面對新冠肺炎疫情全球大流行，英國政府主張“群體免疫”防控策略，即寄希望於該國相當比例的成員通過感染具有免疫能力，即可大概率地阻斷感染者的二次傳播。這種拖延手段被部分人士批判不人道，以中國防控為代表的大規模隔離、緊急響應等強力介入仍被認為是疫情防控中的主流做法。

當地時間3月11日，頂級醫學期刊《柳葉刀·傳染病》（The Lancet Infectious Disease）在線發表了來自英國團隊的一篇研究成果“新冠肺炎的早期傳播和控制：一個數學模型研究”。該研究通過模型，量化了中國早期採用的防控措施的積極效果。研究表明，中國採用的迅速查明病例、隨後隔離，以及採取其他控制措施以減少傳播機會的重要性。

研究團隊估計，衡量疫情傳播力的基本傳染數Rt在1月下旬下降，從1月16日（即武漢封城前1週）的2.35降到1月31日的1.05。他們還估計，在實施限制措施的兩週內，傳播減少了約一半。

而在“英式”群體免疫方案中，英國政府的專家組目前認為：如果有60%的居民通過輕症感染新冠病毒後自愈或疫苗注射獲得免疫能力，就可滿足“群體免疫”的標準。這意味著，6700萬人口，得感染4020萬人，即使按照1%病死率計算，其代價也是40萬人的死亡。

這一“英式”群體免疫也遭到了科學界的眾多質疑。當地時間3月14日，《柳葉刀》主編Richard Horton等人在泰晤士報上呼籲英國政府拿數據模型，證明他們的“群體免疫”是科學的。

在本論文中，研究團隊還提到，一些證據表明，在武漢實施出行限制之前的幾天裡，Rt值已有所下降，這可能反映了在這段時間內控制措施的努力或對新冠病毒認識的增強。

該項研究的作者來自英國倫敦衛生與熱帶醫學學院（LSHTM）傳染病數學模型中心，作者們代表整個COVID-19傳染病數學模型中心工作組。通訊作者為倫敦衛生與熱帶醫學學院傳染病流行病學專家Adam J Kucharski。

截至2020年3月5日，新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）引發的疫情已導致95333例確診病例。作者們認為，了解疫情的早期傳播動態並評估控制措施的有效性，這些對於評估病毒在新的地區發生持續傳播的潛力至關重要。預估不同時間傳播模式的改變可以幫助了解流行病學情況，並確定控制措施是否具有可衡量的效果。

他們認為，這樣的分析可以為預測未來的疫情潛在增長提供信息，幫助評估對其他國家的風險，並指導替代干預措施的設計。

結合來自武漢內外四個數據集的SARS-CoV-2傳播數學模型，作者們估計了2019年12月至2020年2月期間武漢的傳播情況。他們還使用這些估算來評估一旦輸入病例，武漢以外地區發生持續人傳人的潛力。

他們擬合的四個數據集是：截至2020年1月26日，國際輸出的每日新增病例；2019年12月1日至2020年1月1日期間，按發病日期劃分的武漢每日新增無華南海鮮市場暴露史病例；2019年12月29日至2020年1月23日（按發病日期），中國每日新增病例數；2020年1月29日至2020年2月4日，撤離航班上感染病例。

研究團隊還使用了其他兩個數據集與模型擬合結果比較：截至2月10日（按病例確診日期），和武漢高度聯繫的國家（即前20名最高危國家）每天從武漢輸出的新病例；2020年1月16日至2020年2月11日期間武漢報告的新確診病例。

將武漢的人群分為以下四類：易感、有暴露史（尚未有症狀）、傳染性（和有症狀）和排除的（即隔離，恢復或不再感染）。有一部分有暴露史的個人繼續旅行並最終在目的地被發現。

在該模型中，研究團隊將個體分為四類感染：易感、暴露（但尚未感染）、感染和排除（即隔離、恢復或不再感染）。該模型通過包括反映報告狀態和疾病狀態之間轉換的間隔來考慮症狀出現和報告的延遲。該模型還包含了病例觀察的不確定性。假設潛伏期為Erlang分佈，平均5.2天，從發病到隔離的延遲平均2.9天。假設從發病到報告的延遲呈指數分佈，平均為6.1天。

他們還假設，2020年1月23日武漢封城之前，每天從中國輸出到其他國家的客流量為3300人，在1月23日之後該數字為零。研究團隊在分析中考慮了中國以外的20個最容易發生病例輸出的國家。

