根据国家卫健委《新型冠状病毒感染的肺炎防控方案(第五版)》关于密切接触者的最新判定标准，密切接触者指从疑似病例和确诊病例症状出现前2天开始，或无症状感染者标本采样前2天开始，未采取有效防护与其有近距离接触(1 m内)的人员。具体包括：1) 共同居住、学习、工作，或其他有密切接触的人员，如近距离工作或共用一个教室或在同一所房屋中生活；2) 诊疗、护理、探视病例的医护人员、家属或其他有类似近距离接触的人员，如到密闭环境中探视患者或停留，同病室的其他患者及陪护人员；3) 乘坐同一交通工具并有近距离接触的人员，包括在交通工具上照料护理人员；同行人员(家人、同事、朋友等)、或经调查评估后发现有可能近距离接触病例(疑似病例、确诊病例)和感染者(轻症病例、无症状感染者)的其他乘客和乘务人员；4) 现场调查人员调查后经评估认为符合与密切接触者接触的人员。

医学观察包括居家隔离医学观察和集中隔离医学观察。目前，各地主要采取的是居家隔离医学观察。尚在接受医学观察期限为被观察对象自最后一次与病例发生无有效防护的接触或可疑暴露后14天。观察期满未发病者可恢复正常的学习、工作和生活。

COVID-19确诊病例的密切接触者被感染的机率直观反映了病毒的传染性，可以被视为除基本再生数之外，评估病毒传播能力的重要指标。目前，全国有关这方面的数据较少，仅北京市卫健委在每日疫情报告中统计了由密切接触者转诊为确诊病例的人数信息。基于该数据，本文计算了北京市每日新增确诊病例中源于密切接触者转诊的比例为：

式中， ${C_{{\rm{new}}}}$ 是每日新增的确诊人数； ${C_{{\rm{trans}}}}$ 是每日新增确诊人数中，由密切接触者转为确诊病例的人数。由于2020年2月22日至发现境外输入病例较长一段时间内北京市无新增确诊病例报告，因此选取分析的日期范围为2020年1月26日−2020年2月21日。在此期间， $R$ 的平均值 $\bar R$ =0.62，说明这段时期在北京市每日的新增确诊病例中，超过半数源于密切接触者。为进一步分析这段时间内 $R$ 的分布情况，设置0.5为阈值，并定义一个二进制变量 $L$ 用于区分阈值上下的 $R$ 值，如果 $R \geqslant 0.5$ ，则将 $L$ 置为1，否则 $L = 0$ 。通过 $L$ 进一步计算转诊比例高于0.5的天数占这段时间窗口的比例 ${R_L}$ ：

式中， ${L_i}$ 表示时间段内第 $i$ 天的 $L$ 值；length表示时间段的区间长度。计算得到 ${R_L} = 18/27 = 0.67$ ，该时间段内 ${R_L}$ 的分布如图1所示。结果表明，在此期间，67%的时间里有50%以上的新增确诊病例是由密切接触者转诊而来。

图  1  北京市密切接触者转为确诊病例的比例高于0.5的日期

由于北京市每日的数据基数小，波动较大，考虑通过取滑动平均值消除波动的影响，将时间窗口设为前后3天，由此可绘制出取滑动平均值之后R的变化趋势，以及新增确诊人数与由密切接触者转为确诊人数的变化趋势如图2所示。

分析图2a可以发现，春节期间，人员流动、接触频繁，在滞后的一个潜伏期(7～14天)内，新增确诊病例由密切接触者转诊的比例呈快速增长的趋势，并于2020年2月12日达到峰值，之后连续3天呈下降趋势，而后又出现短暂上升。事实上，由于疫情早期传播速度较快，密切接触者人数不断攀升，加之医疗资源紧张，疫情上升阶段接受核酸检测的人数是少于实际感染者人数的。随着2月中上旬“应收尽收”举措的实施，检测能力及效率大幅提高，有足够的医疗资源进行更大比例的密切接触者的检测，因此这一时期转诊比例有所回升。

同时也注意到，在疫情早期，除了由密切接触者转诊，还有一定数量的直接确诊病例未被追踪到，而在2020年2月12日转诊比例达到最高点之后，每日新增确诊人数几乎全由密切接触者转诊而来，如图2b所示，表现为新增确诊人数曲线与密切接触者转为确诊人数曲线几乎重合。这说明北京市1月24日启动的重大突发公共卫生事件一级响应有效阻止了疫情的进一步传播和扩散。在此期间，居民的主动居家隔离减少人员流动，国民公共安全意识的提高也保证了相关举措的顺利实施。经过一个潜伏期后，绝大部分新增确诊病例都来源于之前感染者的密切接触者，最大限度地阻断了疫情的传播途径。

图  2  北京市由密切接触者转为确诊病例的变化趋势分析

北京市有关密切接触者转为确诊病例的研究结果表明，密切接触者是确诊病例的主要来源，因此对密切接触者变化趋势的研究尤为重要。考虑到2020年2月12日确诊病例的统计口径发生了变化，在将具有肺炎影像学特征的疑似病例确定为临床诊断病例后，当天全国新增确诊高达15 152例。在不考虑该异常值的情况下，本文进一步计算了累计密切接触者人数与确诊人数的比例R_c，如图3所示。根据R_c的值，可以大致将疫情分为两个阶段。第一阶段，从疫情发生后至2月11日，R_c一直在10～12之间波动；第二阶段自2月13日开始，全国累计密切接触人数稳定在感染者数量的8倍左右。

