w grudniu 2019 r.zgłoszono klaster ciężkich przypadków zapalenia płuc o nieznanej przyczynie W Wuhan, Prowincja Hubei, Chiny. Początkowe skupisko było epidemiologicznie związane z hurtowym rynkiem owoców morza W Wuhan, chociaż wiele z pierwszych 41 przypadków zostało później zgłoszonych jako nie mające znanej ekspozycji na rynek (1). Nowy szczep koronawirusa należący do tej samej rodziny wirusów, które powodują zespół ostrego ostrego układu oddechowego (SARS) i zespół oddechowy Bliskiego Wschodu (Mers), a także 4 ludzkie koronawirusy związane z przeziębieniem, został następnie wyizolowany z próbek 4 przypadków dolnych dróg oddechowych w dniu 7 stycznia 2020 r. (2). Zakażenie wirusem, ciężki zespół ostrego układu oddechowego coronavirus 2 (SARS-CoV-2), może przebiegać bezobjawowo lub może prowadzić do łagodnej do ciężkiej choroby objawowej (coronavirus disease 2019) (3). W dniu 30 stycznia 2020 r.Światowa Organizacja Zdrowia ogłosiła, że epidemia SARS-CoV-2 stanowi zagrożenie dla zdrowia publicznego o zasięgu międzynarodowym, a na całym świecie zgłoszono ponad 80 000 potwierdzonych przypadków (4, 5) na dzień 28 lutego 2020 r. W dniu 31 stycznia 2020 r. Amerykańskie Centrum Kontroli i Zapobiegania Chorobom ogłosiło, że wszyscy obywatele powracający z prowincji Hubei w Chinach zostaną objęci obowiązkową kwarantanną przez okres do 14 dni (6).

nasze obecne zrozumienie okresu inkubacji COVID-19 jest ograniczone. Wczesna analiza oparta na 88 potwierdzonych przypadkach w chińskich prowincjach poza Wuhan, wykorzystująca dane o znanej podróży do i z Wuhan W celu oszacowania interwału ekspozycji, wykazała średni okres inkubacji wynoszący 6,4 dnia (95% CI, 5,6 do 7,7 dnia), z zakresem od 2,1 do 11,1 dnia (7). Inna analiza oparta na 158 potwierdzonych przypadkach poza Wuhan oszacowała medianę okresu inkubacji na 5,0 dni (CI, 4,4 do 5,6 dni), z zakresem od 2 do 14 dni (8). Szacunki te są na ogół zgodne z szacunkami z 10 potwierdzonych przypadków w Chinach (średni okres inkubacji, 5.2 dni) oraz na podstawie doniesień klinicznych dotyczących rodzinnej grupy COVID-19, w której objawy pojawiły się po 3 do 6 dniach od założenia ekspozycji W Wuhan (1). Te szacunki okresu inkubacji SARS-CoV-2 są również zgodne z szacunkami innych znanych koronawirusów ludzkich, w tym SARS (średnia, 5 dni; zakres, 2 do 14 dni ), MERS (średnia, 5 do 7 dni; zakres, 2 do 14 dni) i ludzkiego koronawirusa innego niż SARS (średnia, 3 dni; zakres, 2 do 5 dni ).

okres inkubacji może informować o kilku ważnych działaniach w zakresie zdrowia publicznego w przypadku chorób zakaźnych, w tym o aktywnym monitorowaniu, nadzorze, kontroli i modelowaniu. Aktywne monitorowanie wymaga, aby osoby potencjalnie narażone kontaktowały się z lokalnymi organami ochrony zdrowia w celu codziennego zgłaszania swojego stanu zdrowia. Zrozumienie czasu trwania aktywnego monitorowania potrzebnego do ograniczenia ryzyka braku zakażeń SARS-CoV-2 jest konieczne, aby służby zdrowia mogły skutecznie korzystać z ograniczonych zasobów. W tym artykule przedstawiamy szacunki okresu inkubacji COVID – 19 i liczby zakażeń objawowych pominiętych w różnych scenariuszach aktywnego monitorowania.

