Ước lượng tỷ lệ tăng trưởng theo cấp số nhân và số sinh sản cơ bản của bệnh coronavirus 2019 (COVID-19) ở châu Phi

Infectious Diseases of Poverty - Tập 9 Số 1 - 2020
Salihu S. Musa1, Shi Zhao2, Maggie Wang2, Abdurrazaq G Habib3, Umar Tasiu Mustapha4, Daihai He1
1Department of Applied Mathematics, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China
2JC School of Public Health and Primary Care, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China
3Collage of Health Sciences, Bayero Unuversity, Kano, Nigeria
4Department of Mathematics, Federal University Dutse, Dutse, Nigeria

Tóm tắt

Tóm tắt Thông tin nền Kể từ khi trường hợp bệnh coronavirus 2019 (COVID-19) đầu tiên được phát hiện ở châu Phi vào ngày 14 tháng 2 năm 2020, số ca xác nhận tích lũy đã đạt 15 207 ca, bao gồm 831 ca tử vong vào ngày 13 tháng 4 năm 2020. Châu Phi đã được mô tả là một trong những khu vực dễ bị tổn thương nhất trước sự lây nhiễm COVID-19 trong giai đoạn đầu của dịch bệnh, do châu Phi là một đối tác thương mại lớn của Trung Quốc cũng như một số nước thuộc Liên minh châu Âu (EU) và Mỹ. Điều này dẫn đến số lượng lớn các chuyến đi của thương nhân đến khu vực này thường xuyên hơn và khiến các nước châu Phi phải đối mặt với mối đe dọa sức khỏe lớn hơn trong đại dịch COVID-19. Hơn nữa, thực tế rằng việc kiểm soát và quản lý đại dịch COVID-19 phụ thuộc nặng nề vào hệ thống chăm sóc sức khỏe của mỗi quốc gia, và trung bình, châu Phi có hệ thống chăm sóc sức khỏe kém, khiến khu vực này trở nên dễ tổn thương hơn, cho thấy sự cần thiết của các biện pháp can thiệp kịp thời để hạn chế sự lây lan. Trong bài viết này, chúng tôi ước lượng tỷ lệ tăng trưởng theo cấp số nhân và số sinh sản cơ bản (R0) của COVID-19 ở châu Phi để chỉ ra tiềm năng của virus trong việc lây lan, và tiết lộ tầm quan trọng của việc duy trì các biện pháp y tế nghiêm ngặt để kiểm soát bệnh dịch ở châu Phi. Phương pháp Chúng tôi đã phân tích giai đoạn đầu của dịch COVID-19 ở châu Phi từ ngày 1 tháng 3 đến ngày 13 tháng 4 năm 2020, bằng cách sử dụng mô hình tăng trưởng theo cấp số nhân đơn giản. Chúng tôi đã xem xét các tài liệu công khai được WHO công bố để chỉ ra khả năng lây lan của COVID-19 nếu không duy trì các biện pháp y tế nghiêm ngặt. Khung lý thuyết Poisson được áp dụng cho việc phù hợp dữ liệu và ước lượng tham số. Chúng tôi đã mô hình hóa phân phối khoảng thời gian sinh sản của COVID-19 (GI) dưới dạng phân phối Gamma với trung bình 4,7 ngày và độ lệch chuẩn 2,9 ngày được ước lượng từ các công trình trước đây, và tính toán số sinh sản cơ bản. Kết quả Chúng tôi ước tính tỷ lệ tăng trưởng theo cấp số nhân là 0,22 mỗi ngày (95% CI: 0,20–0,24), và số sinh sản cơ bản, R0, là 2,37 (95% CI: 2,22–2,51) dựa trên giả định rằng sự tăng trưởng theo cấp số nhân bắt đầu từ ngày 1 tháng 3 năm 2020. Với R0 là 2,37, chúng tôi đã định lượng khả năng truyền nhiễm tức thời của đợt dịch thông qua số sinh sản hiệu quả theo thời gian để chỉ ra tiềm năng lây lan của COVID-19 trên khắp khu vực châu Phi. Kết luận Sự gia tăng ban đầu của các ca COVID-19 ở châu Phi diễn ra nhanh chóng và cho thấy sự biến động lớn giữa các quốc gia. Những ước tính của chúng tôi sẽ hữu ích trong việc lập kế hoạch ứng phó với sự lây lan hơn nữa của dịch COVID-19 ở châu Phi.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) pandemic. 2020. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019. Assessed 28 April, 2020.

