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新型冠狀病毒:我們已知、要知,及想知的事

2020/1/30 — 18:50

新型冠狀病毒 (2019-nCoV) 逐漸傳播到各國,發源地中國大陸的確診感染人數超過 7,000 人,香港亦有 10 宗感染個案。不論是官方、媒體、以及科學家都對新型冠狀病毒了解有限。我們引用了一切能找到的可靠公開信息,希望幫助大家了解病毒的症狀、致命率、來源、防範方法,以及科學家預測其擴散的工作。

至於疫情的地區和時間分佈,大家可以參考美國 John Hopkins 大學架設的網頁地圖

一/我中招了嗎?疾病有多危險?新型冠狀病毒病徵一覽

與所有新出現的疾病一樣,科學家對新型冠狀病毒了解有限。感染機會也會因日常出入地方而有所不同。截至 1 月 30 日下午二時為止,本港已知有 10 宗確診個案,有 6 男 4 女,年齡界乎 39–73 歲,而綜合公開數據計算出的死亡率 (mortality rate) 約為 2.2%,暫時相對 SARS (~10%) 或 MERS (~35%) 的死亡率低。然而,死亡率低並不代表安全,現時科學家對病毒了解仍有限,需繼續留意疫情消息評估風險。

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新型冠狀病毒的潛伏期估計約為 1–14 日,截稿前唯一經過學者同行評審的平均日數爲 5.2 [6] 。從早期個案觀察,患者大多會出現發燒、流感症狀如咳嗽、喉嚨痛、噴嚏和頭痛,嚴重者也會出現呼吸困難等症狀 [5]。 不過同樣也會有未必會出現病徵的隱形患者。患者病情各有輕重,由只是輕微症狀、至嚴重、甚至死亡皆有。截止 1 月 29 號傍晚 6 時,香港確診個案中有 1 人嚴重,7 人情況穩定,袁國勇教授在記招表示(見影片 56:42)穩定個案暫時不需要藥物治療,亦指出平時身體健康的病人有機會自行痊癒。

如果出現上述病徵,無需驚慌,因為流感和感冒等呼吸道疾病同樣會有類似病徵,而現時亦正值流感高峰期,所以患上流感機會仍然高。若懷疑感染,請先戴上口罩,在求診前先致電通知家庭醫生,向醫護人員提出懷疑自己患上新型冠狀病毒。若向政府門診服務求診,則在到達診所後,盡快通知當值醫療人員,並遵從醫護人員指示。此外,也可以先自行記錄有機會曾接觸到的人士,包括家人、朋友、同事,以及曾乘搭的交通工具及時間等,幫助衛生部門追蹤相關人士。

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二/口罩可以保護你嗎?有甚麼其他防疫方法?

簡單一句:正確配戴可以不正確配戴則會害死你

疫情消息傳出後,不論是中國大陸還是香港、甚至其他國家也有口罩供不應求的情況。多國衛生部門均認為新型冠狀病毒如同類病毒引起的 SARS 和 MERS 一樣,主要可經飛沫傳播,口罩亦是阻隔新型冠狀病毒傳播的重要工具。

咳嗽與噴嚏飛沫直徑一般為 1–2,000 微米 (micrometer, ㎛),一般外科口罩由防濺外層、過濾中層,以及吸濕內層三層組成,大約可阻隔 3 微米粒子穿過。大多飛沫為 4 微米,在一般使用下已有足夠保護性,而世衛建議一般醫護人員應配戴此類口罩。對於一般市民而言,除非要到醫院等較高風險地方,否則都無需特意購買 N95 口罩。另外,也應避免使用俗稱「豬咀」的呼吸器,因為用家未知知道怎樣妥善清潔表層,或有機會增加感染風險。

反而更重要是在購買外科口罩時要留意其製造規格和物料等。市面上有不同款式外科口罩,保護功能也有一定差異,詳情可參考消委會的測試報告

最基本、也最有效保護自己的方法是注意個人衛生:常洗手、減少不必要接觸,保持家居清潔等都可大幅減低患病機會。2003 年 SARS 疫情,董太一句「洗手、洗手,洗手。」至今仍然適用。

三/從何而來?從何而去?