metody

gromadzenie danych

szukaliśmy wiadomości i raportów dotyczących zdrowia publicznego potwierdzonych przypadków COVID-19 na obszarach o nieznanym przekazaniu społeczności, w tym w prowincjach, regionach i krajach poza Hubei. Przeszukaliśmy raporty w języku angielskim i Chińskim i zebraliśmy dane niezbędne do oszacowania okresu inkubacji COVID-19. Dwóch autorów niezależnie przejrzało pełny tekst każdego z opisów. Rozbieżności zostały rozwiązane w drodze dyskusji i konsensusu.

dla każdego przypadku zarejestrowaliśmy czas możliwego narażenia na SARS-CoV-2, każdy początek objawów, początek gorączki i wykrycie przypadku. Dokładny czas zdarzeń był używany, gdy to możliwe; w przeciwnym razie zdefiniowaliśmy konserwatywne górne i dolne granice dla możliwego interwału każdego zdarzenia. W większości przypadków interwał możliwego narażenia SARS-CoV-2 został zdefiniowany jako czas pomiędzy najwcześniejszym możliwym przybyciem do Wuhanu a ostatnim możliwym odlotem z Wuhanu. W przypadkach, w których w przeszłości nie podróżowano Do Wuhan, ale zakładano ekspozycję na osobę zaraźliwą, interwał możliwego narażenia SARS-CoV-2 zdefiniowano jako maksymalny możliwy interwał narażenia na osobę zaraźliwą, w tym czas przed wystąpieniem objawów u osoby zaraźliwej. Pozwoliliśmy na możliwość dalszej ekspozycji w obrębie znanych klastrów (na przykład rodzin podróżujących razem), gdy kolejność transmisji była niejasna. Założyliśmy, że ekspozycja zawsze poprzedzała wystąpienie objawów. Jeśli nie byliśmy w stanie określić ostatniego czasu ekspozycji na podstawie dostępnego raportu przypadku, zdefiniowaliśmy górną granicę interwału ekspozycji jako ostatni możliwy czas wystąpienia objawów. Gdy nie udało się ustalić najwcześniejszego możliwego czasu ekspozycji, zdefiniowaliśmy go jako 1 grudnia 2019 r., datę wystąpienia objawów w pierwszym znanym przypadku (1); przeprowadziliśmy analizę wrażliwości w celu wyboru tej uniwersalnej dolnej granicy. Kiedy nie można było określić najwcześniejszego możliwego czasu wystąpienia objawów, założyliśmy, że jest to najwcześniejszy czas możliwego narażenia. Gdy nie udało się ustalić ostatniego czasu możliwego wystąpienia objawów, założyliśmy, że jest to ostatni czas możliwego wykrycia przypadku. Zebrano również dane dotyczące wieku, płci, kraju zamieszkania i możliwej drogi narażenia.

Analiza statystyczna

przypadki zostały uwzględnione w analizie, jeśli mieliśmy informacje o odstępie czasu ekspozycji na SARS-CoV-2 i początku objawów. Oszacowaliśmy czas inkubacji za pomocą wcześniej opisanego parametrycznego modelu przyspieszonego czasu awarii (13). Dla naszej podstawowej analizy założyliśmy, że czas inkubacji przebiega zgodnie z rozkładem log-normalnym, jak w innych ostrych infekcjach wirusowych układu oddechowego (12). Model dopasowujemy do wszystkich obserwacji, a także tylko do przypadków, w których pacjent miał gorączkę i tylko tych wykrytych wewnątrz lub poza Chinami kontynentalnymi w analizach podzbiorowych. Na koniec dopasowujemy również 3 inne powszechnie używane rozkłady okresu inkubacji (gamma, Weibull i Erlang). Oszacowaliśmy medianę czasu inkubacji i ważne kwantyle (2,5 TH, 25th, 75th i 97,5 TH percentyle) wraz z ich bootstrapped CIs dla każdego modelu.

