Safe reopening of university campuses is possible with COVID-19 vaccination
我们构建了一个基于代理的SEIR模型，以模拟2021年秋季学期期间一所16000名学生（大部分为非住宿城市大学）的COVID-19传播。我们发现，mRNA疫苗覆盖率超过80%，可以安全地重新开放给亲自指导。如果疫苗覆盖率为100%，那么我们的模型表明口罩的使用是不必要的。我们在疫苗覆盖率低于70%的情况下进行的模拟显示，整个学期的总感染率呈右偏，这表明高水平的感染并不罕见，校园社会关系是主要的传播途径。有效性较低的疫苗或新变异的发生可能需要额外的干预，如筛查测试，以安全地重新开放。
2021-06-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal Vaccination and Treatment Strategies in Reduction of COVID-19 Burden
在这项研究中，我们制定了一个数学模型，其中纳入了COVID-19的年龄特异性传播动力学，以评估疫苗接种和治疗策略在降低COVID-19负担规模方面的作用。首先，我们建立了模型解的正性和有界性，并计算了基本再生数。然后，我们制定了一个最优控制问题，疫苗接种和治疗作为控制变量。最佳的疫苗接种和治疗政策进行了分析，与疫苗接种的成本和不同的传染性水平的权重常数的不同值。这些研究结果表明，联合策略（疫苗接种和治疗）在最大限度地减少感染和疾病引起的死亡率方面效果最好。为了最大限度地减少COVID-19感染和COVID-19导致的死亡，据观察，最佳控制策略应优先考虑年龄大于40岁的人群。在轻度流行（$R_0 \in (0, 2)$）情况下，单独策略和联合策略之间没有太大差异。对于较高的$R_0 (R_0 \in (2, 10))$值，发现组合策略在最小化总体感染方面是最好的。还分析了不同疫苗效力的感染曲线，发现疫苗效力越高，感染和COVID诱导的死亡人数越少。
2021-02-19 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Patterns of Influenza Vaccination Coverage in the United States from 2009 to 2015
背景：在全球范围内，流感是发病、住院和死亡的主要原因。流感疫苗在美国已显示出显著的保护效果。我们调查了2009/10年至2014/15年美国总人口，特别是儿童和老年人中季节性和大流行性流感疫苗接种覆盖率的州一级模式，以及与生态因子〈动〉<动>。方法和发现：我们从国家调查中获得了州一级的流感疫苗接种覆盖率，并从各种来源获得了州一级的社会人口和健康数据。我们采用了回顾性生态研究设计，并使用混合模型回归来确定国家一级疫苗接种率与这些因素的生态关联水平，包括有和没有区域作为三个人群的因素。我们发现，在所有人群和模型中，卫生保健的获得与平均流感疫苗接种覆盖率呈正相关。我们还发现，成人哮喘的患病率与老年人群的平均流感疫苗接种率呈负相关。结论：在不同人群中，卫生保健可及性与州一级疫苗接种率存在强有力的正相关。这突出表明，扩大保健服务的可及性在人口一级具有潜在的优势。
2017-03-13 q-bio.PE
Age-Stratified COVID-19 Spread Analysis and Vaccination: A Multitype Random Network Approach
COVID-19导致严重疾病和死亡的风险随着年龄的增长而显著增加。因此，COVID-19动态的年龄分层建模是研究如何减少COVID-19住院和死亡率的关键。利用网络理论，我们建立了一个复杂接触网络中的年龄分层COVID-19流行病模型。具体来说，我们提出了一个扩展的标准SEIR（易感染-暴露-感染-移除）房室模型，称为年龄分层SEAHIR（易感染-暴露-无症状-住院-感染-移除）模型，以捕捉COVID-19在具有一般度分布的多类型随机网络上的传播。我们得出了几个关键的流行病学指标，然后提出了一个年龄分层的疫苗接种策略，以降低死亡率和住院率。通过大量的研究，我们发现疫苗接种优先顺序的结果取决于繁殖数R 0。具体而言，只有当R 0相对较高时，才应优先考虑老年人。如果正在进行的干预政策，如普遍掩蔽，可以将R 0抑制在相对较低的水平，优先考虑高传播年龄组（即，年龄在20-39岁的成年人）对降低死亡率和住院率最为有效。这些结论为基于年龄的COVID-19疫苗接种优先级提供了有用的建议。
