原标题：封城松紧差别多大？意大利研究：宽松或致一年7万人死于新冠
在中国之后，意大利一度成为新冠肺炎COVID-19的震中，持续一段时候后被美国和西班牙反超。根据意大利民事保护部当地时间4月22日18时公布的数据，意大利24小时新增3370例新冠肺炎确诊病例，累计感染187327例，累计死亡25085例，治愈54543例。意大利现存确诊病例107699例，相较前一天下降10例，为连续第3天下降。
意大利未来的疫情走势将如何？当地时间4月22日，意大利特伦托大学、乌迪内大学、帕维亚大学、米兰理工大学等科研机构的研究人员在顶级学术期刊《自然-医学》（Nature medicine）发表了一项研究“Modelling the COVID-19 epidemic and implementation of population-wide interventions in Italy”。该研究的通讯作者为意大利特伦托大学的Giulia Giordano。
这些来自意大利的研究人员描述了一个COVID-19大流行的流行病学新模型，名为“SIDARTHE”，可以区分已确诊（已诊断）病例和未确诊（未诊断）病例，还能按严重程度划分不同病例，将人口分为8个疾病阶段。
这项研究证实了一种假说，即诊断行动可以降低感染峰值，有助于更快结束疫情。研究还发现，采取部分封城的举措会让同时感染人数和ICU收治患者的高峰延迟，但总的感染和ICU收治人数只会出现轻微下降；相反，实行非常严格的社会疏远策略可以让同时感染人数和ICU收治患者的峰值出现可预期的降低，总的感染和ICU收治人数会出现显著下降。
研究人员估计，较宽松的封城措施会让意大利在第一年出现7万例死亡病例。
他们总结认为，现已采取的社交疏远措施是必要且有效的，应在最初阶段就立即予以实行。而封城措施只有在落实大规模检测和接触者追踪的情况下才能安全地解除。
流行病学新模型：截至目前最细病例划分
论文中提到，意大利疫情十分严重。在罗迪市于2020年2月21日出现第一例本土病例后，伦巴第大区南部和西南部地区也开始出现疑似病例。2月22日，意大利将伦巴第大区的11个感染SARS-CoV-2的市镇划为“红区”，并对其进行了封锁以控制疫情蔓延。
在意大利对与确诊患者密切接触的人群实施大排查之下，截至4月5日共采集了691461份鼻腔拭子。实际上，在意大利疫情的早期，有症状和无症状的人都接受了筛查。2月26日，意大利政府颁布了一项规定，宣布只对有症状者进行筛查。3月8日，为了进一步控制SARS-CoV-2的传播，“红区”扩大到整个伦巴第大区和14个意大利北部省份。3月9日，意大利宣布将全国封锁，并逐步采取更严格的限制措施。
在无症状或者症状轻微的患者身上，SARS-CoV-2的高病毒载量在他们的上呼吸道样本中发现，病毒排出模式类似于流感病毒。因此，隐秘传播可能在疫情传播的主要方式，其作用也被严重低估。
这项研究认为，区分已确诊病例和未确诊病例很重要，因为前者通常会被隔离，因此传播感染的可能性较小。这种区分也有助于解释对病死率和流行传播的误读。
SIDARTHE模型示意图。
研究人员因此描述了一个COVID-19大流行的流行病学新模型，命名为“SIDARTHE”，可以区分已确诊（已诊断）病例和未确诊（未诊断）病例，还能按严重程度划分不同病例。研究人员将人口分为8个疾病阶段：疑似（未感染，S）；已感染（无症状或少症状感染，未检测，I）；已诊断（无症状感染，已检测，D）；患病（有感染症状，未检测，A）；已确诊（有感染症状，已检测，R）；病危（有危及生命的感染症状，已检测，T）；痊愈（已康复，H）；去世（已死亡，E）。
研究人员利用意大利从2020年2月20日（第一天）至2020年4月5日（第46天）的数据，分析了逐步的限制措施（包括最近一次从2020年3月9日开始的封城）如何影响了疫情在意大利的传播。研究人员还模拟了不同应对策略效果的长期可能场景，包括社交疏远、接触者追踪和全民检测。
封锁措施和全民检测
随着时间的推移，他们的模型参数也在更新，以反映不断增加的限制措施。
第1天，基本传染数R0为2.38，该传播力会引发疫情大暴发。在第4天，R0为1.66，这是由于引入了基本的社交距离、对疫情的认识、卫生和行为建议，以及意大利政府的早期措施（例如，关闭学校）。
