公共卫生：2023年工程研究揭示冠状病毒病流感关系

工程21（2023）195研究公共卫生-文章2019冠状病毒病大流行期间流感韩莎莎a，b，#，张婷c，#，吕艳d，#，赖胜杰e，戴培西f，郑建东g，杨伟忠c，周晓华a，g，h，刘伟，冯陆兆c，刘伟a北京大学北京国际数学研究中心，北京100871b哈佛大学医学院，波士顿，MA 02115，美国c中国医学科学院北京协和医学院人口医学与公共卫生学院，中国北京d北京大学跨学科高级研究院，中国北京100871WorldPop，School of Geography and Environmental Science，University of Southampton，Southampton SO17 1BJ，UKf中国疾病预防控制中心传染病科，北京102206g北京大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系，北京100871h北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室，北京100871阿提奇莱因福奥文章历史记录：2021年11月9日收到2021年12月13日修订2021年12月26日接受2022年2月2日在线提供保留字：戴流感口罩移动性缓解SARS-CoV-2干扰非药物干预A B S T R A C T季节性流感活动通常在冬季达到高峰，但在当前的2019冠状病毒病（COVID-19）大流行期间，全球流感活动急剧下降。从流感前所未有的低调中汲取教训在这里，我们探索了一个国家特定的推断模型，以估计戴口罩的影响，流动性变化（国际和国内），严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）在中国，英国和美国的干扰。我们发现，增加一周戴口罩的干预措施，这些地区的流感活动减少了11.3%一周的流动性缓解对国际（1.7%-6.5%）和国内社区（1.6%- 2.8%）的影响较小。在2020-19.8.仅流动性变化就可以使积极性降低5.2- 14.0%，其中79.8%-98.2%归因于国际旅行的偏离。仅在2019-2020年，SARS-CoV-2干扰具有统计学显著性影响。在中国北方和英国，阳性率分别降低了7.6（2.4我们的研究结果对于理解非药物干预和其他呼吸道疾病下流感如何演变具有重要意义，并将为卫生政策和定制公共卫生措施的设计提供©2022 The Bottoms.Elsevier LTD代表中国工程院出版，高等教育出版社有限公司。这是一篇CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。1. 介绍季节性流感病毒全年在世界各地传播然而，自从第一次报告严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）和非药物干预（NPI）以减轻病毒以来，流感活动一直很低，在流感季节全球不存在实验室确认的疫情[1-3]。在北半球国家，*通讯作者。电子邮件地址：azhou@math.pku.edu.cn（X.- H. Zhou），fengluzhao@cams.cn（L. Feng）。#这些作者对这项工作做出了同样的来自中国、英国和美国的呼吸监测系统的数据表明，在2020-2021年季节，过去五年平均下降92.4%在南半球，寒冷季节与北半球相反，流感也连续两个流感季节保持罕见[7，8]。流感尽管2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行和干预措施与这种下降有关[7，9]，但每种NPI和SARS-CoV-2干扰如何有助于长期流感下降仍然难以捉摸。在公共场所蒙面，改变流动https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.12.0112095-8099/©2022 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/engS. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195196¼¼(e.g.