Swine Flu Benchmark The World Health Organization (WHO) announced on 29 April 2009, a level-5 pandemic alert for a strain of H1N1 influenza originating in pigs in Mexico and transmitting from human to human in several countries. Fraser et al. (p. 1557 , published online 11 May; see the cover) amassed a team of experts in Mexico and WHO to make an initial assessment of the outbreak with a view to guiding future policy. The outbreak appears to have originated in mid-February in the village of La Gloria, Veracruz, where over half the population suffered acute respiratory illness, affecting more than 61% of children under 15 years old in the community. The basic reproduction number (the number of people infected per patient) is in the range of 1.5—similar or less than that of the pandemics of 1918, 1957, and 1968. There remain significant uncertainties about the severity of this outbreak, which makes it difficult to compare the economic and societal costs of intervention with lives saved and the risks of generating antiviral resistance.

Highly pathogenic H5N1 influenza A viruses are now endemic in avian populations in Southeast Asia, and human cases continue to accumulate. Although currently incapable of sustained human-to-human transmission, H5N1 represents a serious pandemic threat owing to the risk of a mutation or reassortment generating a virus with increased transmissibility. Identifying public health interventions that might be able to halt a pandemic in its earliest stages is therefore a priority. Here we use a simulation model of influenza transmission in Southeast Asia to evaluate the potential effectiveness of targeted mass prophylactic use of antiviral drugs as a containment strategy. Other interventions aimed at reducing population contact rates are also examined as reinforcements to an antiviral-based containment policy. We show that elimination of a nascent pandemic may be feasible using a combination of geographically targeted prophylaxis and social distancing measures, if the basic reproduction number of the new virus is below 1.8. We predict that a stockpile of 3 million courses of antiviral drugs should be sufficient for elimination. Policy effectiveness depends critically on how quickly clinical cases are diagnosed and the speed with which antiviral drugs can be distributed.

The quantification of transmissibility during epidemics is essential to designing and adjusting public health responses. Transmissibility can be measured by the reproduction number R, the average number of secondary cases caused by an infected individual. Several methods have been proposed to estimate R over the course of an epidemic; however, they are usually difficult to implement for people without a strong background in statistical modeling. Here, we present a ready-to-use tool for estimating R from incidence time series, which is implemented in popular software including Microsoft Excel (Microsoft Corporation, Redmond, Washington). This tool produces novel, statistically robust analytical estimates of R and incorporates uncertainty in the distribution of the serial interval (the time between the onset of symptoms in a primary case and the onset of symptoms in secondary cases). We applied the method to 5 historical outbreaks; the resulting estimates of R are consistent with those presented in the literature. This tool should help epidemiologists quantify temporal changes in the transmission intensity of future epidemics by using surveillance data.

Estimating the size of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and the infection severity of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is made challenging by inconsistencies in the available data. The number of deaths associated with COVID-19 is often used as a key indicator for the size of the epidemic, but the observed number of deaths represents only a minority of all infections1,2. In addition, the heterogeneous burdens in nursing homes and the variable reporting of deaths of older individuals can hinder direct comparisons of mortality rates and the underlying levels of transmission across countries3. Here we use age-specific COVID-19-associated death data from 45 countries and the results of 22 seroprevalence studies to investigate the consistency of infection and fatality patterns across multiple countries. We find that the age distribution of deaths in younger age groups (less than 65 years of age) is very consistent across different settings and demonstrate how these data can provide robust estimates of the share of the population that has been infected. We estimate that the infection fatality ratio is lowest among 5-9-year-old children, with a log-linear increase by age among individuals older than 30 years. Population age structures and heterogeneous burdens in nursing homes explain some but not all of the heterogeneity between countries in infection fatality ratios. Among the 45 countries included in our analysis, we estimate that approximately 5% of these populations had been infected by 1 September 2020, and that much higher transmission rates have probably occurred in a number of Latin American countries. This simple modelling framework can help countries to assess the progression of the pandemic and can be applied in any scenario for which reliable age-specific death data are available.

France has been heavily affected by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic and went into lockdown on 17 March 2020. Using models applied to hospital and death data, we estimate the impact of the lockdown and current population immunity. We find that 2.9% of infected individuals are hospitalized and 0.5% of those infected die (95% credible interval: 0.3 to 0.9%), ranging from 0.001% in those under 20 years of age to 8.3% in those 80 years of age or older. Across all ages, men are more likely to be hospitalized, enter intensive care, and die than women. The lockdown reduced the reproductive number from 2.90 to 0.67 (77% reduction). By 11 May 2020, when interventions are scheduled to be eased, we project that 3.5 million people (range: 2.1 million to 6.0 million), or 5.3% of the population (range: 3.3 to 9.3%), will have been infected. Population immunity appears to be insufficient to avoid a second wave if all control measures are released at the end of the lockdown.

