pandemic

【2020-03-12】

@whigzhou: 很多人可能没明白是否认定为pandemic的意义所在,如果不是pandemic,那么最佳策略可能是将传播率(R0)压的越低越好,如果是pandemic,那么最佳策略应该是将传播率控制在略低于1的水平,但不要太低,因为太低只会拖长流行期,没有额外好处,而社会成本却要高得多,因为压低传播率的边际成本上升的非常快。

@不知无知:有一点不懂请教一下,为啥R0太低会拖长流行期?直觉上R0越低应该结束的越快。

@whigzhou: 因为一旦已经成为pandemic,那么在人口的大部分(比如2/3)已经感染过之前,流行是不会结束的,所有R0越低,这个过程越漫长

@whigzhou: 所以压低R0的目的不是减少整个流行期的总感染人数,而是尽可能拉平流行曲线,以降低高峰期医疗资源的过载程度,同时也为医疗资源扩充和疫苗/特效药开发争取时间,但是这只有在R0被压到非常接近1的时候才足够管用,1.5的R0仍然会让资源严重过载,考虑到不干预条件下R0可能高达3,很难。

@whigzhou: 所以,如果确信压不到足够接近1,而疫苗/特效药也没那么快,那么Robin Hanson的差速错峰方案就有值得考虑了

@whigzhou: 不过依我看,在一个没有中殃计划控制的大社会中,差速错峰或许不需要主动实施而自发实现,因为各地的控制措施不同,导致不同的R0值,于是自然就错开了

@触控窄边框:没有考虑重症率的不同吗

@whigzhou: 当然考虑了,这次和流感的不同,一大关键就是重症率,流感很少需要住院,多数甚至不用去医院(据说这是因为感染通常被人体防御系统阻挡在上呼吸道,到不了肺),所以不会有严重的资源过载问题

@whigzhou: 有人可能被之前的帖子吓到了,要注意区分几个概念,人口死亡率,感染死亡率,病死率,设总人口1.4B,若最终感染率60%,就是820M,若感染者得病率1/5,164M,若病死率0.5%,0.82M,听上去很大,可是和每年死亡数10M相比,也不算特别大,而且可能摊在几个年份里,当然这是不过载的情况,所以问题是多少得病者会落在过载区间内,假设一半,即82M,再设过载期病死率3%,那么总死亡就会升至2.87M,再假如摊在两个年份里,也就是比平常年份多死14%,离末日场景差远了。

@whigzhou: 修正:其实多死的比例比如此估算得到的值更低,因为不同死因之间存在重叠,对于老年人和有基础疾病者,重叠率可能还不低,所以,这1.42M不能之间和常年死亡数10M上简单相加,需要扣除重叠部分,只是这个部分有多大,我还没有依据做任何估算。

@whigzhou: 重叠分两种,1)当期的,即这些人中有一部分不得此病当年也会死,2)跨期的,即这些人中有一部分若不得此病也会在未来几年死,得病让他们提前死了,提高了当期死亡数,但降低了未来几年死亡数

 

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【2020-03-12】 @whigzhou: 很多人可能没明白是否认定为pandemic的意义所在,如果不是pandemic,那么最佳策略可能是将传播率(R0)压的越低越好,如果是pandemic,那么最佳策略应该是将传播率控制在略低于1的水平,但不要太低,因为太低只会拖长流行期,没有额外好处,而社会成本却要高得多,因为压低传播率的边际成本上升的非常快。 @不知无知:有一点不懂请教一下,为啥R0太低会拖长流行期?直觉上R0越低应该结束的越快。 @whigzhou: 因为一旦已经成为pandemic,那么在人口的大部分(比如2/3)已经感染过之前,流行是不会结束的,所有R0越低,这个过程越漫长 @whigzhou: 所以压低R0的目的不是减少整个流行期的总感染人数,而是尽可能拉平流行曲线,以降低高峰期医疗资源的过载程度,同时也为医疗资源扩充和疫苗/特效药开发争取时间,但是这只有在R0被压到非常接近1的时候才足够管用,1.5的R0仍然会让资源严重过载,考虑到不干预条件下R0可能高达3,很难。 @whigzhou: 所以,如果确信压不到足够接近1,而疫苗/特效药也没那么快,那么Robin Hanson的差速错峰方案就有值得考虑了 @whigzhou: 不过依我看,在一个没有中殃计划控制的大社会中,差速错峰或许不需要主动实施而自发实现,因为各地的控制措施不同,导致不同的R0值,于是自然就错开了 @触控窄边框:没有考虑重症率的不同吗 @whigzhou: 当然考虑了,这次和流感的不同,一大关键就是重症率,流感很少需要住院,多数甚至不用去医院(据说这是因为感染通常被人体防御系统阻挡在上呼吸道,到不了肺),所以不会有严重的资源过载问题 @whigzhou: 有人可能被之前的帖子吓到了,要注意区分几个概念,人口死亡率,感染死亡率,病死率,设总人口1.4B,若最终感染率60%,就是820M,若感染者得病率1/5,164M,若病死率0.5%,0.82M,听上去很大,可是和每年死亡数10M相比,也不算特别大,而且可能摊在几个年份里,当然这是不过载的情况,所以问题是多少得病者会落在过载区间内,假设一半,即82M,再设过载期病死率3%,那么总死亡就会升至2.87M,再假如摊在两个年份里,也就是比平常年份多死14%,离末日场景差远了。 @whigzhou: 修正:其实多死的比例比如此估算得到的值更低,因为不同死因之间存在重叠,对于老年人和有基础疾病者,重叠率可能还不低,所以,这1.42M不能之间和常年死亡数10M上简单相加,需要扣除重叠部分,只是这个部分有多大,我还没有依据做任何估算。 @whigzhou: 重叠分两种,1)当期的,即这些人中有一部分不得此病当年也会死,2)跨期的,即这些人中有一部分若不得此病也会在未来几年死,得病让他们提前死了,提高了当期死亡数,但降低了未来几年死亡数  


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