與其他疫情一樣,了解疾病源頭對遏止新型冠狀病毒疫情極為重要,亦有助分辨患者是經人傳人還是動物感染。可是,現時科學家仍未能確定真正源頭。

官方說法,是指早期大部份個案是來自武漢當地華南海鮮市場。該市場雖名為「海鮮市場」,但實際上同時販賣不少珍禽異獸,當中包括蛇、竹鼠等野味,亦有銷售豬肉等主流肉類。市場最終在 1 月 1 日關閉。

不過上周五刊於《刺針》研究卻可能顯示真正源頭未必是市場,或另有源頭。首先,研究指最早的發病日期爲 12 月 1 日。不過,發病者的家人未有出現發燒及任何呼道病徵,而且數據不足,研究人員未能確認他與後期個案的關連。

從《刺針》報告數據可見,首 41 個患者中,當中 14 個未有直接接觸過該市場。傳染病學家 Daniel Lucey 接受科學訪問時表示:「13 (作者按:實為 14 )個無關,是一個很大的數目。」他認為若數據正確,有機會代表病毒早在武漢出現人傳人個案,而疾病有機會是由市場外,帶回市場內。

演化生物學研究也支持 Lucey 說法:演化生物學家 Kristian Andersen 也在 1 月 19 日發表他的基因組研究,則指出病毒最近共同祖先早期是在 10 月 1 日出現。而另一演化樹分析研究則顯示,患者病毒株均是來自同 11 月的共同祖先,同一「血緣」的病毒感染了幾批獨立的人。由此推算,人類最早受感染的時間大約是在 11 月發生,之後再出現人傳人個案,並在 12 月時出現多個個案爆發。不過實際來源仍是不得而知,其中一個可能解釋是野生動物早已出現「溢出感染 (spillover infection) 」感染人類,而該人類未必有出現明顯徵狀,所以未被發現。

首 41 宗個案圖表/Huang et al (2020)

首 41 宗個案圖表/Huang et al (2020)

此前研究顯示,新型冠狀病毒與 SARS 同屬於冠狀病毒譜系 B  (Betacoronovirus lineage) ,原宿主相信也是野生動物。世界衛生組織曾在華南市場上採集環境樣本嘗試找出其動物宿主,可是最終未辨認出病毒與哪一種動物相關。究竟病毒是從哪一種動物「跳躍」至人類呢?最新刊於《刺針》的基因排序研究中,就分析從 9 個病人身上取得的 10 個新型冠狀病毒的基因序列,發現全部都極為相似,至少有 99.98% 相同。由於基因序列差異極少,研究人員相信病毒是在近期才溢出感染人類。研究隊伍再將此基因序列與其他病毒基因序列比較,發現兩種自然宿主為蝙蝠的冠狀病毒基因均與新型冠狀病毒極為相似——相反,病毒與 SARS 相似度約為 70%,MERS 則只有約 50%。換言之,蝙蝠有機會是病毒宿主之一。然而,華南市場內並無販賣蝙蝠,而 BBC  報道也指出蝙蝠湯在中國其實不流行,而 NOW 更揭發流傳片段更非在中國內拍攝,而是太平洋島國帕勞

反而更需研究的是,病毒傳染至人類前,可能還存在一個「中間宿主」,令病毒更有效感染到人類。有科學家曾提出可能是蛇,但部份流行病學家則對此有質疑,指未有明顯機制顯示病毒能感染蛇。

四/疫症水晶球:用數學預測擴散和染病人數

過去一個月我們見識了各種防疫措施:輕則測量體溫,重則封鎖交通來往。防止疫症擴散的同時,政策制定者該如何避免不必要的痛苦呢?怎樣的防疫強度才算合適呢?要回答這些問題,我們必須量度和分析疫症的擴散,像福爾摩斯那樣將數據抽絲剝繭、輔以數學工具和對傳染病的認識,最後給出合理的估算。

對的,是估算。由於研究人員無法洞察每個人流動、每個病毒傳播的動向,因此只能提供有理據的估算,其參考價值取決於背後因爲缺乏仔細數據而作的假設。例如英國倫敦帝國學院 1 月 25 日發表的報告就假設了最初透過動物染病的有 40 人,而這個數字會影響疫症規模的預測。40 是個合理數字:畢竟 1 月 2 號也就是爆發初期時,就有 41 個病人在武漢確診;雖然後來才知道當中只有 27 人到過華南海鮮市場 (Huang et. al 2020),但考慮到確診人數會低於收感染人數,四十可以接受。

怎樣量度擴散速度呢?最近新聞提到的「基本傳染指數」 R0 是個辦法,它的意思是每個患者會感染「平均」多少個人,R0 比 1 大的時候疫症會繼續擴散,比 1 少的話疫症會漸漸消失。透過戴口罩、勤洗手、開發疫苗、隔離病患等防疫工作,我們可以切斷病毒傳播鏈,漸漸降低 R0 直至全部人痊癒。

由於現有資料有限,根據 Vox 總結世界各地的團隊推測 R0 從 1.4 到 5.47 不等。世界衛生組織共識認爲 SARS 爲 3.0,而惡名遠播的麻疹是 11-18。換言之,我們必須嚴防新型肺炎,但幸好暫時所見,它的傳播力並不如麻疹,更不用提科幻故事裏的喪屍病毒了。