korzystając z tych szacunków okresu inkubacji, określiliśmy ilościowo oczekiwaną liczbę niewykrytych przypadków objawowych w aktywnym programie monitorowania, dostosowując metodę opisaną przez Reicha i współpracowników (14). Uwzględniliśmy różny czas trwania aktywnego programu monitorowania (od 1 do 28 dni) i indywidualne ryzyko zakażenia objawowego (niskie ryzyko: 1 na 10 000 szansa zakażenia; średnie ryzyko: 1 na 1000 szansa; wysokie ryzyko: 1 na 100 szansa; zakażone: 1 na 1 szansa). Dla każdego zestawu oszacowań parametrów z modelu log-normal obliczyliśmy prawdopodobieństwo wystąpienia infekcji objawowej po aktywnym programie monitorowania o określonej długości dla danego poziomu ryzyka. Model ten zakłada zachowawczo, że osoby są narażone na SARS-CoV-2 bezpośrednio przed aktywnym programem monitorowania i zakłada doskonałe ustalenie przypadków objawowych, które rozwijają się w ramach aktywnego monitorowania. Zgłaszamy średnią i 99. percentyl oczekiwanej liczby niewykrytych przypadków objawowych dla każdego scenariusza aktywnego monitorowania.

wszystkie szacunki są oparte na osobach, u których wystąpiły objawy, a ta praca nie wnioskuje o bezobjawowym zakażeniu SARS-CoV-2. Analizy przeprowadzono przy użyciu pakietów coarseDataTools i activemonitr w języku programowania statystycznego R w wersji 3.6.2 (R Foundation for Statistical Computing). Wszystkie kody i dane są dostępne pod adresem https://github.com/HopkinsIDD/ncov_incubation (wydanie w momencie składania pod adresem https://zenodo.org/record/3692048) (15).

rola źródła finansowania

wyniki i wnioski zawarte w niniejszym manuskrypcie pochodzą od autorów i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy amerykańskich Centers for Disease Control and Prevention, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institute of General Medical Sciences oraz Fundacji Alexandra von Humboldta. Fundatorzy nie mieli żadnej roli w projektowaniu badań, zbieraniu i analizie danych, przygotowaniu manuskryptu lub decyzji o przedłożeniu manuskryptu do publikacji.

wyniki

zebraliśmy dane z 181 przypadków z potwierdzonym zakażeniem SARS-CoV-2 wykrytym poza prowincją Hubei przed 24 lutego 2020 r. (Tabela 1). Spośród nich 69 (38%) to kobiety, 108 to mężczyźni (60%), a 4 (2%) to osoby nieznanej płci. Mediana wieku wynosiła 44,5 lat (Przedział międzykwartylowy, od 34,0 do 55,5 lat). Przypadki zostały zebrane z 24 krajów i regionów poza Chinami kontynentalnymi (n = 108) i 25 prowincji w Chinach kontynentalnych (N = 73). Większość przypadków (n = 161) miała znaną historię podróży lub pobytu w Wuhan; inni mieli dowody na kontakt z podróżnikami z Hubei lub osobami ze znaną infekcją. Wśród osób, u których wystąpiły objawy we Wspólnocie, mediana czasu od wystąpienia objawów do hospitalizacji wynosiła 1,2 dnia (zakres od 0,2 do 29,9 dnia) (rycina 1).

Tabela 1. Charakterystyka pacjentów z potwierdzonym COVID-19 uwzględnionym w niniejszej analizie (n = 181)*

dopasowując model log-normal do wszystkich przypadków, oszacowaliśmy medianę okresu inkubacji COVID-19 na 5,1 dnia (CI, 4,5 do 5,8 dnia) (Rysunek 2). Oszacowaliśmy, że mniej niż 2.U 5% osób zakażonych objawy wystąpią w ciągu 2,2 dnia (CI, 1,8 do 2,9 dnia) ekspozycji, a objawy wystąpią w ciągu 11,5 dnia (CI, 8,2 do 15,6 dnia) u 97,5% osób zakażonych. Oszacowanie parametru dyspersji wynosiło 1,52 (CI, 1,32 do 1,72), a szacowany średni okres inkubacji wynosił 5,5 dnia.

