每日新增COVID-19病例数仍然是评估大流行状况的基础，对于就公共干预措施做出知情决定至关重要。然而，这些病例数是基于阳性诊断测试结果，因此高度依赖于潜在的测试策略。但检测策略因地区而异，并且随着时间的推移发生了巨大变化，这使得它们对每日新诊断数量的确切影响难以预测。因此，大流行监测需要对新感染人数进行更可靠的估计。
为了更好地估计新的感染率，研究人员开发并测试了一种新的计算方法，该方法纯粹从基因组序列及其采样日期推断病毒发病率的时间概况。因为病毒基因组是一个稳定的突变过程的基础，它的序列随时间的变化也追踪了它在人群中的传播。
通过计算非药物干预措施重大变化之间有效生殖数的分段常数估计值，该研究突出了公共措施对COVID-19传播的潜在影响。
许多欧洲国家采取的封锁措施就是一个很好的例子。2020年春季，在欧洲实施严格的封锁措施后，有效生殖数急剧下降至1以下。当这些措施于2020年夏初在大多数国家取消时，有效繁殖数增加到1个以上。
该团队利用来自四个不同地区(丹麦、苏格兰、瑞士和澳大利亚维多利亚州)的SARS-CoV-2基因组进行了广泛的最先进的系统动力学分析，以验证新方法。
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“通过将我们的研究结果与报告的病例数进行比较，我们能够发现漏报的时期，”潮汐研究小组的博士生、该研究的合著者阿丽亚娜·韦伯说。韦伯补充说:“这些包括苏格兰和维多利亚州的第一波感染，以及2020年夏天欧洲的小波流行病，这些在诊断病例数中是不可见的。”
通过使用新方法产生的发病率相关性和部署测试策略的公共数据，研究人员还能够计算出随时间变化的病例检出率。这表明，检测能力的提高通常会导致更高比例的发现病例。然而，令人惊讶的是，当测试标准放宽时，检测概率降低。这为2020年夏季欧洲观察到的病例未被发现提供了一个潜在的解释，当时检测标准较宽松，检测能力不变。