心水清的讀者會留意到,R0 只是個平均值,意味着每個人得病後的傳染力會不一樣。尤其是經過 SARS 一役,科學界清楚意識到「超級傳染者」的存在。2005 年《自然》期刊的一篇論文 [7],奠定了個人傳播力差別的量化分析框架;現時研究新型肺炎傳播的論文和預印報告,都會引用這篇論文。不是專家的我們只需要謹記一點:傳染力因人及地點而異,鍾南山院士提到的「一個武漢病人傳染十四個醫護人員」的個案,並不能當作普遍情況作推斷——本身醫院傳播機會就比較高。

最後,相信很多人都對確診數字有疑,覺得真實感染數字應該更高。港大醫學院團隊估計,直至 1 月 25 日武漢市內的被感染人數達過萬人,比官方確診的約五千個案爲多。臺灣疾病管制局防疫醫師羅一鈞 2014 年的演講或解釋了爲甚麼確診數字未必如港大模型預測一樣

港大醫學院推測、 1 月 25 日武漢市內的病發(左)和感染數字(右)概率分佈。圖片來自 1 月 27 號記招所用簡報。港大梁卓偉教授的用詞是「確診(左)」和「隱形確診(右)」數字,但爲了避免跟本文多此提到的化驗「確診」 混淆,我們換了字眼。 圖/ 1 月 27 號記招所用簡報。

港大醫學院推測、 1 月 25 日武漢市內的病發(左)和感染數字(右)概率分佈。圖片來自 1 月 27 號記招所用簡報。港大梁卓偉教授的用詞是「確診(左)」和「隱形確診(右)」數字,但爲了避免跟本文多此提到的化驗「確診」 混淆,我們換了字眼。 圖/ 1 月 27 號記招所用簡報。

即使在信息流通的臺灣社會,從病人被感染到醫生確診上報,時間滯後也是無可避免:爲了避免虛驚一場申報有既定準則,而病原體測試亦需要時間。羅醫師更指出,雖然臺灣防疫機關可以透過醫生自覺、民衆慣常自願申報身體情況、甚至是 Google 搜索詞頻率預警疫症,但科技手段的推進遲早會接觸到私隱的底線。故此,即使是開放社會的確診數據也會比真實感染數字爲低。

關於新型肺炎;鑑於世界衛生組織在 1 月 17 日才發表了統一實驗室測檢手法 [13],讓全世界包括中國的醫護人員有流程可以跟隨,《衛報》提到的慌亂醫治而沒有記錄在案的情況才可能得以減少。而鑑於特殊國情,國家主席習近平在 1 月 20 日的首次公開抗疫宣告有機會是減少瞞報、令數字突然增加的原因之一。

五/政府應有甚麼防疫策略?

防疫與戰爭一樣,最重要是知己知彼,才能百戰百勝。政府應確保疫情資訊透明度,為公眾即時資訊,為科研隊伍提供疾病數據。流行病學家 David Heymann 在《刺針》撰寫評論文章 [4],指疫情更突顯資訊流通、各國科研隊伍互通的重要性。

減少人口流動是其中一個方法。現時不少國家也開始實施「封關」政策,更特別針對來自武漢地區旅客。不過封關效用仍然是不得而知,考慮因素包括個別地區情況。香港大學研究認為,控制人口流動是其中一個可行抑制疫情的方法。不過流行病學家 Jonathan Read 刊於預印期刊 Medrxiv[11]、未經同儕評核報告則指出,即使將武漢 99% 封鎖,也只能減少約 24.9 % 的疫情擴散。全面「封城」或者是封關是近代抗疫史上少見政策,實際效果也是無從得之,需時間了解。

在控制疫情上,更重要是怎樣安定民心。 2003 年 SARS 一疫、2009 年豬流感,以及 2011 年福島「盲搶鹽」事件等,均顯示民心不穩會有機會增加抗疫難度。特別是民眾正面對新型冠狀病毒未知性——已會觸發較強烈情緒反應,而對政府極不信任,更會加劇此種反應。政府應主動安定民心:全面封關實質效果雖然未知,但至少可令民眾知道政府正積極抗疫。醫學史教授 Howard Markel 日前也在《紐約時報》撰文 [10],指武漢封城與以往其他抗疫政策認為一樣是 “too much too late”。他認為抗疫更重要是取信於民,可先執行較嚴謹政策,之後再科學證據慢慢緩減。

