公衛·速遞|用一種數學模型揭示群體免疫對新冠病毒在人群異質性的...

2020-12-15 澎湃新聞

公衛·速遞|用一種數學模型揭示群體免疫對新冠病毒在人群異質性的影響

2020-07-02 04:11 來源:澎湃新聞·澎湃號·政務

來源自:公共衛生信息

超43%的人群感染才能在年齡結構穩定的社區傳播環境中達到群體免疫

2020年6月23日,瑞典斯德哥爾摩大學數學系Tom Britton與英國諾丁漢大學數學科學學院的Frank Ball聯合在Science雜誌發表題為「A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2」的論文。文章旨在通過數學模型的方式分析人群異質性對於實施新冠病毒群體免疫防疫策略的影響。

文章指出,儘管採取了不同級別的防疫措施,2020年上半年仍然有非常多的國家和地區遭受了新冠病毒引起的嚴重急性呼吸系統症候群。作者的團隊對基於常用的傳染病模型SEIR進行了改進,增加了易感人群的年齡和社會活躍度的概念,構建了一個能夠系統分析人群異質性的數學模型。研究表明,人群異質性可以顯著的影響病毒傳播所能獲得的群體免疫能力。在傳播係數R0 = 2.5的情況下,一個年齡結構混合比例適合的社區傳播環境中,需要超過43%左右的人被感染才能夠達到群體免疫的效果,這對於同質人群(即認為所有人的感染獲得免疫能力相同)情況下的群體免疫水平,即超過60%的人被感染。這個估計值僅能理解種群異質性對於群體免疫力的一種影響,並不能確切的認為是新冠病毒所需要的引起群體免疫的人群比例。

作者同時強調,相較於完全的解除所有的行動限制,大多數國家現有的逐步降低COVID-19預防措施級別的政策可以避免同時解除所帶來的短期內暴髮式上漲的潛在可能,這種暴髮式上漲將會導致短期內大規模的感染,而相對溫和的降低防疫級別的措施將有助於顯著減少感染的比例。

原文連結:

https://science.sciencemag.org/content/early/2020/06/22/science.abc6810/tab-pdf

原文PDF版:

翻譯:靳宣宣

選稿:裘天頤

審校:裘天頤、沈銀忠、邱宏宇

原標題:《公衛·速遞|用一種數學模型揭示群體免疫對新冠病毒在人群異質性的影響》

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