接触者追踪在减缓Covid-19传播中的效率如何？一种数学建模方法

接触者追踪（CT）是政府和卫生官员为减缓新型冠状病毒传播而采取的措施之一。在本文中，我们开发了一个仓室模型来评估其对减缓病毒传播的影响，从而研究其功效。我们描述了COVID-19的再生数${\mathcal{R}_0}$所受的影响。特别地，我们讨论了模型参数（如报告病例数、追踪和监测政策的有效性以及向接触者追踪的传输率）的重要性和相关性。我们定义了“完美追踪”、“完美监测”和“完美报告”等术语，分别用于表示被追踪的接触者在潜伏期内会被追踪、被追踪的接触者被有效监测从而不会引起继发感染、以及所有感染者均被报告。我们考虑了三种特殊情形：（1）报告病例的接触者被完美监测和完美追踪，（2）病例被完美报告且被追踪的报告病例被完美监测，以及（3）报告病例被完美报告且接触者被完美追踪。此外，我们给出了为确保有效再生数${\mathcal{R}_c}$低于1所需追踪的接触者比例的下界，并用报告病例和追踪病例比例等可观测量来描述${\mathcal{R}_c}$。使用约翰·霍普金斯大学获得的美国部分州COVID-19数据进行的模型模拟表明，即使CT的晚期干预也可能合理地减少COVID-19的传播并降低住院和死亡峰值。