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为探究非药物公共卫生措施（PHMs）在大学生群体中预防 SARS-CoV-2 感染的效果，研究人员通过行为调查和 IgG 血清学调查，运用潜在类别分析（LCA）和 SIR 模型进行研究。结果显示不同依从性群体感染率不同，提高 PHM 依从性能降低传播，但效果受限于已有高依从率。该研究为干预措施制定提供依据。
2020 年，新冠疫情在全球肆虐，给人们的生活和健康带来了巨大冲击。在疫情防控初期，非药物公共卫生措施（PHMs）成为减少 SARS-CoV-2 暴露风险的重要手段，像戴口罩、保持社交距离、勤洗手等措施被大力推广。然而，现实中人们对这些措施的依从性参差不齐，而且各项措施的采用存在相关性，这使得评估单一 PHM 的实际影响变得困难重重。同时，以往流行病学研究在考虑人群异质性时，多依据人口统计学数据，如年龄、性别等，但当涉及行为因素对感染风险的影响时，这些数据难以直接关联暴露和结果的异质性。
为了深入了解大学生群体中 SARS-CoV-2 的传播情况，评估公共卫生措施的效果，宾夕法尼亚州立大学等机构的研究人员开展了一项重要研究。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为疫情防控策略的制定提供了关键依据。
研究人员采用了多种技术方法来开展此项研究。首先是行为调查和血清学调查，他们招募了宾夕法尼亚州立大学的学生作为研究对象，让学生填写关于对公共卫生措施依从性和态度的行为调查问卷，并采集血液样本检测 S/RBD IgG 抗体，以此判断学生是否曾暴露于 SARS-CoV-2。其次，运用潜在类别分析（LCA），通过对学生行为调查响应数据进行分析，确定不同行为风险类别。最后，利用近似贝叶斯计算（ABC）对确定性的易感 - 感染 - 康复（SIR）模型进行参数化，模拟疾病在不同群体间的传播情况 。
研究结果
- 人口统计学特征：研究共招募了 1410 名返校学生，725 人参与研究，684 人完成血清采集，其中 673 人还完成了行为调查。参与者中位年龄 20 岁，女性占 64.5%，男性占 34.6%，81.9% 为白人，30.4% 的学生 IgG 抗体呈阳性。
- LCA 拟合结果：对学生行为调查数据进行 LCA 模型拟合，发现四分类和三分类模型的贝叶斯信息准则（BIC）最低。综合考虑，最终选择三分类模型进行后续模拟。在三分类模型中，约 15.75% 的学生很少打算始终遵循 PHMs（低依从组），38.04% 的学生打算始终遵循所有指南（高依从组），46.21% 的学生大多打算在戴口罩、检测和管理症状方面依从，但在保持社交距离和避免人群聚集方面做得不足（中等依从组）。同时，低依从组感染率最高（37.7%），中等依从组次之（32.2%），高依从组最低（25.4%）。
- SIR 模型结果：通过 ABC 对 SIR 模型参数化后发现，低 - 中等水平的组间混合更符合数据。模拟将所有个体转移到高依从组的干预效果，结果显示最终感染规模可降低 77 - 96%。当组间混合为低 - 中等水平时，完全有效的干预可使最终血清阳性率降低约 96%；当组间混合与组内混合可能性相当时，降低 89%。
研究结论与讨论
本研究通过整合行为调查数据和血清学监测结果，运用 LCA 对人群传播潜力进行分类，发现高依从 PHMs 的群体感染率最低，低依从群体感染率最高。尽管提高 PHM 依从性可显著降低传播，但由于已有较高比例学生（38%）已高度依从，所以仅依靠提高依从性来消除传播是有限的。
该研究具有重要意义。它提供了一种新的多学科研究方法，可将替代数据来源用于未来模型参数化，并融入传统流行病学分析，有助于在人口统计学特征相似但传播动力学存在异质性的人群中，更精准地设计干预措施，合理分配资源。不过，研究也存在一定局限性，如学生群体采用便利抽样，可能无法代表更广泛人群；研究可能受学校宣传活动影响，学生依从率可能高于其他人群。未来研究可考虑纳入人们对 PHM 依从性的感知能动性和效能等因素，进一步完善相关研究 。
