在一项新的研究中，来自中国北京大学、中国疾病预防控制中心和美国美家过敏与传染病研究所的研究人员通过应用概率中的更新理论来减少初始病例报告中的回忆偏差（recall bias），对COVID-19的潜伏期有了新的估计。相关研究结果于2020年8月7日在线发表在Science Advances期刊上，论文标题为“Estimation of incubation period distribution of COVID-19 using disease onset forward time: a novel cross-sectional and forward follow-up study”。
图片来自Science Advances, 2020, doi:10.1126/sciadv.abc1202
他们的平均估计值为7.76天，这比之前估计的4至5天要长，涉及的患者样本量是迄今为止此类分析中最大的。这些结果为卫生当局提供了一个可能更准确的潜伏期数字，可以为采取隔离等遏制措施和调查疾病传播的研究提供指导。
各国和卫生当局已经实施了隔离等各种遏制措施以减缓COVID-19的传播。为了有效地发挥作用，这些策略取决于对这种疾病潜伏期（incubation period）---从某人被感染到表现出疾病的最初症状之间的时间---以及它因人而异的程度的了解。然而，科学家们缺乏对COVID-19潜伏期的可靠估计。现有的对4到5天的估计是基于小样本量、有限的数据和可能受患者或采访者记忆或判断偏差影响的自我报告。
在一项新的研究中，这些研究人员开发出一种低成本的方法来估计这种疾病的潜伏期，并将它应用于1084例已知有中国武汉旅游或居住史的COVID-19确诊病例。他们的方法通过依靠公共数据库中的感染日期来提高准确性，并利用概率中的更新理论来减少回忆偏差--对过去事件的不准确回忆。
最终，这些研究人员计算出这种疾病的潜伏期中位数为7.76天，其中10%患者的潜伏期为14.28天。他们指出，这一发现可能会让采取标准14天隔离的卫生当局感到担忧，但是值得注意的是，他们的方法依赖于几个假设，可能不适用于此后这种病毒可能发生突变的病例。
热门跟贴