aby kontrolować ewentualne odchylenia od objawów kaszlu lub bólu gardła, które mogły być spowodowane przez inne, bardziej powszechne patogeny, przeprowadziliśmy tę samą analizę w podgrupie przypadków o znanym czasie wystąpienia gorączki (n = 99), używając czasu od ekspozycji do wystąpienia gorączki jako czasu inkubacji. Szacuje się, że mediana okresu inkubacji do wystąpienia gorączki wynosi 5,7 dnia (CI, 4,9 do 6,8 dnia), przy czym 2,5% osób doświadcza gorączki w ciągu 2,6 dnia (CI, 2,1 do 3,7 dnia), a 97,5% ma gorączkę w ciągu 12,5 dnia (CI, 8,2 do 17,7 dnia) ekspozycji.

ponieważ założenia dotyczące występowania transmisji lokalnej i tym samym okresu możliwego narażenia mogą być mniej stanowcze w obrębie Chin kontynentalnych, analizowaliśmy również tylko przypadki wykryte poza Chinami kontynentalnymi (n = 108). Mediana okresu inkubacji dla tych przypadków wynosiła 5,5 dnia (CI, 4,4 do 7,0 dni), przy czym 95% z zakresu od 2,1 (CI, 1,5 do 3,2) do 14,7 (CI, 7,4 do 22,6) dni. Alternatywnie osoby, które opuściły Chiny kontynentalne, mogą stanowić podgrupę osób z dłuższymi okresami inkubacji, osób, które były w stanie podróżować za granicę przed wystąpieniem objawów w Chinach lub osób, które mogły zdecydować się na opóźnienie zgłoszenia objawów do momentu opuszczenia Chin. W oparciu o przypadki wykryte w Chinach kontynentalnych (N = 73), mediana okresu inkubacji wynosi 4,8 dnia (CI, 4,2 do 5,6 dnia), z 95% zakresem od 2,5 (CI, 1,9 do 3,5) do 9,2 (CI, 6,4 do 12,5) dni. Pełne wyniki tych analiz wrażliwości przedstawiono w tabeli 1 dodatku.

Percentyle okresu inkubacji SARS-Cov-2 z wybranych analiz wrażliwości*

dopasowujemy inne powszechnie stosowane parametryzacje okresu inkubacji (rozkłady gamma, Weibulla i Erlanga). Szacunki okresu inkubacji dla tych alternatywnych parametryzacji były podobne do tych z modelu log-normal (Załącznik Tabela 2).

Szacunki parametrów dla różnych rozkładów parametrycznych okresu inkubacji SARS-Cov-2 na podstawie 181 potwierdzonych przypadków*

biorąc pod uwagę te szacunki okresu inkubacji, przewidzieliśmy liczbę zakażeń objawowych, których spodziewalibyśmy się przegapić w trakcie aktywnego programu monitorowania. Sklasyfikowaliśmy osoby z grupy wysokiego ryzyka, jeśli mają 1 na 100 szans na wystąpienie objawowej infekcji po ekspozycji. W programie aktywnego monitorowania trwającym 7 dni spodziewana liczba zakażeń objawowych pominiętych na każde 10 000 monitorowanych osób wysokiego ryzyka wynosi 21,2 (99 percentyl, 36,5) (Tabela 2 i rycina 3). Po 14 dniach jest bardzo mało prawdopodobne, aby dalsze zakażenia objawowe nie były wykrywane u osób wysokiego ryzyka (średnio 1, 0 niewykrytych zakażeń na 10 000 osób ). Jednak znaczna niepewność pozostaje w klasyfikacji osób na „wysokim”, ” średnim „lub” niskim ” ryzyku wystąpienia objawów, a metoda ta nie bierze pod uwagę roli bezobjawowego zakażenia. Stworzyliśmy aplikację do oszacowania odsetka nieodebranych przypadków COVID-19 w dowolnym aktywnym okresie monitorowania do 100 dni i różnych poziomach ryzyka populacji (16).

