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关于甲流,数据“说话”:何时达峰,持续多久?

导 读

兔年伊始,甲型流感这一不容忽视的“敌人”,已经在不知不觉中开始了“流窜攻击”。全国多地有学校因流感临时停课,“流感”类关键词也频频登上热搜。根据国家流感中心发布的《2023第9周流感周报》数据显示1,截至3月5日,南、北方地区流感病毒检测阳性率持续上升,其中北方地区甲类流感病毒阳性率已经接近往年流感流行期水平。

人们不禁讨论,一次强烈的流感季是否即将到来?这个与新冠肺炎病毒同属上呼吸道传染疾病的甲流有什么样的特点?本轮甲流的流行传播是否如大家感觉的那样严重?这一轮冬春季流感将会持续多长时间,预计将在什么时间开始下降?对这些近期引起广泛关注的问题,IQVIA高级分析团队基于历史数据的梳理和模型的预测,总结了以下内容与读者分享。

1

什么是甲流?

甲流是由甲型流感病毒引起的一种呼吸道传染性疾病。流感病毒根据核蛋白和基质蛋白不同,分为甲、乙、丙、丁四型。目前感染人的主要是甲型流感病毒中的H1N1、H3N2亚型及乙型流感病毒中的Victoria和Yamagata系2。历史上著名的5次流感大流行(1918年西班牙流感、1957年亚洲流感、1968年香港流感、1977年俄罗斯流感、2009年H1N1流感)均为甲流病毒所致,因此甲流防控在公共卫生方面具有十分重要的意义3

甲流具有传染性强、人群普遍易感的特点,症状主要包括发热、头痛、肌痛、咽喉痛、咳嗽、鼻塞等。流感病毒主要通过打喷嚏和咳嗽等飞沫传播,经口腔、鼻腔、眼睛等黏膜直接或间接接触感染。此外,在人群密集或通风不良的空间中,也可能通过气溶胶的形式传播。甲流为自限性疾病,大多数患者预后良好,无并发症患者通常于发病3到5天后发热逐渐消退,全身症状好转。但是部分患者可能会出现肺炎等并发症,或基础疾病加重,发展成重症病例2,4,5

2

本轮甲流有什么特点?

根据国家流感中心发布的流感报告1,我们对2013年以来的冬春季流感的流行情况及特点进行了梳理和总结(表1)。

结合往年情况,本轮甲型流感季呈现如下特点:

(1)开始时间较晚

参照往年流感的流行情况,12月初至2月底是流感季的高发期。一方面,由于冬季天气寒冷干燥,流感病毒在低温和低湿度的环境中更稳定、易存活;另一方面,冬季人们的身体抵御病毒感染的能力较弱,并多在室内聚集活动,空气流通不畅,这更有利于病毒在人群之间传播。然而,本轮冬春季甲流的爆发时间较往年稍晚,2023年2月下旬才开始进入传播警戒期。出现这一现象的原因可能是2022年冬季新冠病毒的流行,改变了人们的免疫系统状况和卫生行为习惯,同时也对流感的流行传播规律造成了干扰

(2)传播速度快

基于世界卫生组织对流感的流行阶段的划分6,如果我们将流感样病例的阳性率从5%以下(常规阳性率)增长至25%以上或当季最高点(流行期阳性率)的时期定义为流感传播的警戒期,本轮流感的警戒期预计仅持续2周。相比之下,过去十年冬春流感季的警戒期通常为4-6周。由此可见,本轮流感病毒在流行阶段初期的发展速度相对较快

(3)有两种及以上亚型的病毒同时传播

在过去十年中,流感病毒通常呈现交替主导的趋势,即同一时间仅有一种类型的病毒在流行。当两种病毒类型的病毒交替出现时,可能会造成同一流感季节发生两次流感流行高峰,或一个主高峰一个次高峰的情况,这也是某些流感季节使人们感觉持续时间很长、似乎持续了整个冬天的原因。然而,本轮甲流的广泛传播存在H1N1亚型和H3N2亚型病毒同时快速增长的情况,这样的情况可能会导致一个持续时间短但感染率较高的流感季节。

3

流感年年来,为什么今年感觉如此强烈?

如果要描述流感传播的强度,仅凭“感觉“的强弱可能会与实际情况存在偏差。以本轮冬春季甲型流感为例,“消失了”一年的甲流突然出现,引起了人们的广泛关注和讨论,让人们“感觉“今年的流感季来势汹汹。实际上,过去3年新冠病毒的流行,可能提高了人们对于甲型流感这一相似流行性疾病的关注度。与此同时,甲流作为热点话题的讨论可能会进一步增加该话题的影响力,从而在短时间内共同引发人们对于”甲流“话题的网络搜索。如果在此时使用舆情关注度与往年进行对比,得出的结论可能会强于将甲流病毒活动强度本身与往年进行比较的结果(见图1)。

因此,舆情数据更多的是被用作流感活动强度的一个重要参考。而在真实世界的研究中,流行病的发生与传播通常受到种种因素的叠加作用,仅使用单一数据源可能会造成结果的偏差,而使用多个数据来源可以有效提高流感活动监测的稳定性。

事实上,在进入2022年后,全球流感活动一直在持续,而本轮冬春季流感的发生,更有可能是2022-2023年北半球甲型流感病毒大流行的一部分(见图2)。结合流感中心发布的流感报告数据,可以看出本轮甲流活跃的省市主要有北方的山东、河南、黑龙江、甘肃、北京和天津,以及南方的江苏、安徽、浙江、重庆、四川和上海。其他地区虽然有检出甲流病例,但目前还未出现明显的聚集性传播趋势,仍需后续密切观察。

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本轮流感活动的强度和长度如何?