2021-03-18 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal governance and implementation of vaccination programmes to contain the COVID-19 pandemic
自最近推出数种可行的SARS-CoV-2疫苗以来，接种疫苗已成为决定我们能否成功控制COVID-19大流行的关键因素。我们认为，应使用博弈论和社会网络模型来指导有关疫苗接种计划的最佳结果的决定。在引进疫苗后的几个月里，许多国家的疫苗供应和执行疫苗接种方案所需的人力资源都很稀少。一些公众也对接种疫苗犹豫不决。我们强调，决策的不确定性和不完美的信息下，只有条件最优的结果，是一个独特的优势建立博弈论建模。因此，我们可以使用这种方法来获得建模和模拟疫苗接种优先级和接种的最佳框架，该框架将随时可用于为COVID-19大流行的最优控制的重要政策决策提供信息。
2021-06-09 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal Scheduling of Anticipated COVID-19 Vaccination: A Case Study of New York State
本研究旨在通过将广泛认可的称为SEIR的传染病模型转化为最优控制问题，确定COVID-19大流行治疗中疫苗调度的最优控制策略。通过增加药物和疫苗的限制来适应现实世界的情况，这个问题更加严重。两个版本的问题制定，以尽量减少感染的个人在同一时间提供最佳的疫苗可能减少易感人群到一个相当低的状态。最优控制问题的求解采用径向基函数-伽辽金方法。这些问题是测试与基准数据集，以确定所需的参数。在此步骤之后，使用美国纽约州的最新数据对问题进行测试。关于所提出的最优控制问题的结果提供了一组证据，当COVID-19疫苗可用时，可以从中选择疫苗调度的最优策略。
2020-08-24 physics.soc-ph q-bio.PE
Total Effect Analysis of Vaccination on Household Transmission in the Office for National Statistics COVID-19 Infection Survey
我们调查了国家统计局COVID-19感染调查（ONS CIS）中家庭继发病例数量的分布，并按家庭接种疫苗和感染的时间进行了分层。这表明，接种疫苗后，家庭的二次发病率在统计上显著下降，大约减半。
2021-07-14 q-bio.PE stat.AP
Effectiveness of vaccination and quarantine policies to curb the spread of COVID-19
流行病，即疾病在世界范围内的传播，可以从社会和生物学角度威胁人类，并使现有的生活习惯瘫痪。为了避免更大的灾难并恢复正常生活，人们在从个人到全球的多个层面上做出了巨大的努力：注意手部卫生，制定戴口罩、社交距离、隔离等社会政策，以及发明疫苗和补救措施。就目前严重的疫情，即2019冠状病毒病，我们探讨采取上述措施时的传播抑制效果。特别是考虑检疫和疫苗接种，因为它们是政府层面上阻断传播和预防的代表性主要治疗方法。我们建立了一个由易感（S）、接种（V）、暴露（E）、感染（I）、隔离（Q）和恢复（R）等部分组成的房室模型，称为SVEIQR模型。我们调查了首尔的感染病例，并考虑了三种疫苗，辉瑞，Moderna和阿斯利康。相关参数的值是从首尔的经验数据和疫苗的临床数据中获得的，并通过贝叶斯推断进行估计。在确认我们的SVEIQR模型是合理的之后，我们通过在当前值附近调整与检疫和疫苗接种政策相关的参数来测试各种场景。从我们的模型中获得的定量结果可以为有效的疫苗接种和社会政策的政策制定提供指导。
2022-07-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Modelling the impact of vaccination on the COVID-19 pandemic in African countries
疫苗的快速发展，以打击由SARS-CoV-2病毒引起的COVID-19疾病的传播是一项伟大的科学成就。在开发COVID-19疫苗之前，大多数研究都利用了不包括药物措施的现有数据。该等研究集中于非药物措施（例如社交距离、卫生、佩戴口罩及封锁）的影响，以研究COVID-19的传播。在这项研究中，我们使用了SIDARTHE-V模型，这是SIDARTHE模型的扩展，其中我们包括疫苗接种。我们研究了疫苗接种对非洲国家病毒严重性（致命性）的影响。模型参数是通过同时拟合加纳、肯尼亚、莫桑比克、尼日利亚、南非、多哥和赞比亚政府报告的COVID-19死亡、康复、活动病例和全面疫苗接种的累积数据来提取的。由于各国的疫苗接种计划存在一定程度的差异，我们考虑了疫苗接种运动对这些国家死亡率的影响。研究表明，随着每个国家疫苗接种程度的增加，累计死亡率急剧下降;虽然感染率有时会随着新一波的到来而增加，但死亡率并没有像我们在疫苗接种前看到的那样增加。
