《柳叶刀-公共卫生》（The Lancet Public Health）发表了一项数学模拟模型研究，通过模拟传统追踪策略和基于移动应用程序的追踪策略在控制病毒社区传播方面的有效性，发现接触者追踪策略的速度对于减缓2019冠状病毒病（COVID-19）传播至关重要。

如果患者出现症状3天或更久后才进行COVID-19检测，那么即使是最有效的接触者追踪策略也不能减缓病毒的进一步传播。

研究人员称，提高COVID-19检测可及性并辅以能够降低追踪延迟的数字技术，将是成功通过接触者追踪方法减缓病毒传播的关键。

作为该研究的主要作者之一，荷兰乌得勒支大学（the University of Utrecht, the Netherlands）的Mirjam Kretzschmar教授指出：“这项研究佐证了其他模型研究的发现，表明接触者追踪可能是预防严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）传播的一种有效干预措施，但前提是实现高比例且迅速的接触者追踪。（Figure 1）

Figure 1:Schematic of the contact tracing process and its time delays

T0=time of infection of index case. T1=onset of infectiousness. T2=symptom onset. T3=time of positive diagnosis. T4=time of tracing and quarantining of contacts.

我们的研究正是基于这一点，详细地展示了一个成功的追踪过程中每一个环节起到的作用。这将帮助政策制定者认识到，在哪些环节优先配置资源能够最大限度地提高成功率。例如，我们发现移动应用程序可以加快追踪潜在感染者的过程，但如果将病毒检测延迟三天以上，即使移动应用程序等技术也无法阻断病毒传播。”[1]（Figure 2）

Figure 2:Comparison of conventional and mobile app contact tracing strategies

For parameter values, see table 1. The isolation only strategy is shown in green for comparison. We assumed that testing coverage is 80% for the conventional contact tracing strategy and 60%, 80%, and 100% for the mobile app contact tracing strategy. For the mobile app strategy, it is assumed that the tracing coverage equals the testing coverage—ie, it is 60%, 80%, and 100%, respectively. Expected reproduction numbers are shown as a function of testing delay D1. Re=effective reproduction number.

接触者追踪包括追踪所有与感染者接触过的人，然后隔离这些接触者以防止病毒进一步传播。这是经世界卫生组织推荐且得到广泛认可的公共卫生措施，可以作为缓解COVID-19封锁政策的潜在退出策略。

传统的接触者追踪方法指的是由公共卫生专业人员联系感染者，并要求他们回忆在出现症状前一段时间内接触过的所有人。一些国家利用移动应用程序来加速追踪进程，通过用户移动设备的数据自动提醒与感染者有过密切接触的人。

为了取得成功，接触者追踪措施必须使病毒的传播速率，即传染数或R值，保持在1以下。这意味着平均每位感染者传染的人数必须少于1。

在这项新的研究中，研究团队通过数学模型反映了接触者追踪过程中的各个步骤和延迟情况。这使研究者能够量化这种延迟对R值的影响，以及每一位确诊患者可以预防的续发病例比例。

该模型假设，约40%的病毒传播发生在患者出现症状之前。在没有实施任何减缓病毒传播的策略时，平均每位感染者会将病毒传播给2.5个人。仅实施社交隔离措施后，假设密切接触减少40%，偶然接触减少70%，那么R值将减少到1.2。

该模型预测，在最好的情况下，接触者追踪可以使COVID-19患者传染的人数从1.2人减少到0.8人。若要使之有效，就必须对至少80%符合检测条件的人进行检测，出现症状后不得延迟检测，并且必须在收到检测结果的同一天确认至少80%的接触者。

该模型预测，如果检测延迟两天进行，那就必须在一天内进行接触者追踪并确认至少80%的接触者，才能将R值保持在1以下。

该模型假设传统的接触者追踪至少需要三天时间，由于移动应用程序技术具有即时性，所以比传统的接触者追踪更有效。

研究结果预测，只有当COVID-19患者在出现相关症状的同一天得到阳性检测结果时，传统的接触者追踪才能使R值保持在1以下。

应用基于移动应用技术的接触者追踪可以将检测延迟至最多2天，将R值保持在1以下，保证可以追踪到至少80%的接触者。这种情况下接触感染人数将会减半。

根据该模型，一旦检测被延迟三天以上，即便是一个能够即时追踪到100%接触者的完美系统，也不能将R值控制在1以内。

总的来说，研究发现缩短患者出现症状和得到阳性检测结果的时间间隔是提高接触者追踪效果的最重要因素。

这项研究的主要作者之一，荷兰乌得勒支大学（the University of Utrecht, the Netherlands）的Marc Bonten教授称：“在我们的模型中，尽可能地缩短检测延迟可以最为有效地减缓病毒传播，因此检测相关的基础设施是接触者追踪系统获得成功的最关键因素。这意味着需要对尽可能多的感染者进行检测，决策者或许也要考虑降低进行检测的资格门槛。然而，这将导致出现很大比例的阴性检测结果，未来的研究应着重在阴性检测结果比例和接触者追踪有效性之间寻找到最佳平衡点。”[1]

研究团队指出，该研究模型没有考虑人群的年龄结构。由于年轻人和儿童更容易出现无症状感染病例，年龄结构可能会影响无症状病例的比例。年龄结构还可能影响移动应用程序的使用情况。此外，该模型也没有考虑医院获得性感染和在疗养院等其他医疗机构感染的情况。

Louise Ivers 教授和Daniel J.Weitzner（未参与该研究）在相关评论中强调了四个有待研究的关键问题。首先，需要评估智能手机反映接触度的能力。第二，需要更加深入地研究如何将移动应用程序应用于接触者追踪的全过程。评论文章的作者还呼吁，需要通过进一步研究了解哪些因素能够鼓励用户信任移动应用程序的隐私和安全属性。最后，他们强调，传统和数字化接触者追踪策略可能会加剧健康不公平，需要通过进一步评估来预防这种情况发生。

哈佛医学院（Harvard Medical School）的Ivers教授和美国麻省理工学院（the Massachusetts Institute of Technology, USA）的Daniel J.Weitzner称：“正如Kretzschmar及其同事的研究所强调的那样，由于接触者追踪仍然是应对COVID-19的重要一环，移动应用程序给我们带来了希望，尤其是考虑到有效追踪所需的速度和规模。然而，要了解其作为全面综合措施其中一环的潜在影响，就需要更多地评估移动应用程序在现实生活中的使用情况，同时还需要技术人员、流行病学家、公共卫生专家以及社会大众等多领域人员的共同参与。”