、国际旅行和国内移动缓解），以及物理距离已被发现在实验室和临床环境中[10，11]以及通过模拟模型[12]减少呼吸道感染方面非常有效。此外，数据显示流感病毒的传播被季节性鼻病毒流行打断[13]，但一种病毒然而，在季节性流感的背景下，即使不考虑SARS-CoV-2的干扰，解开高度相关的NPI的作用也是具有挑战性的广泛用于评估NPI对SARS-CoV-2传播的个体影响的跨国建模不适用于季节性流感[16]，因为病毒抗原演变、气候条件、社会人口特征、流感流行株和亚型以及各国流感疫苗接种覆盖率存在很大差异[17，18]。在这里，我们开发了一个国家特定的推断模型来估计NPI和SARS-CoV-2干扰的个体效应。我们的方法依赖于长期流感监测数据和流动性变化，并通过对比替代假设情景下的潜在流感活动来识别个体影响[19]。我们评估了NPI增加一周的短期影响（以阳性百分比减少的百分比表示），以及NPI和SARS-CoV-2干扰流感季节的长期影响（以阳性百分比绝对减少表示）。2. 方法2.1. 研究数据我们从中国、英国和美国的公共来源收集了有关流感、流动性（国际和国内）和戴口罩干预措施的数据。所有数据均来自公共来源，并总结于附录中的表S1A.我们注意到，COVID- 19期间国内流动性的变化可能反映了几个高度相关的流动性相关NPI，包括移动限制和物理距离（补充方法和附录A表S2）。由于临床流感访视可能受到NPI的影响[18]，我们使用实验室监测数据报告的阳性检测百分比作为流感活动的指标。我们分别考虑了中国北方和南方，因为它们的季节性流感模式存在显著差异[9]。在中国北方、英国和美国，流感季节持续162.2. 流感监测数据2011年至2021年的病毒学数据来自相应的政府网站、中国国家流感中心[4]、英国公共卫生[6]和美国疾病控制和预防中心（CDC）[5]。中国国家流感监测网络由分布于中国大陆300多个城市的554家定点医院和407个网络实验室组成，监测在中国流行的流感病毒。 英格兰公共卫生部的呼吸道数据市场系统用于系统地监测在英格兰传播的流感和其他呼吸道病毒，代表英格兰所有9个地区的14个实验室美国的流感病毒监察工作是透过美国流感监察系统进行，并由疾病预防控制中心及位于在所有50个州，波多黎各，关岛和哥伦比亚特区。每周病毒学数据，包括呼吸道样本流感测试呈阳性的百分比，均在有关政府流感监测网站公布。每周的阳性率百分比见图。 附录A中的S1。如文献[9]中所述，流感流行期的开始定义为阳性百分比至少两周保持在10以上的第一周，结束定义为阳性百分比至少连续三周下降到10以下的最后一周。流感活动通常在中国北方、英国和美国的冬季达到高峰，而在中国南方，它也可能在夏季活跃。流感季节是2011年至2020年九次流感流行的共同时期。流感季节的开始和结束分别定义为9次流感流行开始和结束的中位数。2.3. 移动性数据我们使用标准化的国际入境旅行量来衡量这四个地区的国际流动性。到港旅行在英国，2011年至2021年的入境旅行是从交通部获得的[41]2011-2021年中国北部和南部的旅游人数美国入境旅游的数据是从2011-2021年美国交通部[43，44]使用过去的移动平均数估计每周流动情况M周，以考虑移动性变化与实验室检测和报告之间的延迟[45]。在基线上，我们假设英国和美国的M2和中国北方和南方的M4可以解释中国更长的延迟。我们对时滞M进行了广泛的灵敏度分析。在标准化中，由于流动性以稳定的年度趋势增加，而流感活动由于流行菌株的差异而以高度不规则的年际模式演变[46]，我们分别使用每年第一个月的平均值按比例缩小了每周流动性。我们收集了北部和南部2019-2021年中国通过高德地图[47]，提供了中国国家流感监测网络覆盖的每个城市的智能手机用户每日相对流入量。如上所述，使用移动平均法将每日流入量汇总到周水平。2019-2020年的流入量直接预测到2011-2018年，无需调整，因为分析中删除了年度趋势。英国和美国的国内流动性是分别根据英国和美国的交通数据估算的。我们从英国国家统计局[48]和美国交通部[43，49]收集了英国和美国每月发布的国内运输数据。如果无法获得月度数据，我们通过将季度流量数据平均分配给每个月来估计月度流动流量。在英格兰，由于仅可获得2020年的月度踏板数据，我们估计2020年的国内流动性为车辆和踏板流量的平均值。