2022-11-10 q-bio.PE
Simulation of the impact of people mobility, vaccination rate, and virus variants on the evolution of Covid-19 outbreak
我们进一步扩展了描述意大利感染传播的房室模型。该模型基于以下假设：所有可观察量（对感染仍呈阳性的人数、住院和死亡病例、治愈人数和感染总人数）的时间演变取决于平均参数，即人员扩散系数、感染截面和人口密度。该模型提供了宝贵的信息，说明报告的感染病例的变化与一个明确定义的可观察物理量之间的密切关系：任何一个人每天流离失所地区内的平均人数。该模型的扩展现在包括自洽的评价的繁殖指数，由于接种疫苗的免疫效果，和病毒变种的动态演变的爆发的潜在影响。该模型非常符合流行病数据，并使我们能够将住院病例和死亡人数的时间演变与人员流动性，疫苗接种率以及新病毒变种阳性人群初始浓度的变化严格联系起来。
2021-02-08 physics.soc-ph q-bio.PE
The Impact of COVID-19 Vaccination Delay: A Modelling Study for Chicago and NYC Data
背景资料：截至2020年12月初，部分新型冠状病毒疫苗已具备有效性及安全性，可用于大规模疫苗接种活动。因此，制定疫苗接种策略对于控制COVID 19大流行至关重要。研究方法：我们使用2020年3月1日至2020年11月28日期间芝加哥和纽约市的每日COVID-19报告来估计解释不同严重程度的SEIR类流行病学模型的参数。为了实现数据粘附预测，我们让模型参数依赖于时间。该模型用于预测不同的疫苗接种情景，其中活动在不同日期开始，从2020年10月1日到2021年4月1日。为了生成真实的场景，只要预测的每日住院人数达到预设阈值，就实施疾病控制策略。结果：模型重现了经验数据，具有显著的准确性。推迟接种疫苗会严重影响死亡率、住院率和恢复预测。在芝加哥，疾病传播得到控制，随着疫苗接种开始推迟，死亡率增加。在纽约市，案件数量正在增加，因此，尽管实施了争用措施，估计模型预测的影响要大得多。疫苗接种活动越早开始，其对减少COVID-19病例以及住院和死亡的潜在影响就越大。此外，病例、住院和死亡的增加率在很大程度上取决于每个城市的感染发生率。
2021-02-24 q-bio.PE
The impact of Covid-19 vaccination in Aotearoa New Zealand: a modelling study
该研究通过数学模型反事实分析，量化了新西兰 Covid-19 疫苗接种在 2022 至 2023 年间挽救的生命、避免的住院和寿命损失，并揭示了族裔接种不公平导致的毛利人超额死亡。
2024-01-26 physics.soc-ph q-bio.PE
BCG vaccination in infancy does not protect against COVID-19. Evidence from a natural experiment in Sweden
卡介苗（Bacille Calmette-Guérin）结核病疫苗对呼吸道感染具有免疫益处。因此，有人假设它可能对COVID-19有保护作用。最近的研究发现，普遍实施卡介苗（BCG）儿童疫苗接种政策的国家往往受COVID-19大流行的影响较小。然而，这样的生态研究是有偏见的许多混杂因素。相反，本文利用了1975年在瑞典进行的一项罕见的全国性自然实验，在该实验中，新生儿BCG疫苗接种的停止导致BCG覆盖率从92%急剧下降到2%，从而使我们能够在没有与跨国比较相关的所有偏差的情况下估计BCG的效果。在这一变化之前和之后出生的出生队列记录了COVID-19病例和住院人数，分别为1，026，304人和1，018，544人。我们使用回归不连续性来评估卡介苗接种对Covid-19相关结果的影响。在如此大的人群中使用这种方法可以实现使用经典随机对照试验难以实现的高精度。Covid-19病例和Covid-19相关住院的比值比分别为0.9997（CI 95：[0.8002-1.1992]）和1.1931（CI 95：[0.7558-1.6304]）。因此，我们可以以95%的置信度拒绝普遍接种BCG疫苗将病例数减少20%以上，住院人数减少24%以上。虽然必须评估最近接种疫苗的效果，但我们提供了强有力的证据，证明出生时接种卡介苗对COVID-19没有保护作用。