图  3  全国累计密切接触者与累计确诊人数走势

受到以上结果启发，本文通过分析新增密切接触者增长率的变化趋势，预测未来一段时间内的新增确诊人数的变化，从而判断和把握疫情未来发展的大致趋势和走向。定义新增密切接触者增长率=(t+1日新增密切接触者人数−t日新增密切接触者人数)/t日新增密切接触者人数。类似地，定义新增确诊人数增长率=(t+1日新增确诊人数−t日新增确诊人数)/t日新增确诊人数。

考虑在真实疫情的传播过程中，由于干预政策的实施以及个体行为的改变，疫情早期的传播过程客观上更能反映其传染能力与传播规律，因此，本文选取第一阶段，即2020年1月23日−2月11日的数据展开分析。

图4展示了1月23日−2月5日新增密切接触者的增长率曲线与1月28日−2月11日新增确诊人数的增长率曲线。右上角的雷达图直观地展示了相应时间段内两组数据的增长率数值。对比发现，两组数据的变化趋势基本同步。准确地说，1月23日−1月28日连续6天的新增密切接触者增长率变化趋势，与1月28日−2月2日( $\Delta t = 5\;{\rm{d}}$ )的新增确诊人数增长率的变化曲线同步；1月28日−2月5日连续9天的新增密切接触者的增长率变化趋势，与2月3日−2月11日( $\Delta t = 6\;{\rm{d}}$ )的新增确诊人数的增长率曲线同步，如图5所示。

图  4  1月23日−2月5日新增密切接触者与1月28日−2月11日新增确诊增长率曲线图

图  5  新增确诊病例与新增密切接触者在Δt=5～6 d的变化趋势图

进一步计算了两个时间段内 $\Delta t = \left[ {1,7} \right]$ d内两组数据的相关系数，发现仅在 $\Delta t{\rm{ = 5d}}$ 与 $\Delta t{\rm{ = 6d}}$ 时相关性最高，其Pearson系数分别为0.905和0.968，如图5右侧子图所示。上述结果说明，新增密切接触者增长率的变化趋势，可以作为预测 $\Delta t{\rm{ = 5 \sim 6\;d}}$ 后，新增确诊人数变化趋势的判断依据，这部分新增的密切接触者将影响未来5～6天新增确诊人数的变化，为早期推断疫情发展趋势提供了一个新的思路。显然，提前5～6天预知疫情发展趋势，有利于政府部门与医疗机构提前做好救治病例的准备工作，合理规划接收各种类型病例的医院、医护人员与床位数，并提前调度、储备好相应的救治物资。

新型冠状病毒肺炎作为一种新型传染病，在疫情早期其流行病学特征尚未得到充分研究，国内疑似病例与确诊病例的统计口径都发生过改变。此外，由于武汉是国内重要的交通枢纽，以及疫情初期与春运重合等多种原因，国内早期疫情十分复杂，新增确诊病例和疑似病例的增长速度变化还非常不稳定，未形成一段时间内的连续递增或者递减趋势，仅通过确诊、疑似病例与治愈率等数据来判断疫情走势十分困难。本文计算了截至2020年4月21日新增密切接触者与尚在接受医学观察人数的变化趋势，并与新增确诊病例的变化趋势比较，如图6所示。注意到，尚在接受医学观察的人数与新增密切接触者同时在2月7日达到最大值，在不考虑因统计口径改变导致2月12日新增确诊病例剧增的情况下，6天之后，新增确诊病例达到峰值，国内新增确诊人数在2月13日左右开始出现进入下行阶段。

图  6  几类人员数量随时间变化趋势

本文根据全国与北京市卫健委公布的密切接触者的数据，分析了其与确诊病例的关系，并探讨了每日新增密切接触者增长率的变化趋势与数天后新增确诊病例变化趋势的相关性。北京市的研究结果表明，从发现疫情到持续多日“零新增”期间，67%的时间里有50%以上的新增确诊病例来自于密切接触者转诊。因此，追踪和管理密切接触者对防疫工作十分重要。相比于境外很多国家在早期就放弃了密切接触者的统计，我国利用大数据统筹、协助传染源和密切接触者的调查防控工作收效显著，表现为经过一个潜伏期后，由密切接触者转诊为确诊病例的占比由2020年1月底的50%左右提高到2月中旬的接近100%，证实了我国严密筛查密切接触者并采取隔离措施对阻断新的传播风险的有效性。

从密切接触者的追踪人数和尚在接受医学观察的人数来看，国内疫情发展趋势在武汉“封城”后的1～2个潜伏期后，于2020年2月13日左右进入下行阶段，该阶段的全国累计密切接触人数稳定在感染者数量的8倍左右。此外，在疫情早期扩散阶段，新增密切接触者增长率与5～6天后新增确诊病例增长率的变化趋势具有很强的相关性。因此，重点关注追踪到的密切接触者数量，可以提前一周左右推断疫情的未来发展趋势，有利于各地做好医疗机构救治病例的预测，规划好接收各种类型病例的医院、医护人员与床位数，并提前调度和储备好相应的救治物资，做好疫情精准防控工作。