定时在限制性监禁中的重要性

Covid-19正在我们的接触网络中揭示无形的成分 - 呼吸，触摸和物理表面。了解这些网络是评估传染病如何传播以及如何最好地部署流行病的措施的关键。问题在于，这些相同的网络是我们社会自由和经济的体现，并且对放弃是艰难而危险的。这基本上就是为什么通常证明自愿物理距离不足以保护公共卫生和卫生服务的原因。

简单的流行病学“玩具”模型解释了为什么有必要以及在何种程度上需要更加限制性的限制，以及如何将社区和国家降低到正常状态。这些模型可以揭示并可以帮助制定政策，但它们带有操作说明，即使是专家也可以轻松忽略的操作说明。

玩具模型中发现的流行病学的中心概念是“基本生殖数字，“通常称为R0。R0是直接由单个感染者引起的新感染的预期数量流行性（时间t = 0），随着流行病的进行，类似度量是“有效的繁殖数”或r（t）（以下简称R）。r是平均值。因此，在两个感染和数十个易感个体的人群中，r = 6可能意味着每个人感染了其他六个人，或者可能是一个感染了零的人，另一个感染了零，12。实际流行病的R计算R可能很复杂。值得注意的是，这个关键数量可能从一个地方到另一个地方，在流行病过程中变化，幸运的是，疾病可以减少控制措施。

COVID-19的R0估计值始终约为2.5，并且鉴于从感染到症状的传染性期和时间，这会导致目前每三天增加一倍的病例数量。指数增长的能力很明显：在第100案后一个月或10次双打之后，如果未采取身体距离和禁闭措施，将发生约100,000例确认的案件。

R不仅在理解流行病，而且在制定控制措施中有用。毫不奇怪，在足够的时间内保持R低于1的R将逐渐将案例数降低到零。Covid-19的问题是，不足以降低1以下的R将意味着更旷日持久的流行病，许多人不必要地与这种疾病降低，并且逐渐压力（如果不是完全耗尽健康服务）。这样的措施确实确实“变平”了流行曲线，并且由于人口中不断易感的个体，最终将r降低至0与“畜群豁免”相关（正式地，当易感人群小于1小于1时发生这种情况。-1/r）。

由于另一个原因，这种简单的见解非常强大。简单地吹捧R作为流行病控制的最终目标的减少，就可以忽略这样一个事实：当开始流行措施时，将决定给定减少的降低。它起飞（如几乎每一个发生了Covid-19案件发生的国家），正如中国最近报道的那样，必须采取严格的措施以将重置重置为接近零案件。

例如，根据现实的流行参数，从1000万人群中的100个受感染的个体开始，将R从2.5降低到1个，大约每两周一次新的感染。这意味着一年中数千起案件的顺序。但是，从有100,000人受感染者的人口开始的同样措施将在同一时期产生数百万个感染。假设人们自由混合 - 真实的接触网络将导致新案例少得多。[6]然而，带回家的信息是传染性的大小人口当措施参与时，对于确定限制程度，即测量降低基线R0的程度很重要。中国部分地区的几乎完整的锁定是案件中的案例，其中R接近0大约两个月，从而导致其流行病的虚拟崩溃。现在对中国的问题 - 以及其他国家从严格的监禁中缓解的问题是如何将物理距离调整为R≈1或更少，而无法实现这一目标的风险将产生新的流行病。

---

---