我们使用相同的移动平均和归一化方法估计了英国和美国每周的国内流动性。迁移率数据总结见附录A中的表S3。国际和国内流动性见图。 附录A中的S2。2.4. 口罩佩戴指数数据我们收集了从SARS-CoV-2传播开始到2021年第28周戴口罩干预的数据。在中国，S. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195197不不不不不.ΣN不不.ΣYt¼ Yt·el¼0t-ll¼0t-l不P从2020年第4周（1月23日，从参考文献[50]中获得）开始实施戴口罩的命令，直到2021年第28周结束。对于英格兰，戴口罩的规定是从2020年的第30周（7月23日）到2021年的第28周（7月19日）[51]。在实施期间，我们将口罩佩戴指数表示为1，否则为0。美国疾病控制及预防中心于2020年第14周至最后一周实施佩戴口罩的命令，并于2021年第22周至2021年第29周期间短期提升非医疗环境中已接种COVID-19疫苗的人士的佩戴口罩命令[52]。我们估计了戴口罩的程度，即在CDC戴口罩建议期间，由于州政府没有同时遵守CDC强制执行的命令，因此强制执行戴口罩命令的州的数量所占的比例我们在这里将数据称为口罩指数，该指数由疫苗接种数据进行调整（图1）。 S3在Appen-活动和国内和国际流动性在流感季节分别。模型（1）用于预测在不同情况下的流感活动，对流动性缓解以及SARS-CoV-2传播有不同的假设。在没有SARS-CoV-2传播的情况下，流感活动是从全球报告的最初几例COVID-19病例的第一周开始预测的（即，2020年1月1日[55]。其次，我们考虑时变的面罩佩戴干预，表示为Dmas，即时间t时的面罩佩戴干预。口罩佩戴干预措施和与活动性变化相关的NPI是本研究的重点，被称为两个主要NPI;其他可能影响流感活动的NPI被称为次要NPI。NPI。我们用Ynpi表示流感阳性率所有的NPI。由于Ymob能够解释与移动性变化相关的NPI，因此Ynpi和Ymob之间的差异为：以估计随时间变化的面罩佩戴干预。t t戴口罩指数见图。 附录A中的S4。2.5. 方法总结该模型由两个自校正正则化多元回归模型组成，这两个模型都是使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法动态训练和正则化的，并分别对四个区域中的每一个进行拟合。建模参数捕捉一周归因于戴口罩干预和轻微NPI的影响。请注意，如果戴口罩干预的影响随时间变化，则可以将其隔离。我们纳入了佩戴口罩干预的L滞后，以解释口罩使用的持续影响以及依从性的延迟[11]。的最佳值L是根据R2标准选择的，反映了达到每周最大减少所需的累积干预时间。所有NPI下的流感活动建模为干预措施。我们估计了流感季节的影响，通过对比插补的流感活动，NPI暴徒我的天。PLDmast在没有非盈利机构的情况下和仅在这种我们使用2011年至首次报告SARS-CoV-2的数据和2011年至NPI开始的数据，通过比较流感活动来估计SARS-CoV-2干扰的影响NPI开始与首次报告SARS-CoV-2之间的延迟使得能够识别SARS-CoV-2干扰的影响我们假设2020年至2021年的气候条件、社会人口特征、流感传播率和流感疫苗接种覆盖率与往年没有实质性差异。我们还假设这些外部因素对流感的影响是一致的，可以通过过去的流感活动来捕获。2.6. 多元回归模型我们探索了两个自校正正则化多元回归模型来预测每周流感活动。两个回归模型均使用LASSO方法进行动态训练和正则化;与自回归积分移动平均模型[53，54]不同，它们允许自选择流感活动的多个滞后（最多52个）作为模型输入。回归模型描述如下：首先，我们使用多重回归模型，将流感活动的N个滞后以及当前国内流动性（用Vt表示，t代表第t周）和国际流动性（用Wt表示）进行线性组合，以拟合阳性百分比仅在迁移率变化下（表示为Y_mob）。仅在流感季节纳入国际流动性;进行了考虑全年国际流动性的敏感性分析，并与基线分析进行了比较。t表示流感季节。该模型表示为YmobaXbYmobc·Vth·Wt Stet1其中nt表示正态分布误差项，均值为0，方差为s2，nt~N0;s2;I是一个指标，如果在一周内至少存在一个较小的NPI，则I为1/4，否则为0参数s表示戴口罩干预增加一周的效果参数l捕获了minorNPI。