关键词：COVID；BA.2.86；监测
美国的新冠疫情，在民众们几乎淡漠对待中如期跨过拐点。
最早反映疫情变化的客观指标，是废水中新冠病毒浓度；结果显示，美国废水中新冠病毒浓度开始降低。
根据美国CDC报告的废水中新冠病毒监测更新到2024年1月6日的数据【1】，美国废水新冠病毒浓度已经降低到了11.79，较之前一周的12.85有明显降低。这意味着美国新冠疫情已到拐点，开始走向缓解。
实际上，这个变化也将很快在美国新冠占急诊就诊比例及新冠住院人数的曲线中体现出来。只是后两者的高峰时间均晚于废水中病毒浓度约1-2周。美国CDC更新到2024年1月6日的数据显示，最近2周美国新冠感染占急诊就诊比例较前一周降低了13.1%（橙线所示）。与此同时，过去一周美国因新冠住院人数为35,801人，增长3.2%（蓝色柱状图）【2】。（美国新冠住院（蓝色柱状图）和急诊就诊阳性率（橙线）变化。图源：美国CDC）美国的新冠住院高峰时间，2020-2021年冬季是2021年1月9日，2021-2022年冬季是1月15日，2022-2023年冬季是1月7日。
看到这里，不知道您是否看出规律来，美国的冬季新冠疫情高峰通常在1月上旬。与国内春节是冬季假期不同，美国的学生冬假是12月中旬开始，1月2日恢复上学；上班族则大都在12月的最后一周放假，同样1月2日开始上班。由此提出了一个问题：影响新冠疫情的传播的最主要原因到底是什么？看到美国的疫情波动情况，不知道您是否发现了规律：似乎疫情的传播与假期相关；而圣诞节和学生冬假是冬季美国人口流动最大的时间段。
由此可以提出一个科学假说：人口流动可能会影响新冠病毒的传播。2023年12月21日，Cell杂志发表了美国和墨西哥共46位医学科学家联合完成的研究，结果显示：人口流动是新冠病毒传播的一个重要因素。本研究利用基因组监测、流行病学和移动性数据，深入探讨了COVID-19疫情的动态变化，以及这些变化如何影响疫情的发展和传播。- 地理连接性的动态变化：研究发现，COVID-19疫情在北美的传播模式随时间而变化。在疫情初期，地理位置的联系相对独立，但随着时间的推移，特别是在公共卫生干预措施放松后，不同地区间的连接性显著增强。
- 传播频率与地理相似性：研究中对比了地理相似性和病毒传播频率，发现两者存在一定的一致性。例如，加利福尼亚州和周边州之间的病毒种群相似性表明了两地间的频繁传播。
- 移动性与传播风险：通过分析移动模式和病例数，研究表明人口流动是SARS-CoV-2传播的一个重要因素。例如，人口流动模式的改变与北美地区的疫情连接性增加相一致。
- 边境封锁的效果：研究还特别关注了美墨边境的封锁对阻止病例输入的效果。结果显示，尽管边境封锁减少了跨境移动，但在防止病毒跨境传播方面的效果有限。
据此，研究者强调了地理连接性在COVID-19疫情传播中的重要性。研究显示，随着公共卫生干预措施的放松，不同地区之间的联系越来越紧密，导致疫情的地域分布和传播模式发生显著变化。这些发现突显了在应对类似的全球性公共卫生危机时，需要国家和国际间更紧密的合作和协调。研究表明，人口流动是SARS-CoV-2传播的一个重要因素。这对于老年人或免疫力功能低下的人群特别重要。
1）在人口流动和人员交往频繁（如假期）时期，有必要在室内或者人口密集区域戴口罩；一旦出现不适及时检测，确诊后及时隔离、尤其避免继续探望老年人。
2）与此同时，老年人或免疫力功能低下人群的疫苗接种也尤为重要。
尽管目前的主流毒株JN.1（BA.2.86的子代）针对XBB.1.5的疫苗有很强的免疫逃逸，但是XBB.1.5疫苗的接种，仍能够显著降低感染者的重症和病死风险。这对于老年人尤为重要。
截止到2024年1月12日，美国成年人针对新冠的更新疫苗（针对XBB.1.5抗原）接种率为21.4%，其中老年人接种率已达41.5%【4】。
我们会继续保持关注，提供最新的新冠相关科学报告和数据。
也祝您和家人都健健康康！
【1】 https://www.cdc.gov/nwss/rv/COVID19-nationaltrend.html【2】 https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#maps_positivity-week【3】 Matteson NL, et al. Genomic surveillance reveals dynamic shifts in the connectivity of COVID-19 epidemics. Cell. 2023 Dec 21;186(26):5690-5704.e20. doi: 10.1016/j.cell.2023.11.024. Epub 2023 Dec 14. PMID: 38101407.【4】 https://www.cdc.gov/respiratory-viruses/data-research/dashboard/vaccination-trends-adults.html本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现，以作科学文献记录和科研启发用；并不代表作者或本公众号的观点。为了给大家提供一个完整而客观的信息视角，我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解，随着对疾病的研究不断深入，新的证据有可能修改或推翻之前的结论。
编辑：Henry，微信号：Healsan；加好友请注明理由。助理：ChatGPT美国Healsan Consulting(恒祥咨询)，专长于Healsan医学大数据分析（Healsan™）、及基于大数据的Hanson临床科研培训（HansonCR™）和医学编辑服务（MedEditing™）。主要为医生科学家、生物制药公司和医院科研处等提供分析和报告，成为诸多机构的“临床科研外挂”。点击👆；From Bench to Bedside, Healsan Paves the Path.（点击👆图片，进入自己感兴趣的专辑。或获得点击“资源”，浏览本公众号所有资源。）
