近日來，#北京的疫情已過感染高峰期#、#河南已順利渡過疫情高峰# 頻頻登上微博熱搜，釋放出疫情趨緩的信號。

圖源：微博

早前，多位專家認(rèn)為直至春節(jié)前后都將是感染高峰。中國疾病預(yù)防控制中心流行病學(xué)首席專家吳尊友表示，疫情將呈現(xiàn)「一波三折」：第一波疫情峰值會在全國大中城市中體現(xiàn)；1 月下旬到 2 月中旬，春運前流動造成第二波疫情上升。

【資料圖】

第一波感染高峰過后，疫情將如何發(fā)展？春運將至，感染人數(shù)是否會增長？第二波感染高峰會在什么時候到來？

多地宣布渡過第一波感染高峰

近日來，北京、浙江、江蘇、河南、四川、廣東惠州、海南三亞等地發(fā)布最新研判，已經(jīng)渡過第一波感染高峰。

在河南的研判中，高新冠病毒感染率、數(shù)量較為單一的流行毒株、發(fā)熱門診人數(shù)下降佐證第一波感染高峰過峰。從社區(qū)監(jiān)測數(shù)據(jù)看， 新冠病毒感染率約占九成，現(xiàn)階段流行毒株以奧秘克戎 BA.5.2 變異株為主。發(fā)熱門診就診人數(shù)在 12 月 19 日達到高峰后呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢。 [1]

根據(jù)河南省疾病預(yù)防控制中心主任郝義彬的解讀，新冠病毒感染率基于監(jiān)測數(shù)據(jù)、傳染動力學(xué)參數(shù)和數(shù)據(jù)模型。其中，監(jiān)測數(shù)據(jù)既包括發(fā)熱門診和住院病人的監(jiān)測、抽樣社區(qū)調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查，也包括流感哨點監(jiān)測醫(yī)院和對快遞、物流、養(yǎng)老院等重點機構(gòu)的監(jiān)測。[2]

除此之外，疫情高峰過峰的研判基于日均新增感染數(shù)回落。 以四川為例，四川省疾控中心發(fā)布問卷調(diào)查[3]，以新冠感染核酸或抗原檢出作為日增感染的依據(jù)。四川省疾病預(yù)防控制中心黨委書記、研究員唐雪峰接受媒體采訪表示，根據(jù)調(diào)查結(jié)果綜合研判，四川省居民整體感染發(fā)病已超過八成，全省感染發(fā)病高峰已經(jīng)過去。

四川省新冠病毒感染核酸或抗原檢出時間分布圖源：四川疾控[3]

渡過感染高峰 ≠ 疫情結(jié)束

感染高峰過峰并不意味著疫情結(jié)束。新冠每日新增感染量回落，不代表總體感染人數(shù)處于低值，也并不代表重癥患者人數(shù)回落。

事實上，多地研判表示，雖然渡過感染高峰，但仍處于重癥救治高峰。山東省公共衛(wèi)生臨床中心重癥醫(yī)學(xué)中心主任王春亭在研判濟南疫情時提到，「發(fā)熱門診人數(shù)顯著減少，但重癥比例到醫(yī)院就診的人數(shù)增多?！乖蛑皇抢夏耆撕陀谢A(chǔ)疾病的人群可能在感染一周后才并發(fā)細(xì)菌性肺炎。[4]

根據(jù)《新型冠狀病毒感染診療方案（試行第十版）》[5]，新冠病毒潛伏期多為 2～4 天，重癥患者多在發(fā)病 5～7 天后出現(xiàn)。

圖源： 參考資料 [5]

德國埃森大學(xué)醫(yī)學(xué)院病毒研究所教授陸蒙吉認(rèn)為，「從感染到判定為重癥也需要時間。因此，感染高峰到重癥高峰至少存在一周左右的時間差。這部分重癥患者需要更長的時間在醫(yī)院內(nèi)接受治療，往往需要 3～4 周的時間，重癥高峰持續(xù)的時間也更長?！钩掷m(xù)拉長的重癥高峰對醫(yī)療資源仍然有壓力。

同時，目前公布的感染高峰數(shù)據(jù)，對感染人群特征的描述性統(tǒng)計較少。不同地區(qū)、年齡、基礎(chǔ)情況的患者可能晚于目前的感染高峰發(fā)生感染。

「需要注意的是，很多城市只是提供了一個群體感染的數(shù)字，并沒有提供人群組成。」陸蒙吉談到，「不排除部分人群因為做好防護措施，或者減少與他人的接觸而沒有發(fā)生新冠感染。」

「當(dāng)我們聊到病毒感染率時，我們同樣需要關(guān)注，未被感染的人群是怎樣的一群人。比如一個城市聲稱的感染率已經(jīng)達到 60%，那很有可能其中的 50% 都是年輕人。所以我們需要更多關(guān)注剩下的 40% 中，到底還有多少老年人沒有被感染，他們才是最脆弱的人群，也是極易發(fā)展為重癥的人群?！龟懨杉a充道。

每輪疫情都可能出現(xiàn)不止一個感染高峰，無論是顯著的高峰抑或是壓低流行病曲線的小高峰。陸蒙吉也倡導(dǎo)關(guān)注用詞的準(zhǔn)確性，需要關(guān)注不同「高峰」的指代，最好能夠使用諸如「第一波地域性感染高峰」等更為確切的描述，減少不必要的誤解。