Abstract The global population at risk from mosquito-borne diseases—including dengue, yellow fever, chikungunya and Zika—is expanding in concert with changes in the distribution of two key vectors: Aedes aegypti and Aedes albopictus . The distribution of these species is largely driven by both human movement and the presence of suitable climate. Using statistical mapping techniques, we show that human movement patterns explain the spread of both species in Europe and the United States following their introduction. We find that the spread of Ae. aegypti is characterized by long distance importations, while Ae. albopictus has expanded more along the fringes of its distribution. We describe these processes and predict the future distributions of both species in response to accelerating urbanization, connectivity and climate change. Global surveillance and control efforts that aim to mitigate the spread of chikungunya, dengue, yellow fever and Zika viruses must consider the so far unabated spread of these mosquitos. Our maps and predictions offer an opportunity to strategically target surveillance and control programmes and thereby augment efforts to reduce arbovirus burden in human populations globally.

The emergence of Zika virus in the Americas has coincided with increased reports of babies born with microcephaly. On Feb 1, 2016, WHO declared the suspected link between Zika virus and microcephaly to be a Public Health Emergency of International Concern. This association, however, has not been precisely quantified.We retrospectively analysed data from a Zika virus outbreak in French Polynesia, which was the largest documented outbreak before that in the Americas. We used serological and surveillance data to estimate the probability of infection with Zika virus for each week of the epidemic and searched medical records to identify all cases of microcephaly from September, 2013, to July, 2015. Simple models were used to assess periods of risk in pregnancy when Zika virus might increase the risk of microcephaly and estimate the associated risk.The Zika virus outbreak began in October, 2013, and ended in April, 2014, and 66% (95% CI 62-70) of the general population were infected. Of the eight microcephaly cases identified during the 23-month study period, seven (88%) occurred in the 4-month period March 1 to July 10, 2014. The timing of these cases was best explained by a period of risk in the first trimester of pregnancy. In this model, the baseline prevalence of microcephaly was two cases (95% CI 0-8) per 10,000 neonates, and the risk of microcephaly associated with Zika virus infection was 95 cases (34-191) per 10,000 women infected in the first trimester. We could not rule out an increased risk of microcephaly from infection in other trimesters, but models that excluded the first trimester were not supported by the data.Our findings provide a quantitative estimate of the risk of microcephaly in fetuses and neonates whose mothers are infected with Zika virus.Labex-IBEID, NIH-MIDAS, AXA Research fund, EU-PREDEMICS.

One option open to public health authorities facing the prospect of an influenza pandemic is the closure of all the schools. A dramatic gesture, but would it help? There is a shortage of reliable data on the matter, but the Sentinel network, linking over a thousand general practitioners across France, provides a resource that can tackle the question by comparing a 21-year record of daily reported cases of flu-like disease with the dates of school vacations — the timing of which is staggered across France minimizing the impact of seasonal factors. The answer is yes, there is a reduction, of about 20%, in rates of flu transmission to children. This translates into a predicted reduction of about 15% in the overall number of cases if schools were closed during a pandemic, sufficient to reduce stress on the healthcare system, but not to stop the disease in its tracks. This paper presents an epidemiological analysis of the role of schools in seasonal influenza transmission, and estimates the effect of school closure during a pandemic, which appears to be modest. The threat posed by the highly pathogenic H5N1 influenza virus requires public health authorities to prepare for a human pandemic. Although pre-pandemic vaccines and antiviral drugs might significantly reduce illness rates1,2, their stockpiling is too expensive to be practical for many countries. Consequently, alternative control strategies, based on non-pharmaceutical interventions, are a potentially attractive policy option. School closure is the measure most often considered. The high social and economic costs of closing schools for months make it an expensive and therefore controversial policy, and the current absence of quantitative data on the role of schools during influenza epidemics means there is little consensus on the probable effectiveness of school closure in reducing the impact of a pandemic. Here, from the joint analysis of surveillance data and holiday timing in France, we quantify the role of schools in influenza epidemics and predict the effect of school closure during a pandemic. We show that holidays lead to a 20–29% reduction in the rate at which influenza is transmitted to children, but that they have no detectable effect on the contact patterns of adults. Holidays prevent 16–18% of seasonal influenza cases (18–21% in children). By extrapolation, we find that prolonged school closure during a pandemic might reduce the cumulative number of cases by 13–17% (18–23% in children) and peak attack rates by up to 39–45% (47–52% in children). The impact of school closure would be reduced if it proved difficult to maintain low contact rates among children for a prolonged period.