在世界各国流感疾控中心对于流感活动的监测中,通常使用流感样病例率-%ILI(体温≥38℃,伴有咳嗽,或咽疼痛、全身疼痛等症状的急性呼吸道感染病例)作为流感活动强弱的指标。但是由于近三年出现的新冠病例症状与流感样病例高度相似,新冠病毒可能对于使用流感样病例监测流感活动强弱造成干扰。

而在我国国家流感中心公开发布的流感周报数据中1,对于流感病例流感病毒阳性数,流感样病例流感病毒阳性率,流感样病例爆发疫情事件数量也有较长时间的数据记录。这三个指标在与流感活动呈现高度正相关性的同时,可以很大程度避免新冠病毒对于数据的干扰,因此也常常作为流感活动的衡量依据。

IQVIA高级分析团队结合流感中心的流感报告、舆情和气候数据,通过FAN模型(时间序列和机器学习融合模型)对2023年第10-25周的流感样病例流感病毒阳性率进行预测9。南、北方地区在本轮流感季中流感活动特点如下:

流感强度:本季流感中,北方地区甲型病毒的阳性率高于2018年底至2019年的流感季节,流感样病例甲型流感病毒阳性率约为58-62%。

持续时间:北方地区的流感季节从2023年第6周开始,甲型病毒的阳性检测率将快速上升,并预计在第11周前后达到峰值,之后逐渐下降。在第19周(5月初)开始低水平流行,流感季持续时间预计约为18周。

病毒类型:北方地区更偏向以H1N1为主导,H3N2共存。预计在2023年第11周时,H1N1阳性率占甲型病毒阳性率的72%。

流感强度:本轮流感季节中,南方地区的甲型病毒阳性率稍低于北方地区,预计约占检测流感样病例的42-45%,与2018至2019年流感季节中甲型病毒的阳性率基本持平。

持续时间:南方地区的流感季节从第7周开始,预计将于第11周达到峰值,之后流感活动将逐渐减弱,在第22周前后降至低水平流行。整体持续时间长于北方地区,约为19周至20周。

病毒类型:相较于北方地区,南方地区H3N2病毒活跃度稍低。预计在2023年11周时,H1N1阳性率占甲型病毒阳性率的85-87%。

需要注意的是,流感病毒的传播和流行规律受到多种因素的共同影响,包括流感疫苗接种率、公共卫生环境,地区之间的病毒的差异、气候条件等。这使得病毒流行规律的预测具有相当的难度。我们仍将持续关注和追踪当季流感传播趋势的变化,并结合实时数据对预测结果进行更新。

结 语

流行性感冒是一种普遍存在于全球范围内的疾病,也是我国重点防治的传染病之一。依托于我国逐步完善的流感监测网络,大数据分析成为了我们了解、应对流感时不可缺少的工具。IQVIA高级分析团队对于流感等流行性疾病对公共卫生安全造成的潜在威胁保持时刻警惕,同时也在不断迭代关于流行病传播预测的模型和方法(见图5-1,5-2),希望能够在这一健康话题的讨论中做出贡献。

参考文献
  1. 中国国家流感疾控中心《流感周报》

    https://ivdc.chinacdc.cn/cnic/zyzx/lgzb/

  2. 中华人民共和国国家卫生健康委员会, 国家中医药管理局. 流行性感冒诊疗方案(2020年版) [J] . 中华临床感染病杂志, 2020, 13(6): 401-405,411. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1674-2397.2020.06.001.

  3. 秦颖, 赵梦娇, 谭亚运, 李晓清, 郑建东, 彭质斌, 冯录召. 中国流感大流行的百年历史. 中华流行病学杂志, 2018, 39(8): 1028-1031

  4. 王静, 连江山, 李朋, 等.  甲型流感病毒感染患者的临床特征及并发肺炎的影响因素 [J]. 国际流行病学传染病学杂志, 2022, 49(1) : 42-46. DOI: 10.3760/cma.j.cn331340-20210528-00112.

  5. 世界卫生组织《禽流感及其它人畜共患型流感》https://apps.who.int/mediacentre/factsheets/avian_influenza/zh/index.html

  6. 世界卫生组织《流感大流行风险管理》

    http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/259893/WHO-WHE-IHM-GIP-2017.1-chi.pdf?sequence=7&isAllowed=y

  7. 百度关键词搜索指数数据

    http://index.baidu.com

  8. WHO世界流感病毒哨点监测数据

    https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZTkyODcyOTEtZjA5YS00ZmI0LWFkZGUtODIxNGI5OTE3YjM0IiwidCI6ImY2MTBjMGI3LWJkMjQtNGIzOS04MTBiLTNkYzI4MGFmYjU5MCIsImMiOjh9

  9. IQVIA高级分析团队《基于时序模型+机器学习方法的感冒相关药品市场销量预测模型构建》

    https://mp.weixin.qq.com/s/V6ON6pzHoIo34LwH9K8PoQ

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