每年因传染性疾病死亡的人数至少达到 1000 万，约占全世界死亡总数的四分之一。新发传染病和再发传染病接踵而来，严重威胁公众的健康和生命。自 20 世纪 70 年代以来，新发现病原体约有 40 余种。
如何对新发传染病的风险进行细致评估，来自多伦多公共卫生学院的 David N Fisman 等人对此展开评论，发表在 2014 年 1 月 18 日的 The Lancet 上。
疫情爆发时，需优先考虑评估该新发疾病是否具有持续传播的基础——即评估其可传性。使用最广的度量是基本再生数 R0。然而，如 Romulus Breban 及其同事在 The Lancet 上所讨论的，在评估潜在的流感大流行时，基于这种模型的初始流行病学评估，有时也会给出错误结论。
这就需要有更细致的指标来评价新发病原体和 R0，来为制订适当的疾病控制政策提供意见。与大多数的统计模型类似，R0代表一个分布，并且可能因物种和环境造成的区域或群体特异性而具有非均质性。
初始流行病学评估往往基于非代表性的个案，并可能发生偏倚。文中讨论是与新发流感病毒株和冠状病毒有关的具体实例，但其概念适于推广到任何新发病原体。
R0的根本重要性在于，当它大于 1，甚至只是略大于 1 时，就代表可能出现自然病例数的增长（疫情发生可能性，R0大于 1.5-2 时即有可能发生疫情）。特定病原体的 R0不是一个数字，而是群体感染分布和接触模式的均值。
例如，Mary Mallon（伤寒玛丽）是个厨师，她配制食物，因而使她的个人 R0（直接或间接来自接触她排出的伤寒杆菌而导致的继发性感染病例数）可能远高于总体平均水平，造成其他 54 人感染伤寒沙门氏菌。
对 Mary Mallon 作为伤寒沙门氏菌的传染源进行检测，可能是基于她个人的 R0 相当高的事实。这种个体差异被称为超传播，并在几种病原体中都有过记录。
在评估新发呼吸道病原体如禽流感（H7N9）和中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）时也应该考虑到这些细微之处。
如何对新发传染病的风险进行细致评估，来自多伦多公共卫生学院的 David N Fisman 等人对此展开评论，发表在 2014 年 1 月 18 日的 The Lancet 上。
疫情爆发时，需优先考虑评估该新发疾病是否具有持续传播的基础——即评估其可传性。使用最广的度量是基本再生数 R0。然而，如 Romulus Breban 及其同事在 The Lancet 上所讨论的，在评估潜在的流感大流行时，基于这种模型的初始流行病学评估，有时也会给出错误结论。
这就需要有更细致的指标来评价新发病原体和 R0，来为制订适当的疾病控制政策提供意见。与大多数的统计模型类似，R0代表一个分布，并且可能因物种和环境造成的区域或群体特异性而具有非均质性。
初始流行病学评估往往基于非代表性的个案，并可能发生偏倚。文中讨论是与新发流感病毒株和冠状病毒有关的具体实例，但其概念适于推广到任何新发病原体。
R0的根本重要性在于，当它大于 1，甚至只是略大于 1 时，就代表可能出现自然病例数的增长（疫情发生可能性，R0大于 1.5-2 时即有可能发生疫情）。特定病原体的 R0不是一个数字，而是群体感染分布和接触模式的均值。
例如，Mary Mallon（伤寒玛丽）是个厨师，她配制食物，因而使她的个人 R0（直接或间接来自接触她排出的伤寒杆菌而导致的继发性感染病例数）可能远高于总体平均水平，造成其他 54 人感染伤寒沙门氏菌。
对 Mary Mallon 作为伤寒沙门氏菌的传染源进行检测，可能是基于她个人的 R0 相当高的事实。这种个体差异被称为超传播，并在几种病原体中都有过记录。
在评估新发呼吸道病原体如禽流感（H7N9）和中东呼吸综合征冠状病毒（MERS-CoV）时也应该考虑到这些细微之处。
Breban 等人的研究结果提示，MERS-CoV 不会造成大流行，因为这种病原体的平均 R0值（基于报道的簇团大小）小于 1。但本文不同意这种结论，认为仅依赖于报道的 R0进行分析过于简单化。
在 R0对风险的评估中，应强调散发报告中簇团的大小，以及 R0非均质性的重要性。MERS 冠状病毒的 R0 可能与来自社区的报道完全不同。严重的急性呼吸综合征冠状病毒主要在医院传播，因而尽管它并没有造成大的、以社区为基础的流行，但仍非常具有破坏性。
对可再生数目的估计在不同地域或人群中也可能完全不同。有效再生数目（R0的乘积和易感人群的分数），可能由于人口结构的不同而有所差异。在加拿大土著人群和加拿大南部一般人口中，2009 年的甲流（H1N1）病毒有显著不同的再生数目，因而所受影响也不同。
这种差异可能由于印第安人居住区（原住民）更加拥挤，年龄分布更年轻造成。如果 R0的平均值是固定的，同一环境下的个体差异（如超级传播者）或由于环境之间的差异（医院 vs 社区）所造成的异质性，就有可能既增加变异簇的大小，又降低某一特定个体感染造成流行的概率。
疾病发生早期，可获得的信息较少，应谨慎解读基于此对大流行风险进行的评估。因为此时更容易获得的是来自于高度传染性个体和严重病例的信息，以及对高收入人群进行监管的资源，但他们的病原体传播特征并非典型。
正如任何高品质的科学一样，对新发传染病大流行风险的评估，需要公平纳入来源于更多数据监测点的流行病学研究，信息共享，科学合作，从而得到更有效的评估结果。