Tabela 2. Spodziewana Liczba objawowych zakażeń SARS-CoV-2, które nie zostałyby wykryte podczas aktywnego monitorowania, biorąc pod uwagę różne okresy monitorowania i ryzyko wystąpienia zakażenia objawowego po ekspozycji na lek*

dyskusja

przedstawiamy szacunki okresu inkubacji nowej choroby koronawirusa (covid-19), która pojawiła się w Wuhan, Prowincja Hubei, Chiny, w 2019 roku. Szacujemy, że mediana okresu inkubacji COVID-19 wynosi 5,1 dnia i spodziewamy się, że prawie wszystkie osoby zakażone, które mają objawy, zrobią to w ciągu 12 dni od zakażenia. Stwierdziliśmy, że obecny okres aktywnego monitorowania zalecany przez amerykańskie centra kontroli i Zapobiegania Chorobom (14 dni) jest dobrze poparty dowodami (6). Choroba objawowa jest często związana z przenoszalnością patogenu. Jednakże, biorąc pod uwagę niedawne dowody przeniesienia SARS-CoV-2 przez osoby lekko objawowe i bezobjawowe (17, 18), zauważamy, że czas od ekspozycji do wystąpienia zakażenia (okres utajony) może być krótszy niż szacowany tutaj okres inkubacji, co ma istotne konsekwencje dla dynamiki transmisji.

nasze wyniki są zasadniczo zgodne z innymi szacunkami okresu inkubacji (1, 7-9). Nasza analiza, która opierała się na 181 potwierdzonych przypadkach COVID-19, opierała się na bardziej konserwatywnych założeniach dotyczących możliwego okna wystąpienia objawów i możliwości dalszego narażenia poprzez klastry transmisyjne poza Wuhan. Należy zauważyć, że zastosowanie ustalonych czasów wystąpienia objawów, jak to zostało zastosowane w 3 z 4 wcześniejszych analiz, skraca rozkład okresu inkubacji poprzez zmniejszenie maksymalnego możliwego okresu inkubacji (jeśli stosuje się najwcześniejszy możliwy czas wystąpienia objawów) lub zwiększenie minimalnego możliwego okresu inkubacji (jeśli stosuje się punkt środkowy lub ostatni możliwy czas wystąpienia objawów). Dlatego zastosowanie okna wystąpienia objawów dokładniej odpowiada za pełny rozkład możliwych okresów inkubacji.

chociaż nasze wyniki wspierają obecne propozycje dotyczące długości kwarantanny lub aktywnego monitorowania osób potencjalnie narażonych na SARS-CoV-2, dłuższe okresy monitorowania mogą być uzasadnione w skrajnych przypadkach. Wśród osób zakażonych i u których wystąpią objawy, spodziewamy się, że 101 na 10 000 (99.percentyl, 482) zrobi to po zakończeniu 14-dniowego okresu monitorowania (Tabela 2 i wykres 3), a nasze analizy nie wykluczają, że szacunki te nie będą wyższe. Chociaż konieczne jest rozważenie kosztów przedłużenia aktywnego monitorowania lub kwarantanny w stosunku do potencjalnych lub postrzeganych kosztów braku identyfikacji przypadku objawowego, mogą istnieć scenariusze wysokiego ryzyka (na przykład pracownik służby zdrowia, który opiekował się pacjentem z COVID-19, nie nosząc środków ochrony osobistej), w których rozsądne byłoby przedłużenie okresu aktywnego monitorowania.

ta analiza ma kilka istotnych ograniczeń. Nasze dane obejmują wczesne przypadki, z powiązaną niepewnością w odstępach czasu ekspozycji i wystąpienia objawów. Zastosowaliśmy konserwatywne granice możliwego narażenia i wystąpienia objawów, w których dokładne czasy nie były znane, ale mogą istnieć dalsze niedokładności w tych danych, których nie wzięliśmy pod uwagę. Rozważaliśmy wyłącznie zgłoszone, potwierdzone przypadki COVID-19, które mogą nadmiernie reprezentować osoby hospitalizowane i inne z ciężkimi objawami, chociaż zauważamy, że odsetek wykrytych łagodnych przypadków wzrósł wraz z wzmocnieniem systemów nadzoru i monitorowania. Okres inkubacji w tych ciężkich przypadkach może różnić się od okresu mniej ciężkich lub subklinicznych zakażeń i zazwyczaj nie jest stosowany w przypadku zakażeń bezobjawowych.