这里，如所观察到的，从来自第一回归模型（1）的在缓和的迁移率下的预测值获得Ymob仅根据流动缓解措施，即不存在未成年人NPI（I<$0）或掩模干预（LDmas<$0），Ynpi等于Ymob。最后，我们探索模型（2）来预测仅戴口罩干预下的流感活动，其中在没有移动性缓解措施的假设场景下，基于正常移动性估计Y_mob。该模型在scikit-learn 0.24.2中使用Python（版本3.6.13; Python SoftwareFoundation，USA）实现。该代码是公开可用的[56]。基线和敏感性分析的参数选择详见补充方法。3. 结果3.1. 戴口罩的影响在戴口罩干预的现实背景下，戴口罩干预增加一周能够显著降低所有四个区域的阳性率测试百分比，平均降低百分比从11.3%到35.2%不等（附录A中的表S4）。达到每周最大减量所需的累积干预时间（即，在中国北方和南方，戴口罩的估计滞后期（包括戴口罩的估计滞后期）分别为13周和11周，而在英国和美国，这两个国家的滞后期要长得多，分别为24周和35周（表S4）。考虑到长期影响，不n1nt-n戴口罩的干预，我们估计，在2020-其中a、b、n、c和h是参数，et表示误差项，其中et~N0;r2;方差为r2的正态分布。参数a和bn 捕捉流感阳性百分比为19.8（95%置信区间（95%CI），15.824.8），中国北方16.6（95%CI，13.1;l¼ 1;. L2S. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195季节为（a）中国北部，（b）中国南部，（c）英格兰，和（d）美国。（(f)中国南部，（g）英格兰，和（h）美国。阴影区域指95%CI。198美国（表1和图1），与没有NPI的情景相比。当戴口罩的顺序不同时，发现了更大的变化。例如，在中国北方，戴口罩的命令在2019-2020赛季结束前开始12.3（95%CI，8.1-17.0）。在美国，该命令于二零一九至二零二零年赛季末开始，并无发现显著影响（图二）。1（a）和（d）及表1）。3.2. 流动性变化与戴面罩干预相比，活动性变化的影响较小。我们估计，在流感季节限制国际流动一周的情况下，当周中国北方的流感活动立即减少了4.5%。中国南方、英国和美国的影响相似，表1在流感季节戴口罩和减少活动以及SARS-CoV-2干扰的估计影响非药物干预阳性百分比中国北方中国南方英格兰美国平均95%CI平均95%CI是说95%CI平均95%CI2019-2020年相对于无NPI单独戴口罩12.3（8.1，17.0）11.7（6.8，16.8）-a-a0（0，0）2020-2021年相对于无相对于无NPI单独戴面具19.8(15.8（见第24.8段）16.6(13.1（见第21段第5段）13.3(9.7（见第16.6段）15.2(11.9（见第18.5段）仅移动性变化14.0(8.0（见第18.9段）5.2(1.4，9.0）10.4(3.9（见第16.6段）9.5(2.8（第18.0段）观察到的NPI21.2(16.7（见第26.8段）16.0(12.2（见第21段第1款）14.6(10.6（见第18.2段）16.2(12.8（见第19.8段）相对于无SARS-CoV-2SARS-CoV-22.1（0.7（1.5（1.2（a在英格兰，戴口罩的命令是在2019-2020年流感季节结束后开始的。图1.一、仅戴口罩命令和无干预下的估计流感活动以及观察到的活动。（仅移动性变化5.6(2.0（见第9.9段）3.1（0.2(0.1，0.6）0.7(0.2（见第1.5段）观察到的NPI11.2(6.4（见第16.4段）10.2(5.0（见第15.6段）1.4(0.9，1.9）1.3(0.8，1.9）SARS-CoV-27.6（2.4，14.4）4.3（-1.4，12.1）10.2（7.2，13.6）2.9（S. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195季节为（a）中国北部，（b）中国南部，（c）英格兰，和（d）美国。（(f)中国南部，（g）英格兰，和（h）美国。阴影区域指95%CI。1991.7%至6.5%。国内流动缓解措施的影响更接近，从1.6%到2.8%略有不同（表S4）。