2020-06-22 q-bio.PE
Statistical mechanics study of the introduction of a vaccine against COVID-19 disease
到2020年底，即报告首例新冠病毒感染病例一年后，隧道尽头出现了一丝曙光。几家制药公司在开发针对新冠病毒的有效疫苗方面取得了重大进展，该病毒已在全球夺去了100多万人的生命。另一方面，有越来越多的证据表明，该病毒会再次感染，这可能导致进一步的疫情爆发。在本文中，我们应用统计物理学工具来研究三种不同疫苗效率情景下控制大流行所需的疫苗接种率。此外，我们研究了时间限制/救济对大流行爆发的影响，假设再感染是可能的。当检查一般人群的疫苗接种率在预防疾病额外爆发方面的效率时，我们发现需要高疫苗接种率（每天至少0.3%的人口接种疫苗，相当于美国每天约100万剂疫苗）来控制病毒的传播，而无需进一步限制。由于对疫苗接种率的可行限制，在大多数人口接种疫苗之前，疫苗接种过程应伴随着普遍的限制。
2020-12-14 physics.soc-ph q-bio.PE
Preferences for COVID-19 vaccine: Evidence from India
由于疫苗犹豫不决的程度很高，印度的大规模疫苗接种工作进展缓慢。这项研究使用了来自1371名受访者的在线离散选择实验的数据，严格审查了该国形成疫苗偏好的因素。我们发现，疫苗的有效性，副作用的存在，保护时间，距离接种中心和接种率在社交网络中发挥关键作用，在确定疫苗的需求。我们应用非参数模型来揭示这些因素影响的异质性。我们从这一分析中得出两个新的见解。首先，尽管平均而言，国内开发的疫苗是首选，但约30%的样本青睐外国开发的疫苗。其次，大约15%的样本对疫苗的偏好对同龄人中副作用的存在和疫苗接种率高度敏感。这些结果为印度正在进行的关于疫苗采用的政策辩论提供了见解。
2021-08-18 physics.soc-ph q-bio.PE
A behavioural modelling approach to assess the impact of COVID-19 vaccine hesitancy
在本文中，我们引入了一个描述非强制性疫苗接种情况下COVID-19疾病传播的房室流行病模型。该模型考虑了疫苗接种的犹豫和拒绝。为了这个目的，我们采用信息指数，它模仿的想法，个人采取他们的决定接种疫苗的基础上，不仅是现在，而且在过去的信息有关的疾病的传播。理论分析和模拟结果表明，自愿接种疫苗固然可以降低疾病的影响，但不能完全消除疾病的影响，同时也说明了信息相关参数对疾病动态的影响。特别是在信息覆盖面大、记忆特征时间小的情况下，更好地遏制了疫苗接种的犹豫和拒绝。最后，季节性的可能影响也进行了研究。
2021-06-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Adaptive and optimized COVID-19 vaccination strategies across geographical regions and age groups
我们评估了用于分配COVID-19疫苗的各种启发式策略的效率，并将其与使用最优控制理论发现的策略进行了比较。我们的方法是基于一个数学模型，跟踪疾病在不同年龄组和不同地理区域之间的传播，我们引入了一种方法，结合特定年龄的接触数据的地理运动数据。作为一个案例研究，我们利用移动数据从一个主要的电信运营商在芬兰大陆的人口流行病模型。我们的方法可以确定哪些地理区域和年龄组应该首先成为目标，以尽量减少死亡人数。在我们测试的情景中，我们发现按人口统计学和年龄降序分配疫苗对于最大限度地减少死亡和疾病负担并不是最佳的。相反，通过使用强调高发地区和向多个年龄组平行分发疫苗的战略，有可能挽救更多的生命。对高发病率地区的重视程度取决于人口中的总体传播率。这一观察结果强调了当由于一般接触模式改变和新病毒变异体进入而导致有效繁殖数发生变化时更新疫苗接种策略的重要性。
2021-12-03 physics.soc-ph q-bio.PE
Combating New COVID-19 Variants in Indonesia: Is Accelerating Four-Dose Vaccinations Sufficient?
