Commission. Report of clustering pneumonia of unknown etiology in Wuhan City.[EB/OL].[2019-12-31] (2020-02-02). http://wjw.wuhan.gov.cn/front/web/showDetail/2019123108989. |
[2] |
Wang C, Horby PW, Hayden FG, et al. A Novel Coronavirus Outbreak of Global Health Concern[J].Lancet, 395(10223), 470-473.2020 Feb 15.DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30185-9.
|
[3] |
Huang C, Wang YM, Li XW, et al. Clinical features of patients infected With 2019 Novel coronavirus in Wuhan, China[J]. Lancet, 395(10223), 497-506.2020 Feb 15. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5
|
[4] |
Chan JFW, Yuan SF, Kok KH, et al. A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 Novel coronavirus indicating person-To-Person transmission: A Study of a family cluster[J]. Lancet, 395(10223), 514-523 2020 Feb 15.DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30154-9
|
[5] |
中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎疫情防控流行病学组和防控技术组. 新型冠状病毒肺炎聚集性疫情流行病学调查技术指南(试行第一版)[J]. 中华流行病学杂志, 2020, 41(3): 293-295. Epidemiology Working Group, Strategy and Policy Working Group for NCIP Epidemic Response, Chinese Center for Disease Control and Prevention. Cluster investigation technical guideline for the 2019 Novel Coronavirus Pneumonia (COVID-19), China (1st Trial version)[J]. Chin J Epidemiol, 2020, 41(3): 293-295. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.03.001 |
[6] |
中华预防医学会新型冠状病毒肺炎防控专家组. 新型冠状病毒肺炎流行病学特征的最新认识[J]. 中华流行病学杂志, 2020, 41(2): 139-144. Special Expert Group for Control of the Epidemic of Novel Coronavirus Pneumonia of the Chinese Preventive Medicine Association. An update on the epidemiological characteristics of novel coronavirus pneumonia (COVID-19)[J]. Chin J Epidemiol, 2020, 41(2): 139-144. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.002 |
[7] |
国务院新闻办公室.新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控工作新闻发布会.北京, 2020年1月26日. The State Council Information Office of the People's Republic of China. Press Conference of the Joint Prevention and Control of Novel Coronavirus Pneumonia. Beijing, 26 January, 2020. |
[8] |
吴伟慎, 李永刚, 魏兆飞, 等. 天津市某百货大楼新型冠状病毒肺炎聚集性疫情调查分析[J]. 中华流行病学杂志, 2020, 41(4): 489-493. Wu WS, Li YG, Wei ZFi, et al. Investigation and analysis on characteristics of a cluster of COVID-19 associated with exposure in a department store in Tianjin[J]. Chin J Epidemiol, 2020, 41(4): 489-493. DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20200221-00139 |
[9] |
中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组. 新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析[J]. 中华流行病学杂志, 2020, 41(2): 145-151. Epidemiology Working Group for NCIP Epidemic Response. The epidemiological characteristics of an outbreak of 2019 novel coronavirus diseases (COVID-19) in China[J]. Chin J of Epidemiol, 2020, 41(2): 145-151. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003 |