Virus genomes reveal the establishment of Zika virus in Brazil and the Americas, and provide an appropriate timeframe for baseline (pre-Zika) microcephaly in different regions. Three papers in this issue present a wealth of new Zika virus (ZIKV) genome sequences and further insights into the genetic epidemiology of ZIKV. Nathan Grubaugh et al. provide 39 new ZIKV genome sequences from infected patients and Aedes aegypti mosquitoes in Florida. Phylogenetic analysis suggests that the virus has been introduced on multiple separate occasions, probably linked to travel from the Caribbean. They find a low probability of long-term persistence of ZIKV transmission chains within Florida, suggesting that the potential for future ZIKV outbreaks there will depend on transmission dynamics in the Americas. Nuno Faria et al. and Hayden Metsky et al. reconstruct the spread of ZIKV in Brazil and the Americas. Faria et al. provide 54 new ZIKV genomes, several sequenced in real time in a mobile genomics laboratory. They trace the spatial origins and spread of ZIKV in Brazil and the Americas and date the timing of the international spread of ZIKV from Brazil. They find that northeast Brazil had a crucial role in the establishment of the epidemic and the spread of the virus within Brazil and the Americas. Metsky et al. generate 110 ZIKV genomes from clinical and mosquito samples from ten regions. They also see rapid expansion of the epidemic within Brazil and multiple introductions to other geographic areas. In agreement with Faria et al., they find that ZIKV circulated unobserved for many months before transmission was detected. Metsky et al. additionally describe ZIKV evolution and discuss how the accumulation of mutations might affect the performance of diagnostic tests in the future. Transmission of Zika virus (ZIKV) in the Americas was first confirmed in May 2015 in northeast Brazil1. Brazil has had the highest number of reported ZIKV cases worldwide (more than 200,000 by 24 December 20162) and the most cases associated with microcephaly and other birth defects (2,366 confirmed by 31 December 20162). Since the initial detection of ZIKV in Brazil, more than 45 countries in the Americas have reported local ZIKV transmission, with 24 of these reporting severe ZIKV-associated disease3. However, the origin and epidemic history of ZIKV in Brazil and the Americas remain poorly understood, despite the value of this information for interpreting observed trends in reported microcephaly. Here we address this issue by generating 54 complete or partial ZIKV genomes, mostly from Brazil, and reporting data generated by a mobile genomics laboratory that travelled across northeast Brazil in 2016. One sequence represents the earliest confirmed ZIKV infection in Brazil. Analyses of viral genomes with ecological and epidemiological data yield an estimate that ZIKV was present in northeast Brazil by February 2014 and is likely to have disseminated from there, nationally and internationally, before the first detection of ZIKV in the Americas. Estimated dates for the international spread of ZIKV from Brazil indicate the duration of pre-detection cryptic transmission in recipient regions. The role of northeast Brazil in the establishment of ZIKV in the Americas is further supported by geographic analysis of ZIKV transmission potential and by estimates of the basic reproduction number of the virus.

Superspreading events (SSEs) have characterized previous epidemics of severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) and Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) infections1–6. For SARS-CoV-2, the degree to which SSEs are involved in transmission remains unclear, but there is growing evidence that SSEs might be a typical feature of COVID-197,8. Using contact tracing data from 1,038 SARS-CoV-2 cases confirmed between 23 January and 28 April 2020 in Hong Kong, we identified and characterized all local clusters of infection. We identified 4–7 SSEs across 51 clusters (n = 309 cases) and estimated that 19% (95% confidence interval, 15–24%) of cases seeded 80% of all local transmission. Transmission in social settings was associated with more secondary cases than households when controlling for age (P = 0.002). Decreasing the delay between symptom onset and case confirmation did not result in fewer secondary cases (P = 0.98), although the odds that an individual being quarantined as a contact interrupted transmission was 14.4 (95% CI, 1.9–107.2). Public health authorities should focus on rapidly tracing and quarantining contacts, along with implementing restrictions targeting social settings to reduce the risk of SSEs and suppress SARS-CoV-2 transmission. Cases linked to superspreading events are estimated to account for 80% of all local transmission of SARS-CoV-2 in Hong Kong in a study with implications for public health policies.