美國心理學會文章曾引述《英國健康心理學期刊》 2014 年報告指出 [1],最不能接受有不確定性的民眾,就最易在疫情期間感到焦慮,也不太相信自己有方法防疫。 文章亦指,政府坦誠溝通亦極為重要,應準確地向民眾交代資訊,也應在提供防疫策略詳盡資訊,配合圖片溝通等作用就更大——現時已有不少民間組織或媒體有推出類似宣傳單張。

六 / 總結

總括而言,新型冠狀病毒可能在 11 月已經出現、並感染到第一個病人,隨後透過華南海鮮市場、人傳人,以及其他潛在來源擴散開去。新病毒的症狀跟流感差不多,有人得重症而呼吸困難、器官衰竭,亦有更多的人症狀比較輕微;截止 1 月 30 日死亡率爲 2.2% 左右,比 SARS 的~10.0% 爲低。(死亡率:死亡數字除以確診數字。),而截至 1 月 31 日為止已治瘉 143 人。

新病毒的危險之處在於,潛伏期最長達 14 天,甚至症狀出現前已經可以感染別人。爲了減低傳播風險,市民最好用梘液勤洗手、正確佩戴口罩,並避免觸摸眼、口、鼻和口罩表面。保持室內空氣流通,亦有助減低染上病毒的風險。請注意:掛頸式空氣清新機不能預防病毒,請勿藥石亂投。

科學家正在努力尋找病毒的動物宿主,並隨着疫情演變時時更新對傳播力的估算。但防疫抗疫不能只靠象牙塔內的學者,還需要政府和社會各界同心協力;當任何一方放棄了積極應對時,任何努力只能算是力挽狂瀾。

參考資料:

  1. American Psychological Association, An epidemic of fear, 2015

  2. Chan, J. F.-W.; Yuan, S.; Kok, K.-H.; To, K. K.-W.; Chu, H.; Yang, J.; Xing, F.; Liu, J.; Yip, C. C.-Y.; Poon, R. W.-S.; et al. A Familial Cluster of Pneumonia Associated with the 2019 Novel Coronavirus Indicating Person-to-Person Transmission: A Study of a Family Cluster. The Lancet, Published Online. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30154-9.

  3. Gralinski, L.E. & Menachery, V.D. (2020). Return of the Coronavirus: 2019-nCoV. Viruses, 12, 135. DOI: https://doi.org/10.3390/v12020135

  4. Heymann, D.L. (2020). Data sharing and outbreaks: best practice exemplified. The LancetPublished Online. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30184-7

  5. Huang, C.; Wang, Y.; Li, X.; Ren, L.; Zhao, J.; Hu, Y.; Zhang, L.; Fan, G.; Xu, J.; Gu, X.; et al. Clinical Features of Patients Infected with 2019 Novel Coronavirus in Wuhan, China. The Lancet, Published Online. DOI:. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5.  

  6. Li, Q.; Guan, X.; Wu, P.; Wang, X.; Zhou, L.; Tong, Y.; Ren, R.; Leung, K. S. M.; Lau, E. H.Y.; Wong, J. Y.; et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia. New England Journal of Medicine, Published Online. DOI: https://doi.org/10.1056/NEJMoa2001316.

  7. Lloyd-Smith, J. O.; Schreiber, S. J.; Kopp, P. E.; Getz, W. M. Superspreading and the Effect of Individual Variation on Disease Emergence. Nature 2005, 438 (7066), 355–359. https://doi.org/10.1038/nature04153.

  8. Lu, R., Zhao, X., Li, J., Niu, P., Yang, B., Wu, H.,...& Tan, W. (2020). Genomic characterisation and epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. The Lancet, Published Online. DOI: https://doi.org/10.1016/ S0140-6736(20)30251-8

  9. New Scientist, Can an N95 face mask protect you from catching the new coronavirus?, 27 January 2020

  10. New York Times, Will the Largest Quarantine in History Just Make Things Worse?, 27 January 2020 

  11. Read, J.M., Bridgen, J.RE., Cummings, D.A.T., Ho, A. & Jewell, C.P. (2020)Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions. MedRxiV, Published Online. DOI: https://doi.org/10.1101/2020.01.23.20018549

  12. Wang, C., Horby, P.W., Hayden, F.G. & Gao, G.F. (2020).  A novel coronavirus outbreak of global health concern. The Lancet, Published Online. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30185-9

  13. Zhao, S.; Ran, J.; Musa, S. S.; Yang, G.; Lou, Y.; Gao, D.; Yang, L.; He, D. 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. bioRxiv 2020, 2020.01.23.916395. https://doi.org/10.1101/2020.01.23.916395.

註:
1 月 31 日更新,加入治瘉人數。

文/客席作者 Everest 、 Edward Ho;審核/Alan Chiu、TC Chow

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