World Health Organization. WHO director-general’s remarks at the media briefing on COVID-19 – 11 March 2020. 2020. https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefing-on-covid-19%2D%2D-11-march-2020. Accessed 28 April, 2020.

Gilbert M, Pullano G, Pinotti F, Valdano E, Poletto C, et al. Preparedness and vulnerability of African countries against importations of COVID-19: a modelling study. Lancet. 2020;395:871–7. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30411-6.

World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) situation reports. 2020. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports/. Assessed 10 April, 2020.

World Health Organization. Regional Office for Africa. WHO ramps up preparedness for novel coronavirus in the African region. 2020. https://www.afro.who.int/news/who-ramps-preparedness-novel-oronavirus-africanregion. Accessed 16 March, 2020.

Nigeria Center for Disease Control. Coronavirus disease (COVID-19) situation reports. 2020. https://ncdc.gov.ng/. Assessed 5 April , 2020.

Zhao S, Lin Q, Ran J, Musa SS, Yan G, Wang W, et al. Preliminary estimation of the basic reproduction number of novel coronavirus (2019-nCoV) in China, from 2019 to 2020: a data-driven analysis in the early phase of the outbreak. Int J Infect Dis. 2020;92:214–7. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.01.050.

Ma J. Estimating epidemic exponential growth rate and basic reproduction number. Infect Dis Model. 2020;5:129–41. https://doi.org/10.1016/j.idm.2019.12.009.

Nishiura H, Linton NM, Akhmetzhanov AR. Serial interval of novel coronavirus (COVID-19) infections. Int J Infect Dis. 2020. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.060.

Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, et al. The serial interval of COVID-19 from publicly reported confirmed cases. medRxiv. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.02.19.20025452.

Zhao S, Gao D, Wu Y, Zuang Z, Chong M, et al. Estimating the serial interval of novel coronavirus disease (COVID-19): A statistical analysis using the public data in Hong Kong from January 16 to February 15, 2020. medRxiv. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.02.21.20026559.

Wallinga J, Lipsitch M. How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc R Soc B Biol Sci. 2007;274(1609):599–604.

Zhao S, Lefei L, He D, Qin J. Public awareness, news promptness and the measles outbreak in Hong Kong from march to April, 2019. Infect Dis Ther. 2020;0(0):1–7. https://doi.org/10.1080/23744235.2020.1717598.

Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, et al. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. New Engl J Med. 2020. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2001316.

World Health Organization. Laboratory testing for 2019 novel coronavirus (COVID-19) in suspected human cases. 2020. https://www.who.int/health-topics/coronavirus/laboratory-diagnostics-fornovel-coronavirus. Accessed 13 April, 2020.

Wu JT, Leung K, Leung GM. Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. Lancet. 2020. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30260-9.

Zhao S, Musa SS, Lin Q, Ran J, Yang G, Wang W, et al. Estimating the unreported number of novel coronavirus (2019-nCoV) cases in China in the first half of January 2020: a data driven modelling analysis of the early outbreak. J Clin Med. 2020;9:388. https://doi.org/10.3390/jcm9020388.

Riou J, Althaus CL. Pattern of early human-to-human transmission of Wuhan 2019 novel coronavirus (2019-nCoV), December 2019 to January 2020. Eurosurveillance. 2020;25(4). https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.4.2000058.

Imai N, Dorigatti I, Cori A, Riley S, Ferguson NM. Estimating the potential total number of novel coronavirus (2019-nCoV) cases in Wuhan City. China: Preprint published by the Imperial College London; 2020. https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news–wuhan-coronavirus/.

Read JM, Bridgen JR, Cummings DA, Ho A, Jewell CP. Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions. medRxiv. 2020; 2020.2001.2023.20018549. https://doi.org/10.1101/2020.01.23.20018549.

Ma J, Earn DJ. Generality of the final size formula for an epidemic of a newly invading infectious disease. Bull Math Biol. 2006;68(3):679–702.

Brauer F. The final size of a serious epidemic. Bull Math Biol. 2019;81(3):869–77.

Paulo AC, Correia-Neves M, Domingos T, Murta AG, Pedrosa J. Influenza infectious dose may explain the high mortality of the second and third wave of 1918–1919 influenza pandemic. PLoS One. 2010;5(7):e11655. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0011655.

Cori A, Ferguson NM, Fraser C, Cauchemez S. A new framework and software to estimate time-varying reproduction numbers during epidemics. Amer j epid. 2013;178(9):1505–12.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Infectious Diseases of Poverty

Tập 9 Số 1

Thông tin tác giả