新型冠状病毒(新冠病毒)感染是新冠病毒引起的一种急性呼吸道传染病，传染性强，可通过呼吸道飞沫、密切接触、气溶胶和接触被污染的物品等多种途径传播，人群普遍易感^[1-2]。我国疫情防控前期，密切接触者(密接)追踪管理是阻断疫情传播扩散的重要措施^[3]。病毒感染的风险可能与感染不同变异株后的潜隐期、传染期、排毒量、接触方式和频次、空间特点、通风和气流情况、个人防护情况等众多因素有关^[4-6]，特别是应对传播力极强的Omicron变异株^[7-8]，对全面、准确、及时追踪密接提出了更高要求，因此密接判定标准和追踪方式成为疫情防控的难点。防控政策调整后，综合考虑防控目标、疫情形势和资源可及性后，可能仍需对部分具有较高重症风险或脆弱人群传播风险的密接进行追踪^[9]，疫情防控前期累积的不同时间和不同范围接触人群的风险大小等经验，可为准确判断高风险密接并高效开展调查提供依据，也可为其他传染病的防控措施制定提供参考。

航空运输具有跨地市跨区域的特点，是疫情远距离传播扩散的重要途径之一^[10-11]。为不断完善航班乘客中的风险人员排查，我国运用数字接触追踪技术，以民航部门购票信息为基础，依据特定统计规则，在新冠病毒感染者报告后，计算产生感染者的飞机同乘人员，供排查风险人员时参考。为评估航班同乘风险人员的合理判定范围，本研究基于2020年4月至2022年4月中国本土新冠病毒感染者境内航班同乘人员数据，涵盖全部国内民航航班，分析不同位置范围、不同乘机日期暴露者的核酸阳性检出情况，为有效开展新冠病毒感染者航班同乘人员风险排查追踪提供依据。

资料与方法

1. 资料来源：来源于疫情防控管理平台新冠病毒感染者境内航班同乘人员数据，包括登机日期、航班号、座位号等；中国疾病预防控制信息系统传染病报告管理系统中新冠病毒感染报告个案信息，包括发病日期、订正前诊断日期、诊断日期等；新冠病毒感染者个案流行病学调查(流调)资料，包括同住、同单位、同旅行团密接等情况。

2. 相关定义：采用的诊断日期均为初次诊断的日期。感染者：2020年4月1日至2021年11月11日报告，且在发病日期(无症状感染者为检测阳性之日)前14 d内有境内航班旅行史的本土新冠病毒感染者；2021年11月12日至2022年4月30日报告，且在发病日期(无症状感染者为检测阳性之日)前4 d内有境内航班旅行史的本土新冠病毒感染者。指示病例：同航班人员中诊断日期最早的新冠病毒感染者。同乘人员：阶段Ⅰ(2020年4月1日至2021年11月11日)，按感染者发病日期前14 d至启动同乘人员排查的时间范围内，其乘坐航班座位的前后三排和本排的同航班旅客；阶段Ⅱ(2021年11月12日至2022年4月30日)，按感染者的发病日期前4 d至启动同乘人员排查的时间范围内，其航班整舱的同航班旅客。同行人员：同乘人员中与指示病例有相同住址、工作单位或共同旅行者。同乘阳性检出人员：同乘人员中，诊断日期晚于指示病例且在乘机后14 d内检测核酸阳性的乘客。同乘人员阳性检出率：指示病例诊断后其同乘人员中核酸阳性检出人员在航班同乘人员中所占的比例，同乘人员分为包含同行人员和排除同行人员两种情况。

3. 变异株流行期划分：根据我国本土新冠病毒感染聚集性疫情的流行变异株情况，按照是否出现Omicron变异株本土流行及是否全部为Omicron变异株疫情，将我国本土疫情划分为3个流行期：非Omicron变异株流行期(2020年4月至2021年12月)、Delta/Omicron变异株流行期(2022年1-2月)、Omicron变异株流行期(2022年3-4月)。

4. 研究方法：根据登机日期和航班号确定同航班人员，基于身份识别号、姓名剔除重复记录后，确定航班中的感染者。按诊断日期先后区分感染者中的指示病例和同乘阳性检出人员，按传染病报告管理系统的个案信息以及流调资料区分同乘人员中指示病例的同行人员和其他同乘人员。统计航班中不同座位范围同乘人员的阳性检出率、指示病例发病前不同天数内和不同新冠病毒变异株流行期同乘人员阳性检出率，分析阳性检出人员的发病/诊断时间间隔分布。

5. 统计学分析：应用Excel 2021和R 4.2.1软件进行数据清理和分析。计数资料采用频数、构成比或率(%)表示，组间差异分析采用χ²检验或Fisher确切概率法。阳性检出率使用Wald正态近似估计其95%CI。双侧检验，检验水准α=0.05。

