全球正陸續開展新冠肺炎疫苗接種計劃,冀能緩解疫情大流行。香港中文大學(中大)早前就疫苗對防止疫情反彈進行了一項流行病學研究,無論低、中或高密度人口的城市,如使用有效的疫苗,在達致群體免疫(一年內疫苗接種率約為64%)之前,社交距離措施的強度可作不同程度的放寬,仍能有效遏止疫情反彈。研究結果最近於學術期刊《自然:人類行為》(Nature Human Behaviour)上發表。

隨著許多國家在2020年夏季放寬封城和社交距離等防疫措施,新冠肺炎疫情在全球再度蔓延,到冬季尤其嚴重。在尚未能獲取有效疫苗的情況下,實施社交距離措施,例如關閉學校、商店和工作場所,是減緩疫情傳播的關鍵,但這種防疫措施已對社會和經濟造成嚴重影響,市民也對此感到厭倦,出現「抗疫疲勞」。

疫苗被視為對抗新冠肺炎疫情的最大希望,以減少對社交距離和其他非藥物防疫措施的依賴,並最終阻止新冠肺炎的傳播。不過疫苗接種計劃的效用仍未明確,特別是考慮到疫苗的供應可能不足以在短期內達致群體免疫。因此,中大跨學科研究團隊包括地理與資源管理學系黃波教授、微生物學系陳基湘教授、社會學系譚康榮教授及管理學系康螢儀教授,與南安普敦大學WorldPop項目合作,致力研究透過結合社交距離措施和疫苗接種以防止新冠肺炎反彈,並將其研究成果和建議推廣到不同人口密度的城市。

中大跨學科研究團隊成員包括(上排左起)地理與資源管理學系黃波教授、微生物學系陳基湘教授、社會學系譚康榮教授及(下排左)管理學系康螢儀教授等。

是次研究涉及多項考慮因素,包括復工、居家令、社交距離措施的強度(例如關閉非必要的設施)、疫苗接種程度和人口密度。研究團隊利用內地的匿名移動數據,設計了一項與人群移動相關的社交接觸指數(Social Contact Index,簡稱SCI),參考武漢市在2020年1月至4月封城前後的數據,以統一量化社交距離措施和疫苗接種的影響,從而可以彌補防疫措施與疾病傳播之間的差距。

研究團隊利用SCI模型考慮和量化多項因素對增加或減少易感染社交接觸的影響,如復工後恢復的人口流動、社交距離、人口流動限制和疫苗接種程度。例如,假設疫苗的有效率為75%,這意味着已接種疫苗人群將有75%的概率可以維持日常工作,而不用擔心會被感染或感染他人。這比率相當於約75%的人口遵照嚴格社交距離措施或居家令所帶來減少易感染社交接觸的效用(圖一)。

圖一:武漢市的SCI隨人口密度和社交距離的不同而變化。 a:每個圖表均顯示在以下情況,即一定人口流動程度所對應的SCI(佔封城前平均SCI的百分比)從0%(無人口流動)變為25%、50% 和100%(無居家令)不同的人口密度(低、中或高),及「無」、「輕度」、「中度」或「強」的社交距離措施。這些圖表對應於武漢在不同時期實施的社交距離強度變化:封城前「無」、解封後較長時間「輕度」、解封後較短時間「中度」和未解封「強」。 b:2019年12月至2020年5月期間武漢市SCI的每日變化(佔封城前平均SCI的百分比)

將上述得出的接觸率關係代入用作預測及模擬傳染病疫情的數學模型SEIR(susceptible-exposure-infectious-recovered model),研究團隊評估了數種防疫措施組合,模擬在不同人口流動水平、人口密度以及社交距離措施的強度下,疫苗與社交距離措施對減少疫情再度爆發的關係。

研究團隊假設達致群體免疫的一年內疫苗接種率為64%,疫苗有效率為75%,在中等人口密度的城市(約武漢市的50%),接種疫苗可縮短36%至78%實施社交距離措施的時間(圖二);對於人口稠密的城市(人口密度如武漢市),接種疫苗可降低社交距離措施的強度,並縮短新一波疫情的持續時間及減少病例數目(表一)。與不接種疫苗或僅逐步接種疫苗的情況相比,有效的疫苗接種計劃結合一定程度的社交距離措施,在毋須限制人口流動的情況下,仍能有效防止疫情反彈。因此,研究團隊強烈建議人口密度高、疫情相對容易反彈的城市,盡快開展疫苗接種計劃,同時應保持社交距離措施,直至產生群體免疫。

圖二:防疫措施在不同人口密度下對預防新冠肺炎反彈的估計效果。 (A)-(D)分別顯示了在四種強度的社交距離(「無」、「 輕度」、「 中度」和「強」)下,武漢在四種人口流動水平(25%、50%、75%和100%)及三種人口密度(25%、50%和100%)場景下新冠肺炎反彈的中值持續時間(簡稱DCR,單位:天)。每格中的數值表示與其相關的流動性、社交距離強度和人口密度有關的DCR。武漢在封城前的人口密度基準分別為30%、50%和100%。

表一:高密度城市結合疫苗接種和社交距離措施的驗證結果

   
社交距離   
   
一年內感染病例(95%CI)   
   
病例減少率ᵃ   
   
社交距離持續時間   
   
城市   
   
人口密度 (人/km2)   
   
   
   
10.23% (9.21%-10.85%)ᵇ   
   
   
   
   
   
成都   
   
1123   
   
輕度   
   
2.15% (1.25%-2.92%)ᵇ   
   
78.95%   
   
350 (335-355)   
   
中度   
   
5353 (3285-8368)   
   
99.95%   
   
278 (240-310)   
   
   
   
251 (152-417)   
   
99.99%   
   
53 (39-81)   
   
   
   
10.23% (8.14%-11.11%)ᵇ   
   
   
   
   
   
北京   
   
1312   
   
輕度   
   
3.11% (1.55%-3.93%)ᵇ   
   
69.63%   
   
347 (326-354)   
   
中度   
   
4297 (2062-6437)   
   
99.96%   
   
261 (215-302)   
   
   
   
209 (116-310)   
   
99.99%   
   
40 (30-57)   
   
   
   
17.72% (16.26%-18.74%)ᵇ   
   
   
   
   
   
武漢(高密度場景)   
   
1128   
   
輕度   
   
0.40% (0.22%-0.60%)ᵇ   
   
97.72%   
   
350 (338-354)   
   
中度   
   
1800 (991-2821)   
   
99.99%   
   
234 (166-295)   
   
   
   
213 (122-347)   
   
99.99%   
   
43 (33-64)   

ᵃ 病例減少率是指與沒有實施社交距離措施的情況相比,當實施相應的社交距離強度可以減少的病例百分比。無社交距離的場景該值被標記為「-」。

ᵇ 由於病例數目眾多,因此以潛在暴露人群的百分比(在成都、北京和武漢分別為107.83、112.79和102.25百萬,其中包括旅客)的百分比形式表示。