Nasz model zakłada stałe ryzyko zakażenia SARS-CoV-2 W Wuhan od 1 grudnia 2019 r.do 30 stycznia 2020 r., w oparciu o datę wystąpienia objawów pierwszego znanego przypadku i ostatniego możliwego narażenia W Wuhan W naszym zestawie danych. Jest to uproszczenie ryzyka zakażenia, biorąc pod uwagę fakt, że ognisko to zmieniło się z prawdopodobnego ogniska pochodzenia wspólnego związanego z rynkiem owoców morza na przeniesienie z człowieka na człowieka. Co więcej, analiza filogenetyczna 38 genomów SARS-COV-2 sugeruje, że wirus mógł krążyć przed grudniem 2019 (19). Aby sprawdzić wrażliwość naszych szacunków na to założenie, przeprowadziliśmy analizę, w której przypadki o nieznanych dolnych granicach ekspozycji ustalono na 1 grudnia 2018 r., o cały rok wcześniej niż w naszej podstawowej analizie. Zmiana tego założenia miała niewielki wpływ na szacunki mediany (0,2 dnia dłużej niż dla ogólnego oszacowania) i 97,5 kwantylu (0,1 dnia dłużej) okresu inkubacji. W zbiorach danych takich jak nasz, gdzie mamy odpowiednie obserwacje z dobrze określonymi minimalnymi i maksymalnymi możliwymi okresami inkubacji dla wielu przypadków, wydłużenie uniwersalnej dolnej granicy ma niewielki wpływ na ogólne szacunki.

praca ta dostarcza dodatkowych dowodów na medianę okresu inkubacji COVID-19 wynoszącą około 5 dni, podobnie jak SARS. Zakładając, że zakażenie wystąpi podczas rozpoczęcia monitorowania, nasze szacunki sugerują, że 101 na 10 000 przypadków wystąpi po 14 dniach aktywnego monitorowania lub kwarantanny. To, czy wskaźnik ten jest dopuszczalny, zależy od oczekiwanego ryzyka infekcji w populacji, która jest monitorowana i rozważana, co do kosztów brakujących przypadków (14). Połączenie tych orzeczeń z przedstawionymi tutaj szacunkami może pomóc urzędnikom Zdrowia Publicznego w ustaleniu racjonalnych i opartych na dowodach polityk kontroli COVID-19.