第二波感染高峰何時到來？

早前，北京大學(xué)生物醫(yī)學(xué)前沿創(chuàng)新中心（BIOPIC）副研究員、北京昌平實驗室領(lǐng)銜科學(xué)家曹云龍在接受媒體采訪時提到，不同突變株每年可導(dǎo)致多個感染高峰?！缸钚铝餍兄耆?BQ.1.1 和 XBB 的重復(fù)感染率已達到 40%，并在持續(xù)攀升。今年絕大部分國家都經(jīng)歷了四波重大感染高峰，多為不同突變株所誘導(dǎo)，平均三個月一次?！筟6]

多項研究表明不同毒株可能引發(fā)新一波的感染高峰。一項對伊朗新冠流行病學(xué)發(fā)展的橫斷面研究中，新冠病毒隨著時間推移自然變異，并出現(xiàn)了五波高峰。[7]另一項新冠的系統(tǒng)性回顧研究提到，盡管存在重復(fù)感染同一種毒株的案例，但大多數(shù)二次感染由不同的毒株引起。[8]

正是如此，當(dāng)XBB 進入中國后，大眾對其是否會造成新一輪感染高峰產(chǎn)生討論。多項研究表明，不同 Omicron 亞株間確實在免疫逃逸上存在差異，但就個體而言，短期內(nèi)再感染的風(fēng)險仍然很低，過往感染對重癥的防護作用相對更為持久高效。

「目前，推高峰值的因素主要有兩個：傳播力更強的突變株的出現(xiàn)和季節(jié)性的變化。就前者而言，即便是做好人群防護，高傳播力的毒株也可能推動峰值的發(fā)生。而就季節(jié)性而言，冬季會顯著增加，夏天則會減弱。」陸蒙吉補充道。

基于返鄉(xiāng)可能會帶來的不同毒株，王春亭在研判當(dāng)?shù)氐囊咔樽呦驎r認(rèn)為可能即將產(chǎn)生第二波感染高峰。「第二波感染高峰將在春運開始后到春節(jié)期間發(fā)生。很多在城市務(wù)工的人群，可能會在疫情防控政策優(yōu)化后的第一個春節(jié)返回家鄉(xiāng)，會將不同地區(qū)的不同亞型帶回。這將關(guān)系到廣大農(nóng)村基層，這波重癥也會有相當(dāng)一定的比例?！?[4]

陸蒙吉教授則認(rèn)為，春運帶來的主要挑戰(zhàn)，并非人群中的二次感染，而在于即將或已經(jīng)到來的重癥波。「隨著春節(jié)人口流動，諸如獨居老人等患者可能會感染新冠。這也將是短期內(nèi)感染人數(shù)上升的原因之一?！?/p>

亦有聲音認(rèn)為第二波感染高峰并不會短期內(nèi)出現(xiàn)。

國家傳染病醫(yī)學(xué)中心主任、復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院感染科主任張文宏教授公開表示，第二波感染的高峰日期將在 2023 年 5 月至 6 月之間。其中，感染者的比例將為 25～50%，隨著病毒毒性越來越小，形成了一種短期內(nèi)不太可能逆轉(zhuǎn)的趨勢。

一位不愿具名的衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)專家表示，「研判需要有數(shù)據(jù)支撐。也許接下來會因春運、病毒變異等諸多因素引起少部分公眾再次感染，但綜合公眾的心理、個人防護行為、疫情防控放開后的感染情況、政府在老人中推廣加強疫苗等諸多因素影響，不太可能出現(xiàn)大家非常擔(dān)心的感染高峰。」

參考資料

[1]河南發(fā)布，河南已渡過疫情高峰！今天這場發(fā)布會信息量很大→https://mp.weixin.qq.com/s/hAYwNiVmwGxzyOUCfp9ldw

[2]河南發(fā)布,新冠病毒感染率近九成，河南疫情如何渡過？官方回應(yīng)

https://mp.weixin.qq.com/s/f_DnD1mwADXXaXRN-gdLKw

[3]四川疾控，@四川人 您參與的“四川省新冠感染情況問卷調(diào)查（第二次）”結(jié)果出爐啦！，https://mp.weixin.qq.com/s/hjH-TIy3M0AKUS69HwbC7w

[4]【提示】最新研判！第二波感染高峰1月10日開始！https://mp.weixin.qq.com/s/PtkwfTqZdOhvqHlQJSxmkQ

[5]新型冠狀病毒感染診療方案（試行第十版），http://www.nhc.gov.cn/cms-search/downFiles/460b0e7b19bd42f3bba00c1efb9b6811.pdfhttps://mp.weixin.qq.com/s/PtkwfTqZdOhvqHlQJSxmkQ

[6]中國新聞網(wǎng)，“新冠預(yù)測者”曹云龍：每年或現(xiàn)多個感染高峰 正研發(fā)新藥以提高防治效率http://www.chinanews.com.cn/sh/2022/12-28/9922847.shtml

[7]Amin, R., Sohrabi, M. R., Zali, A. R., & Hannani, K. (2022). Five consecutive epidemiological waves of COVID-19: a population-based cross-sectional study on characteristics, policies, and health outcome. BMC Infectious Diseases, 22(1), 1-10.

[8]Ren, X., Zhou, J., Guo, J., Hao, C., Zheng, M., Zhang, R., ... & Jin, Y. (2022). Reinfection in patients with COVID-19: a systematic review. Global health research and policy, 7(1), 1-20./9922847.shtml

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