在第12天，几乎不再能检测到无症状的个体，筛查的重点是有症状的个体，R0为1.80。第22天，由于全国范围内的封锁虽然已宣布但尚未强制实施，人们从意大利北部向南部迁移，导致封锁措施的有效性打折扣，R0为1.60。当全国封锁全面实施并严格执行后，第28天之后，R0最终降到1以下，为0.99。
此外，第38天后，由于更广泛的检测确定了更轻微症状的感染者，R0继续降至0.85。
拟合并预测疫情进展。该模型基于意大利COVID-19疫情的现有数据，预测疫情走势。a、b，短期疫情预测。c、d，在350天的范围内长期预测。a、c，实际疫情（实线指模型预测的所有诊断和未诊断的感染病例，未诊断病例未计入公布数据中）和诊断疫情（虚线指所有已被诊断的病例，在数据中报告）。b、d图区分了不同类型的感染患者：未诊断无症状者（ND AS）、诊断无症状者（D AS）、未诊断有症状者（ND S）、诊断有症状者（D S）和诊断病危者（D IC）。
估计参数下的模型显示，在意大利疫情的最早阶段，感染人数被大大低估了。在所有病例中，35%未被检测。
在350天（也就是近一年）的时间范围内，如果没有进一步的政策变化，预测0.61%的意大利人口将感染该病毒（其中0.45%将被诊断出），而0.06%的意大利人口将死于COVID-19。同时感染人数达峰在第50天左右，有0.19%的人口受到感染；但同时确诊人数达峰要等到约一周之后（第56天左右）。实际病死率（CFR）为9.8%，公布数据下的病死率为13%。
研究人员还根据第50天后实施的不同措施，预测了一系列可能的未来疫情走势。
封锁的影响。a-d，模型预测的意大利COVID-19疫情演变，在第50天之后，社会疏远策略削弱，导致更大的R0=0.98（a，b），或社会疏远策略加强，导致更小的R0=0.50（c，d）。a，c，实际病例和诊断病例疫情演变的差异。b、d图区分了不同类型的感染患者：未诊断无症状者（ND AS）、诊断无症状者（D AS）、未诊断有症状者（ND S）、诊断有症状者（D S）和诊断病危者（D IC）。
结果显示，如果封锁放松，会导致疫情传播突然和剧烈增加，紧急情况会延长，也会产生更多的死亡。而更严格的封锁措施则会带来好处：350天后，0.41%的人将感染病毒（0.30%检测），0.04%的人会死亡。
他们估计，较宽松的封城措施会让意大利在第一年出现7万例死亡病例。
检测的效果。a-d，根据模型预测的意大利COVID-19疫情演变，在第50天之后，进行大规模的检测和接触者追踪（a，b），导致R0=0.59，同时削弱社会疏远措施（c，d），导致R0=0.77。a和c显示了实际病例和诊断病例的疫情演变之间的差异。b、d图区分了不同类型的感染患者：未诊断无症状者（ND AS）、诊断无症状者（D AS）、未诊断有症状者（ND S）、诊断有症状者（D S）和诊断病危者（D IC）。
研究认为，在全民范围内进行检测和追踪接触者的政策将有助于迅速结束这一流行病。这些措施的效果则为：峰值将更快达到，350天后，0.43%的人口感染病毒（0.33%检测），估计有0.05%的人死亡。如果在广泛的检测和接触者追踪的同时，封锁相对削弱，效果则为：350天后，0.52%的人口将感染该病毒（0.41%检测），0.05%将死亡。
因此，研究认为，目前采取的封锁措施对控制疫情至关重要，还不能解除。相反，它们应该更加严格。只有在落实大规模检测和接触者追踪的情况下，封城措施才能安全地解除。
研究人员认为，他们的模型证实了一种假说，即诊断行动可以降低感染峰值，因为被诊断的人群进入隔离状态，不太可能影响易感人群，这样有助于更快地结束疫情。
他们还发现，采取部分封城的举措会让同时感染人数和ICU收治患者的高峰延迟，但总的感染和ICU收治人数只会出现轻微下降；相反，实行非常严格的社会疏远策略可以让同时感染人数和ICU收治患者的峰值出现可预期的降低，总的感染和ICU收治人数会出现显著下降。
他们同时提到，该模型并未考虑由于医疗系统满负荷或超负荷运转而导致的医疗资源紧张，但作者指出，这类分析可以间接进行。比如，当重症患者较多时，病死率就会因重症监护室（ICU）数量不足而上升。
