城大研究：高風險群組檢測是重新通關後避免社區爆發的重要關鍵

香港城市大學（城大）生物醫學系助理教授阮相宇博士開發首個將延遲確診作為變量因素納入計算的數學模型，能更準確地量化「限聚令」等非藥物干預措施的影響。此新方法可協助政府制訂控制疫情的公共衞生政策，這在重新通關後尤其重要。這個新項目由阮博士領導，是學術界首個透過觀察疫情中實際延遲確診 （又被稱為堵截延誤）的數據進行的系統性預測研究。該論文《多項非藥物干預措施在香港無封關下對新型冠狀病毒爆發控制的影響：模型研究》已獲世界知名科學期刊《刺針—區域健康》（西太平洋）接受，並獲得香港高等研究院及醫療衞生研究基金支持。

阮博士及其團隊收集香港衞生防護中心在2020年6月17日至8月15日，即香港爆發「第三波」新冠疫情期間的數據，包括每宗新的輸入及本地個案出現症狀的日期及確診日期。透過結合檢疫、隔離及延遲確診（出現症狀和確診之間的時間）的變化來改善傳統的疾病傳遞模型的限制，團隊成功地針對每個主要干預措施對「有效傳染數Re」的影響作量化。研究發現，被追蹤的個案當中，延遲確診的百分比可以用作追蹤和檢測系統效能的關鍵指標。該模型顯示，在「第三波」初期的超級傳播事件發生後，低的追蹤效能使得有效傳染數持續增加（見圖1C）。儘管政府已立即加強社交距離措施，但疫情持續蔓延。研究結果亦顯示，在通報病例數目多於20宗後，系統無法保持最初的追蹤和檢測效率並且持續惡化。

與沒有流行病學關連的個案相比，有流行病學關連的個案能更有效地被追蹤和隔離，從而減少延遲確診的比例及密切接觸者的數量。在針對特定高危人士作目標群組檢測後，追踪接觸者的系統恢復效率（即延遲確診減少）。加上早前實施的社交隔離措施，有助於抑制疫情爆發。

該模型（見圖1）闡釋新冠病毒的傳播動態與引入非藥物干預措施的關係，並說明無論是收緊措施一（T1：最多聚集人數從50人減少到8人）還是結合T1和收緊措施二（T2：最多聚集人數從8人減少到4人）都不足以阻止疫情以倍數增長。

雖然7月29日開始的極端社交距離措施（T4）能發揮極大的防控作用，但模型的結果反映，當時每天感染率開始下降（圖1B）的主要原因是數天前引入的目標群組檢測［TT；減少20.3% Re（95%信用區間 14.1 – 25.9%）］和實施戴口罩規則［T3；減少17.5% Re（95%信用區間 1.9 – 36.4%）］（圖1和表1）。T3和TT結合早期社交距離限制（尤其是T1）的成效，令Re （有效傳染數）在7月23日前後減少至0.9（圖1C），使得疫情在T4引入之前已被其他非藥物干預措施有效壓制（Re <1）。

阮博士建議政府若重新通關，須提升高風險群組追蹤與檢測的效率，以達到社區零或接近零感染。

他說：「為了避免疫情爆發，來自內地及外國的旅客，都應該在入境後特定天數內接受應用程式追蹤其去向，並依據輸入風險做額外或更頻繁的檢測。同時，香港市民是否接觸到確診病例的風險也應該更準確評估。舉例來說，近距離接觸又脫口罩的地方，受感染的機會更大，例如餐廳或健身中心。一旦這些地方或周遭有確診輸入病例出沒，應用程式應該盡早判斷哪些香港市民屬於應檢測的高危人士。因此，目前的『安心出行』未來應透過結合追蹤旅客資料以加強個人風險評估。另外，透過觀察實際的延遲確診情況和疫苗保護效果，並藉由數學模型來評估，可在未來通關後提供重要指引，避免反覆開關和封關，甚至社區爆發。」

阮博士又說：「疫苗開始使用後，很多歐洲國家自今年6月起取消旅遊限制，惟確診數字近來急升，奧地利等國家被迫恢復封關。這項研究旨在通過對非藥物干預措施作準確評估，提供避免封關的策略。」

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附錄

圖 1：由完整模型（A、B、C）和傳統模型（未考慮追蹤檢測效能改變）（D、 E、 F）反映新冠肺炎的傳播動態與引入非藥物干預措施的關係。

表1：放寬社交距離措施及實施重大公共衛生干預措施的日期。疫情期間非藥物干預措施對有效傳染數Re的影響。