此外，尽管各地区流动性缓解措施的时间和幅度存在差异（图S2），但国际旅行缓解措施的影响大于国内流动缓解措施（附录A中的图S5）。在2020-美国（表1和图2）; 79.8%-98.2%的减少归因于国际流动性缓解措施（表S4）。在2019-2020赛季，只有中国实施了短期的流动性缓解措施，我们估计，由于流动性缓解措施，中国北方和南方的减少分别为5.6（95% CI，2. 0 - 9. 9）和3. 1（95% CI，-0. 2 - 7. 5）（图1和图2）。 2（a）和（b）及表1）。3.3. SARS-CoV-2干扰SARS-CoV-2在整个流感季节传播时具有可观察到的效果。在2019-中国和英国分别为4.3（95%CI，2.9（95%CI，只有在中国北方和英格兰，SARS-CoV-2病毒在流感季节的高峰期开始传播，随后出现小幅反弹，这些地区的减少才有意义（图1A和1B）。3（a）和（c））。 在2019-2020年季节，中国湖北省也发现了SARS-CoV-2干扰的大效应（12.0（95%CI，4.3-（附录A图S6）。但在所有四个地区，2020-2021年期间均未发现SARS-CoV-2干扰的显著影响。在敏感性分析中，我们发现平滑方法和训练窗口对估计效果的影响很小，但排除季节性指标可能会对流动性变化产生较小的负面影响（图2 - 3）。附录A中的S7-S9）。我们还为美国进行了州一级的分析，结果与美国的一致（图2）附录A中的S10-S13）。4. 讨论尽管已发现国际旅行在2009年流感大流行中对甲型H1N1流感病毒的传播起重要作用[20]，但临床试验中关于口罩的证据（样本量有限且依从性低）在机制研究中似乎相反[11，21我们的研究结果表明，在四个地区的大规模人群研究中，单独佩戴口罩可以大大减少流感活动，与NPI组合相当。流动性缓解措施在抑制流感季节的流感活动方面最为有效，国际缓解措施在流感特征表现出单一冬季高峰爆发的地区中国北部、英格兰和美国）和国内夏季第二高峰爆发地区的缓解措施（例如，中国南部）。值得注意的是，口罩干预的高效率是基于COVID-19期间佩戴口罩措施的实际接受程度，以及订单遵守情况、口罩供应和使用口罩的长期习惯可能高于往年[11]。估计需要戴口罩干预的周数图二、仅在流动性变化和无干预情况下估计的流感活动以及观察到的活动。（S. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195200图三.在没有SARS-CoV-2传播和有SARS-CoV-2传播的情况下估计的流感活动，两者都没有COVID-19 NPI。（a-d）2019-2020年季节（a）中国北方，（b）中国南方，（c）英格兰和（d）美国的每周阳性百分比。 （阴影区域指95%CI。中国的最大周减少百分比比其他地区短得多，这与人群中口罩行为分化的文献一致[23]。虽然四个地区流动性减少的短期影响相似，但流感季节的长期影响可能差异很大。这些差异可能是由于与流动性有关的非营利机构的持续时间和长期影响值得注意的是，只有中国的国内流动性在2020年初下降后逐渐恢复到几乎正常的水平;到2021年第28周，所有四个地区的国际流动性都保持在较低水平（图1）。 S2）的情况下。我们发现，SARS-CoV-2干扰的影响在四个地区不同，在中国南方和美国的影响特别小。这可能是由于2020年初这两个地区的SARS-CoV-2传播率较低，因为病毒干扰的程度很大程度上取决于介入病毒的传播[15，24]。值得注意的是，2019-2020赛季中国湖北省的SARS-CoV- 2干扰效果很大，该省大部分地区SARS-CoV-2社区传播很普遍。然而，干扰也可能取决于循环菌株[25，26]。这项研究在几个方面增加了文献首先，尽管NPI与减轻SARS-CoV-2传播有着广泛的关联，但据我们所知，这是第一次调查它们在季节性流感和长期（COVID-19大流行在一年内演变）中的个体效应和SARS-Cov-2干扰与早期发现SARS-CoV-2病毒不同的是，许多国家已经建立了流感病毒学监测系统我们依靠长期的监测数据来独立-独立估计每个区域的个体效应。第二，我们发现戴口罩在所有四个方面都比流动性缓解更有效，尽管相对优势取决于NPI的时间和持续时间考虑到成本相对较低[27，28]，短期佩戴口罩可被视为流感疫苗接种的辅助方法，为流感大流行或严重并发症风险较高或疫苗效力较低的人群中的严重季节性流行病做好准备[29，30]。