• 1. Huang C, Wang Y, Li X i in. Cechy kliniczne pacjentów zakażonych nowym koronawirusem 2019 W Wuhan W Chinach. Lancet. 2020;395:497-506. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 2. Zhu N, Zhang D, Wang w i in. China Novel Coronavirus Investigating and Research Team, nowy koronawirus od pacjentów z zapaleniem płuc w Chinach, 2019. N Engl J Med. 2020;382:727-733. doi: 10.1056/NEJMoa2001017 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 3. Nowy Zespół Epidemiologii Reagowania Kryzysowego Na Zapalenie Płuc Wywołane Koronawirusem. Charakterystyka Epidemiologiczna ogniska nowych chorób koronawirusa 2019 (Covid-19)—Chiny, 2020. China CDC Weekly. 2020;2:113-22. Google Scholar
• 4. Światowa Organizacja Zdrowia. Coronavirus disease 2019 (COVID-19): raport sytuacyjny-38. 27 lutego 2020 r. Dostęp na www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200227-sitrep-38-covid-19.pdf?sfvrsn=9f98940c_2 28 lutego 2020 r. Google Scholar
• 5. Światowa Organizacja Zdrowia. Oświadczenie w sprawie drugiego posiedzenia komisji nadzwyczajnej ds. międzynarodowych przepisów zdrowotnych (2005 r.) w sprawie wybuchu nowego koronawirusa (2019 r.-nCoV). 30 stycznia 2020 r. Dostęp na www.who.int/news-room/detail/30-01-2020-statement-on-the-second-meeting-of-the-international-health-regulations-(2005)-emergency-committee-regarding-the-outbreak-of-novel-coronavirus-(2019-ncov) w dniu 31 stycznia 2020 r. Google Scholar
• 6. Biały Dom. Briefing prasowy członków prezydenckiej Grupy Zadaniowej ds. koronawirusa. 31 stycznia 2020 r. Dostęp na stronie www.whitehouse.gov/briefings-statements / press-briefing-members-presidents-coronavirus-task-force on 1 February 2020. Google Scholar
• 7. Backer JA, Klinkenberg D i Wallinga J. Okres inkubacji nowego koronawirusa 2019 (2019-nCoV) wśród podróżników z Wuhan W Chinach, 20-28 stycznia 2020. Euro Surveill. 2020;25. doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.5.2000062 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 8. Linton NM, Kobayashi T, Yang Y, et al. Okres inkubacji i inne cechy epidemiologiczne nowych zakażeń koronawirusem w 2019 r. z prawidłowym okrojeniem: analiza statystyczna publicznie dostępnych danych dotyczących przypadku. J Clin Med. 2020;9. doi: 10.3390/jcm9020538 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 9. Li Q, Guan X, Wu P i in. Wczesna dynamika transmisji W Wuhan, Chiny, nowych zakażonych koronawirusem zapalenia płuc. N Engl J Med. 2020. doi: 10.1056/NEJMoa2001316 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 10. Varia m, Wilson S, Sarwal s, et al. Zespół Dochodzeniowy Szpitala. Badanie ogniska szpitalnego ciężkiego ostrego zespołu oddechowego (SARS) w Toronto, Kanada. CMAJ. 2003;169:285-92. Medlinegoogle Scholar
• 11. Virlogeux V, Fang VJ, Park m, et al. Porównanie rozkładu okresu inkubacji zakażeń u ludzi z MERS-CoV w Korei Południowej i Arabii Saudyjskiej. Sci Rep. 2016; 6: 35839. doi: 10.1038/srep35839 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 12. Lessler J, Reich NG, Brookmeyer R, et al. Okresy inkubacji ostrych infekcji wirusowych układu oddechowego: przegląd systematyczny. Lancet Infect Dis. 2009;9:291-300. doi: 10.1016/S1473-3099(09)70069-6 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 13. Reich NG, Lessler J, Cummings DA, et al. Szacowanie rozkładu okresu inkubacji z grubymi danymi. Stat Med. 2009;28:2769-84. doi: 10.1002 / sim.3659 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 14. Reich NG, Lessler J, Varma JK, et al. Ilościowe określenie ryzyka i kosztów aktywnego monitorowania chorób zakaźnych. Sci Rep. 2018; 8:1093. doi: 10.1038 / s41598-018-19406-X CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 15. Lauer SA, Grantz KH, Bi Q, et al. Szacowanie czasu inkubacji nowego koronawirusa (covid-19) na podstawie publicznie zgłoszonych przypadków przy użyciu grubych narzędzi danych. 2020. Dostępne pod adresem https://github.com/HopkinsIDD/ncov_incubation 3 marca 2020. Google Scholar
• 16. Określanie czasu trwania aktywnego monitorowania. Strona dostępna pod adresem https://iddynamics.jhsph.edu/apps/shiny/activemonitr 28 lutego 2020. Google Scholar
• 17. Chan JF, Yuan S, Kok KH i in. Rodzinna klaster zapalenia płuc związany z nowym koronawirusem z 2019 r. wskazującym na transmisję z osoby na osobę: badanie klastra rodzinnego. Lancet. 2020;395:514-523. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30154-9 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 18. Rothe C, Schunk M, Sothmann P, et al. Transmisja 2019-zakażenie nCoV z bezobjawowego kontaktu w Niemczech . N Engl J Med. 2020. doi: 10.1056/NEJMc2001468 CrossrefMedlineGoogle Scholar
• 19. Genomic epidemiology of novel coronavirus (HCoV-19). 2020. Accessed at https://nextstrain.org/ncov on 29 January 2020. Google Scholar