结果

1. 新冠病毒感染者航班同乘人员及核酸阳性检出情况：2020年4月至2022年4月我国本土新冠病毒感染者涉及境内航班370架次、同乘人员23 548名。累计判定指示病例433名，阳性检出人员72名，其中57名(79.17%)为指示病例的同行人员，非同行人员检出阳性15名。其中，阶段Ⅰ，共排查同行人员8 688名，平均每架航班排查35.17名，排除同行人员后阳性检出率为0.05%；阶段Ⅱ，共排查同行人员14 860名，平均每架航班排查人数上升至120.81名，排除同行人员后阳性检出率为0.07%，与阶段Ⅰ阳性检出率的差异无统计学意义(P=0.422)。见表 1。

3. 指示病例不同距离同乘人员的核酸阳性检出情况：航班同乘人员前后三排内的阳性检出率为0.49%(95%CI：0.35%~0.68%)，显著高于前后三排外的阳性检出率[0.04%(95%CI：0.02%~0.10%)，P < 0.001]。其中，与指示病例同排的阳性检出率最高[1.90%(95%CI：1.23%~2.92%)]，显著高于前后三排内的阳性检出率[0.49%(95%CI：0.35%~0.68%)，P < 0.001]。排除指示病例同行人员后，航班同乘人员前后三排内的阳性检出率[0.15%(95%CI：0.08%~0.27%)]仍显著高于前后三排外的阳性检出率[0.04%(95%CI：0.02%~0.10%)，P=0.007]，前后三排内各排的阳性检出率差异无统计学意义(P=0.577)。见表 3。指示病例前后三排外共检出4名病例，散布在距离指示病例的11、19、23和46排，均在2022年3-4月Omicron变异株流行期乘机，乘机日期分别在指示病例发病前3、1、2和1 d。

4. 同乘阳性检出人员的发病/诊断时间分布：在指示病例非同行的同乘人员检出的15名阳性人员中，93.33%(14名)的发病日期和诊断日期均在指示病例诊断日期后5 d内，86.67%(13名)在指示病例诊断后3 d内发病或检测核酸阳性；阳性检出人员发病日期与指示病例诊断日期之差的平均值为2.60 d，阳性检出人员诊断日期与指示病例诊断日期之差的平均值为3.07 d。

5. 不同变异株流行期的核酸阳性检出情况：3个不同变异株流行期，在指示病例非同行的同乘人员中，阳性检出率分别为0.11%(95%CI：0.04%~0.29%)、0.18%(95%CI：0.03%~0.10%)和0.20%(95%CI：0.09%~0.44%)。随着Omicron变异株的出现，阳性检出率上升，但Omicron变异株流行期和非流行期的阳性检出率差异无统计学意义(P=0.565)。见表 4。

在Omicron变异株流行期，排除同行人员后阳性人员检出6名，均发生在指示病例发病前3 d内搭乘的航班中，其中2名为前2 d、4名为前3 d，2名为同排、2名为前后一排、1名为前后两排、1名为前后三排；在Delta/Omicron变异株流行期中，排除同行人员后阳性人员检出1名，发生在指示病例发病前4 d内搭乘的航班中，前后一排；在非Omicron变异株流行期中，排除同行人员后阳性人员检出4名，均发生在指示病例发病前4 d内搭乘的航班中，其中1名为前1 d、2名为前2 d、1名为前4 d，1名为同排、1名为前后一排、1名为前后两排、1名为前后三排。

讨论

本研究基于2020年4月至2022年4月全国新冠病毒感染者境内航班同乘人员数据，系统分析了中国本土新冠病毒感染者航班同乘人员的核酸阳性检出情况，发现检出率与乘客和指示病例的相对位置、乘机时间距离指示病例发病天数以及不同的变异株流行相关，非同行的同乘人员中指示病例前后三排内和发病前4 d内的阳性检出率相对较高，研究结果可为有效追踪密接提供科学参考。

本研究有79.17%的阳性检出人员为与指示病例同行人员。同行人员极可能在同乘之外的其他接触中感染^[12-13]。并且，同行人员在密接排查中可通过流调询问等常规方法获得，通常可以迅速、准确地追踪到，不必依赖同乘数据计算即可开展排查。因此，本研究在分析中按是否为同行人员分层，以尽可能排除同行接触导致感染的影响，也可以观察到基于大数据计算的数字接触追踪在常规流调之上的额外收益。