最后，我们的研究可以为理解SARS-CoV-2对流感传播的干扰提供一个起点SARS-CoV-2干扰的结果表明，影响随流感季节的时间和SARS-CoV-2社区传播的速度而变化，为更深入地了解病毒生态学提供了有价值的知识这项研究有几个局限性。首先，我们使用实验室和临床监测系统报告的阳性百分比，但在NPI开始后，收集的流感样本总数也不过，这一下降与2019-2020年流感季末流感监测自然下降相吻合其次，尽管在所有四个地区，2019年和2021年的季节与其他最近季节之间的流感疫苗接种行为没有实质性差异[31第三，我们利用COVID-19疫苗数据来解释随着COVID-19大流行的演变，口罩佩戴的时间变化，而订单的有效性也可能取决于所使用的口罩类型S. 汉，T.Zhang，Y.Lyu等人工程21（2023）195201[11]以及其他个人保护行为的存在（例如，手部卫生和呼吸礼仪）。第四，SARS-CoV-2干扰的分析依赖于2019-此外，我们的国内移动数据是从移动电话用户和公共交通统计数据中收集的，这可能只能提供人类移动变化的不完整画面[34]。尽管这代表了一个局限性，但在所有四个地区，COVID- 19期间国内流动模式的变化与每个地区与流动相关的NPI密切相关（附录A中的图S14因此，我们关于国内流动性的结果支持了早期研究中关于学校关闭的结果[35]。最后，尽管美国各州的结果与美国的结果一致，但在其他大型研究地区的城市中，异质结仍然可能存在流感这些发现对于预测未来的流感季节[36]以及指导医疗保健政策和医疗保健资源的分配[37]具有重要价值。鉴定和开发通用流感疫苗对于流感控制仍然是首要的。然而，考虑到佩戴口罩对流感负担的负面影响相对较低[38，39]，我们的研究结果表明，在疫苗接种覆盖率低的人群中，或在无法获得匹配疫苗的情况下，短期佩戴口罩可被视为流感疫苗接种的协调措施，以备季节性和大流行性流感，因此需要重新审视佩戴口罩在世界卫生组织（WHO）大流行性流感干预指南中的作用致谢本研究得到了国家自然科学基金（82041023和81773546）、中国医学科学院（CAMS）医学科学创新基金（2020-I2 M-1-001）、中国医学科学院流感大流行应对与公共卫生应急系统基金（2021P062 QG 008）、比尔·梅林达·盖茨基金会（2021 P057 QG 006）和北京市卫生发展研究专项基金（2021-1G-3013）的资助本研究的资助者在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释或手稿撰写作者周晓华和冯鲁兆指导了这项研究。韩莎莎设计的书房。ShashaHan、Ting Zhang、Yan Lyu和Peixi Dai收集了数据。韩莎莎、张婷和颜吕进行了分析。Shasha Han，Ting Zhang，Yan Lyu，ShengjieLai，Xiao-Hua Zhou和Luzhao Feng解释了这些发现。韩莎莎和张婷写的稿子。Lai Shengjie，Jiandong Zheng，Weizhong Yang，Xiao-Hua Zhou，and Luzhao Feng对此进行了评论和修改。所有作者都同意提交的最终手稿。遵守道德操守准则Shasha Han 、 Ting Zhang 、 Yan Lyu 、 Shengjie Lai 、 PeixiDai、Jiandong Zheng、Weizhong Yang、Xiao-Hua Zhou和LuzhaoFeng声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。附录A.补充数据本文的补充数据可在https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.12.011上找到。引用[1] 鲁宾河在COVID-19大流行期间，流感前所未有的低调让专家们想知道这个流感季节会发生什么。JAMA 2021;326（10）：899-900。[2] 琼斯N. 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