用于评估锁定的模型缺陷

在最近的一项研究中，伦敦帝国学院的研究人员制定了一种模型，以评估不同措施用于抑制冠状病毒的传播的效果。然而，该模型具有根本性的缺点，不能用于绘制公布的结论，索德伦敦吕德大学和其他机构的瑞典研究人员在杂志中自然。

Imperial的结果表明它几乎完全是完整的社会锁定，在春季期间抑制了欧洲感染的潮流。

该研究估计了不同措施，如社会疏远，自隔开，闭幕学校，禁止公共活动和锁定本身的影响。

“随着3月几周的措施在几周内介绍了措施，因此死亡率数据使用简单地没有包含足够的信息来区分其个性化的效果。我们通过进行数学分析来证实了这一点。用这是一个基础，我们使用帝国学院的原代码进行了模拟，以说明模型的敏感性如何导致不可靠的结果，“克里斯蒂安Soltesz，副教授解释说明自动控制在隆德大学和文章的第一作者。

本集团对帝国学院模式的兴趣是由它在春季通过建模的十个国家的锁定期间解释了春季的几乎所有减少的事实。例外是瑞典，这从未引入锁定。

“在瑞典，该模型提供了一个完全不同的措施，作为对其他国家几乎无效的措施的解释。这几乎太好了，因为在除了一个外，每个国家都在一个有效的锁定中引入了有效的锁定。措施在这个国家似乎异常有效“，注意到Soltesz。

Soltesz小心地指出，个别措施具有效力完全合理，但该模型不能用于确定它们的效果。

“各种干预措施似乎没有彼此隔离工作，而是彼此依赖。由于一个干预的行为变化影响了其他干预措施的效果。多么难以知道隆德大学流行病学副教授AnnaJöud表示，并需要不同的技能和合作。

根据作者，帝国学院和其他人的模型分析了介绍正在审查流行病学模型的重要性。

“关于数据来源及其可靠性辩论的重点是，几乎完全缺乏系统审查不同模型的敏感性在参数和数据方面。这同样重要，特别是当全球各国政府正在使用动态模型作为决策的基础“，Soltesz和Jöud指出。

第一步是对模型的敏感性进行正确的分析。如果它们造成太大的问题，那么需要更可靠的数据，通常与更不重要的复杂模型结构体。

“有很多赌注，当面对基本的限制时，它是谦虚的。动态模型是可用的，只要他们考虑到所基于假设的假设以及它们被引导的数据的不确定性。如果这不是这种情况，结果是假设或猜测的结果“，Soltesz的总结。

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