研究團隊模仿傳播作為一個幾何隨機遊走過程，使用序貫蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬來推斷隨著時間推移的傳播速率，以及由此導致的病例數和隨時間變化的基本傳染數（Rt ）。所謂的基本傳染數，是指在沒有乾預措施的情況下，一個感染某種傳染病的人，會將疾病傳染給多少人的平均數。

研究團隊假設疫情始於2019年11月22日的一個單一感染病例，而所有人最初都是易感人群。

研究結果顯示，估計Rt值在2020年1月發生變化，1月1日至1月23日(武漢封城)之間，Rt的平均值為1.6-2.6。他們估計Rt在1月下旬下降，從1月16日（即武漢封城前1週）的2.35降到1月31日的1.05。他們還估計，在實施限制措施的兩週內，傳播減少了約一半。

研究團隊還提到，一些證據表明，在武漢實施出行限制之前的幾天裡，Rt值已有所下降，這可能反映了在這段時間內控制措施的努力或對SARS-CoV-2認識的增強。

該模型再現了武漢地區和國外病例的時間趨勢。模型記錄了1月初病例數的指數增長、1月15日至1月23日期間輸出病例數的增長，以及從武漢飛往7個國家的10趟疏散撤離航班上的感染情況。

紅線標記從2020年1月23日開始的旅行限制。對於（A）到（F）部分，藍線表示中位數，淺藍色陰影表示模型估計的50％置信區間，深藍色陰影表示模型估計的95％置信區間。所有擬合到的數據集均顯示為實體點，而未擬合的數據顯示為空圓圈。

（A）隨著時間推移的Rt估計值，虛線表示Rt為1時。

（B）在武漢和中國的確診病例的發病日期。

（C）按發病日期報告的病例（黑點）；按發病日期估計的武漢輸出國際病例（藍線）。

（D）沒有可檢測到症狀的感染估計發生率（藍線），以及在撤離航班上新冠病毒呈陽性反應的乘客比例（黑點；誤差線顯示95％的二項式CI）。

（E）武漢按日期顯示的新確診病例（圓圈，右手軸）和估計的新發病病例（藍線，左手軸）。

（F）確認的海外輸出病例以及預計的輸出數量擬合模型。

（G）截至2020年2月10日，確認的的武漢國際輸出病例，在與中國聯繫度最高的20個國家中的情況。Rt =基本傳染數。

研究團隊估計在1月31日，仍有94·8% 的武漢人口是易感的。他們的結果表明在1月下旬真正有症狀的人數大約是報告確診病例的10倍。

這份研究發現，模型顯示的和中國聯繫最多的20個國家的確診和預計的輸出病例和各個國家情況基本是一致的。但與模型預測相比，輸出到法國、美國和澳大利亞的病例明顯更多。這可能是由於，雖然1月下旬對SARS-CoV-2的認識增加而加強了監測和檢測，但更早時候的輸出病例可能被漏掉了；也可能是由於在1月23日實施武漢封城之前，有更多的人離開了武漢。

研究團隊認為，有證據表明，大多數病例都是有症狀的。他們估計，100%的病例最終將出現可檢測到的症狀，這意味著1月下旬從武漢輸出到世界各地的大多數感染者在理論上最終可檢測到。

研究團隊同時做了敏感性分析，他們對大量的初始病例、不同的流動數據以及症狀前病例可以傳播的假設進行了重複分析。在這些分析中，他們觀察到了相同的結果，即在2020年1月的最後兩週，Rt從大於2下降到接近1。

另外，研究團隊還研究了武漢以外地區暴發新疫情的可能性。根據研究團隊對SARS-CoV和MERS-CoV的基本傳染數估計和已發表的對傳播的個體水平變異的估計，他們發現，將單個病例引入一個新地點（即所謂的超級傳播事件）不一定會導致暴發。即使在1月初武漢基本傳染數較高的時候，也可能需要數個病例的引入才會導致暴發。

基於1月23日武漢封城之前的Rt平均值，研究團隊估計單一的SARS-CoV-2輸入會有17%-25%的概率導致大暴發。一旦4個或更多感染輸入，疫情大暴發的可能性超過50%。

他們認為，這些結果突出了迅速查明病例、隨後隔離，以及採取其他控制措施以減少傳播機會的重要性。