@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