密切接触（close contact）是新冠肺炎（COVID-19）的主要传播途径。包括社交距离指南和居家令在内的非药物干预措施，已被世界各地广泛用于鼓励人们进行物理隔离，减少通过密切接触传播新冠的风险。
接触事件（contact events）是新冠传播的主要行为风险因素，更好地测量接触事件有助于解释疾病传播的历史模式；有助于决策者更有针对性地采取干预措施和举办信息宣传活动以鼓励公众保持社交距离；有助于指导公共卫生应对措施，如加强病毒检测和接触者追踪，并提供早期预警，以发现和预防新出现的疫情。
保持社交距离示意图
如何准确衡量个人层面对社交距离指南的遵守程度是非常困难的。目前，一些研究人员提出了人群层面移动指标（mobility metrics），这些指标以移动设备地理定位数据为基础，可以作为新冠大流行期间物理距离和移动模式的代理衡量指标。如Couture等人提出一种“设备暴露指数”，该指数用于测量预先选定的场所（如餐馆或零售场所）内设备的共定位（colocation）情况。Chang等人使用了来自Facebook的共定位矩阵，该矩阵测量了来自不同地理区域的设备在同一600平方米区域出现5分钟的概率。Morley等人使用Unacast的“人类相遇”指标，测量两个设备距离彼此50米以内且不超过1小时的频率。
然而，这些移动度指标仍有诸多局限。例如他们可能无法捕捉到定位相同的不同设备，不能测量2米内的接触，也未能考虑到移动设备固有的空间定位误差。来自美国耶鲁大学、加利福利亚大学等单位的研究者运用移动设备地理定位数据和一种新概率方法，在人群水平量化了密切接触（6英尺以内）的总强度，即接触率（contact rate）。研究者使用该接触率解释了2020年2月1日至2021年1月31日美国康涅狄格州的COVID-19发病率模式，并成功预测了新的COVID-19病例的出现。2022年1月7日Science Advances刊登了这项研究成果。
研究成果（图源：Science Advances）
如图显示了2021年2月1日至2021年1月31日期间康涅狄格州各城镇的接触率。地图显示了各城镇每日接触率的每周平均值，地图中颜色越深表示接触率越高。每日接触率如下图所示。3月份，大约在3月23日全州范围内的居家命令发布前一周，全州范围内的接触率显著下降。纽约地区新冠肺炎住院人数和应对措施激增的消息、公立学校关闭、对可能出现的居家令的预期，或许在命令宣布之前起到了减少接触的作用。4月份大部分时间保持在低水平，之后在6月至8月期间，全州的接触率开始缓慢上升。第一波的感染发生率可能比第二波高得多，但稳步增加的新冠病毒检测可获得性使第二波的病例数更高。
康涅狄格州2020年2月至2021年2月期间移动设备之间估算的的接触率 （图源：Science Advances）
为了将接触率作为康涅狄格州新冠肺炎负担的预测因子进行评估，研究者开发了一种基于易感暴露感染消除（susceptible-exposed-infective-removed, SEIR）过程的连续时间确定性室间传播模型，并预测了康涅狄格州城镇的新冠肺炎的传播与新发病例。在考虑了康涅狄格州内传播的地理差异并估计了COVID-19疾病进展、住院和死亡的特征后，该模型纳入了城镇层面灵活的时变病例发现率（time-varying case-finding rates），即检测到的感染比例。利用城镇人口规模、时变接触率、估计的初始感染率和时变病例发现率，研究人员将模型与全州数据进行拟合，并对康涅狄格州的169个城镇进行模型预测。
SEIR模时准确地预测了康涅狄格州城镇的COVID-19病例，解释了3月至4月的最初感染浪潮，6月至8月的病例下降，8月至9月的地方暴发，9月至12月的全州范围内的复苏，以及2021年1月的下降。与其他流动性指标相比，使用接触率的传播模型更适合COVID-19的传播动态。
按人口计算的接触率、COVID-19病例数以及感染人数、病例数和累计发病率的传播模型预测 [图示为布里奇波特、哈特福德纽地区]（图源：Science Advances）
总之，本项研究解释新冠肺炎传播的历史模式并将接触率纳入SEIR传播模型，可能会提高对未来新冠肺炎病例的预测准确度。根据移动设备地理定位数据估计的接触率可以帮助改善人群层面对密切接触的监测，指导公共卫生信息宣传活动，鼓励保持社交距离，并有针对性地分配公共卫生预防资源，以发现或预防新出现的地方疫情。
撰文|林立
排版|乔维钧