本研究发现在指示病例发病前5~14 d，非同行的同乘人员后续无阳性检出，而前4 d内均有阳性检出。浙江省2020年1-7月新冠病毒感染密接的队列观察也发现，与其他时间间隔相比，在感染者发病前2 d至发病后3 d内的传播风险最高^[14]。我国于2021年11月12日调整新冠病毒感染者同航班人员计算规则，计算起始点从感染者发病前14 d调整为4 d，实现了在尽可能不漏掉风险人员的前提下提高排查效率的目的。Omicron变异株感染者的平均潜伏期与平均潜隐期较Delta变异株和原始株进一步缩短^[15-18]。国内聚集性疫情调查结果显示，Omicron变异株感染者的潜伏期为3.8(95%CI：3.5~4.1)d、潜隐期为3.1(95%CI：2.8~3.5)d^[19]，因此其在发病日期前可检出阳性人员需要排查的时间至少应≤4 d。本研究对指示病例发病前4 d内的分析结果显示，Omicron变异株流行期中非同行的同乘人员的阳性检出集中在前3 d内，提示在防控政策调整后可根据防控目标和不同日期风险大小进一步缩短排查日期范围。

本研究发现，航班同乘人员的非同行人员核酸阳性检出多集中于指示病例的前后三排内，同排的检出率最高，其他位置的检出率差异无统计学意义；但仍有部分检出人员为前后三排外，分散在距离较远的各排，无特定位置规律，可能是无人际关联的乘客间在飞机同乘外的偶发接触所致(例如机场摆渡车同乘)。既往关于麻疹的研究也发现，在旅行过程各个阶段的接触，均可能导致座位较远的同乘旅客感染^[20]，例如在机场航站楼(办理登机手续、行李提取、中转休息室或登机口等)或机场摆渡车中。本研究还发现，前后三排外非同行阳性人员的检出，全部发生在2022年3-4月Omicron变异株流行期，前后三排外者的阳性检出率为26.67%(4/15)，提示传播力更强的Omicron变异株的流行可能增加了乘客间偶发接触的感染概率。

WHO在其新冠病毒接触者追踪指南中曾建议的参考规则为指示病例的前后两排内^[21]。各国新冠病毒接触者追踪建议与WHO一致或略有修改，例如欧洲CDC早期指南中表述为坐在指示病例任何方向的两个座位范围内^[22]，加拿大为指示病例2 m范围内^[23]。但仍有研究显示，同机舱内二排外的乘客亦存在感染风险^[24-25]。2020年11月欧洲CDC更新的指南中，表述修改为与指示病例坐在同一座位区域的乘客，且发现续发感染者后全舱乘客均应被视为高风险暴露接触者^[26]。而我国新冠病毒感染防控方案中将感染者同排和前后三排乘客判定为飞机同乘密接^[27]。本研究结果支持新冠病毒感染者前后三排范围内乘客同乘感染风险最高，但Omicron变异株流行期前后三排外亦存在感染风险，可根据防控目标和风险大小扩大或缩小排查座位范围。

本研究发现，86.67%的非同行阳性检出人员在指示病例诊断后3 d内发病或检测阳性。我国密接检测频次总体较高，根据我国新冠病毒感染防控方案^[27-28]，研究期间，在隔离后1~4 d或出现症状后至少开展1~2次核酸检测，部分疫情处置中还增加了隔离初期的检测频次，使同乘感染者更快被发现。本研究结果还说明，为降低疫情更大范围传播和扩散的风险，特别是在潜伏期短、传染性进一步增强的Omicron变异株流行期^[15]，在发现指示病例后，需尽可能在1~2 d内完成航班同乘人员计算并提供数据，以对风险人员进行快速追踪。荷兰数学模型模拟也发现，若在出现症状3 d后进行检测，即使追踪到所有接触者也无法有效控制疫情扩散^[29]。

本研究存在局限性。第一，由于无法复盘每一名阳性检出人员的具体发现过程，无法确定后续感染者均由航班同乘人员风险排查发现；第二，由于存在指示病例和续发病例同时被诊断甚至续发病例更早被诊断的特殊情况，本研究阳性检出人员仅立足于同乘人员数据排查角度的定义，不能解释为同乘续发率；第三，在防控政策调整后，若乘机要求、乘客的防护、旅程中的行为、人群近期感染率、疫苗接种率以及流行毒株传染性发生显著变化时，阳性检出率将受到影响；第四，本研究中阳性检出人员数较少，检出率可信区间较宽。

传统流调对感染者的人际关系追踪在多数情况下快速、准确，但较难获取人流复杂场所的陌生人接触者信息，人员、时间、地点、行为等信息有时会出现回忆错误和隐瞒的情况。运用航班同乘人员数据获取信息速度快、信息准确性高，但若供排查的数据中无效数据占比过高反而可能降低排查效率，因此需根据防控目标谨慎评估数据计算规则的风险和收益，并与传统流调相结合合理使用，以真正提高新冠病毒感染密接追踪的速度和有效性。

利益冲突  所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明   李丹：数据收集和整理、统计分析、论文撰写；秦颖：数据收集、研究指导、论文修改、审阅文章；范思萌：数据整理；彭质斌、常昭瑞、郑建东、于石成：审阅文章、论文修改；葛辉、张睿、王晖：数据收集、审阅文章；杨孝坤、赵宏婷：论文修改，英文校对；严俊、李中杰：研究设计与指导、审阅文章