本研究构建SISI数学模型，评估仅加速四剂疫苗接种能否缓解印尼新型COVID-19变异株传播风险，发现低传播下需大幅加速，高传播下不可行，建议结合其他干预措施。
2023-09-01 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Theoretical Analysis of SIRVVD Model to Provide Insight on the Target Rate of COVID-19/SARS-CoV-2 Vaccination in Japan
对于COVID-19，第一剂和第二剂疫苗接种的有效性是不同的;因此，已经提出了一个可以表示第一剂和第二剂疫苗接种状态的可重复感染-恢复-接种1-接种2-死亡（SIRVVD）模型。通过前面的研究，我们可以在SIRVVD模型的基础上，考虑第一剂和第二剂疫苗的影响，对传染病的传播进行模拟。然而，SIRVVD模型的理论分析是不够的。因此，我们得到了一个解析表达式的感染人数，通过处理的易感人群和接种人数为参数。我们使用该解决方案来确定疫苗接种的目标率，以减少日本COVID-19 Delta变体（B.1.617）的感染人数。此外，我们通过与COVID-19 Delta变体（B.1.617）进行比较，研究了强变体或弱变体病例的目标疫苗接种率。这项研究有助于SIRVVD模型的数学发展，并提供了对疫苗接种目标率的深入了解，以减少感染数量。
2022-02-13 math.DS q-bio.PE q-bio.QM
Nordic vaccination strategies face/off via age range comparative analysis on key indicators of COVID-19 severity and healthcare stress level
在本文中，我们分析了接种疫苗对不同年龄组的COVID-19病毒传播的影响。更具体地说，我们在比较分析中研究了北欧国家疫苗的部署情况，我们通过新发感染、住院、重症监护室（ICU）占用率和死亡率分析了医疗保健压力水平和疾病严重程度等因素。此外，我们还分析了从2020年12月开始接种疫苗到2021年8月底，丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典各年龄组的各种疫苗类型、接种率对病毒传播的影响。我们进行了三重分析：i）按年龄组对感染和疫苗接种率进行频率分析; ii）疫苗接种策略、COVID-19严重程度和医疗压力水平之间的滚动相关性; iii）我们还采用了流行病重正化群（eRG）框架。后者用于数学建模波浪结构，以及接种疫苗对波浪动力学的影响。我们进一步将北欧国家与英格兰进行比较。我们的主要结果是量化了疫苗接种运动对疫苗接种率高的国家的年龄组流行病学数据的影响。数据清楚地表明，疫苗显著减少了新病例的数量和严重疾病的风险。
2021-09-15 q-bio.PE
How will mass-vaccination change COVID-19 lockdown requirements in Australia?
背景资料：为防止未来爆发COVID-19，澳大利亚正推行大规模疫苗接种方法，其中包括医护人员、老年护理居民及其他暴露风险增加的个人在内的目标人群将优先接种高效疫苗。其他人将获得效果较差的疫苗。研究方法：我们在澳大利亚应用了一个大规模的基于代理人的COVID-19模型，以研究这种混合方法对大规模疫苗接种的可能影响。该模型根据澳大利亚最近的流行病学和人口统计数据进行校准，并考虑了疫苗效力的几个组成部分。调查结果：在一个可行的范围内的疫苗效力值，我们的模型支持的断言，完全群体免疫接种疫苗是不可能在澳大利亚的情况下。对于群体免疫未实现的现实场景，我们模拟了大规模疫苗接种对疫情增长率的影响，并研究了用于遏制后续疫情的封锁措施的要求。在我们的模拟中，澳大利亚的疫苗接种策略可以将所需的封锁强度和初始疫情增长率分别降低43%和52%。流行病的严重程度，以每日新病例的峰值数量来衡量，在合理的大规模疫苗接种和封锁战略下，下降了两个数量级。释义：该研究为澳大利亚开展大规模疫苗接种活动提供了强有力的论据，这将大大降低未来疫情的强度和抑制疫情所需的非药物干预措施的严格性。
2021-08-06 q-bio.PE
Projecting the Impact of Covid-19 Variants and Vaccination Strategies in Disease Transmission using a Multilayer Network Model in Costa Rica
对于开始获得稳定的SARS-CoV-2疫苗供应的国家来说，新冠病毒在未来几个月的发展将取决于新变种的出现和疫苗接种活动的成功开展。为了预测这一情景，我们使用了一个多层网络模型，该模型用于预测新冠肺炎在哥斯达黎加的传播动态，并估计在两种合理的疫苗接种情景下引入Delta变体在该国的影响，一种是维持哥斯达黎加2021年7月30的疫苗接种速度，另一个疫苗接种速度下降到每天13 000剂，接受程度较低。结果表明，Delta变体的引入和逐渐占主导地位将增加$35\%$和$33.25\%$之间的Covid-19住院和ICU入院，从2021年8月到2021年12月，取决于疫苗接种和接受程度。在存在Delta变体的情况下，如果疫苗接种速度下降，新冠肺炎住院和ICU入院人数在同一时期将分别平均增加$24.26\%$和$27.19\%$。我们的结果可帮助决策者在未来数月更好地为COVID-19疫情做好准备。
2021-09-24 math.DS q-bio.PE
Strategies for COVID-19 vaccination under a shortage scenario: a geo-stochastic modelling approach
在一个受到COVID-19浪潮冲击的世界里，疫苗接种是地平线上的一盏灯。然而，疫苗接种战略的推出及其对大流行病的影响仍然是悬而未决的问题。为了比较世界卫生组织和其他当局提出的各种策略的效果，以前开发的SEIRS随机模型的地理传播的病毒是通过增加一个隔间接种疫苗的人。模型的参数被拟合来描述阿根廷、墨西哥和西班牙的大流行演变，以分析所提出的疫苗接种策略的效果。移动性参数允许模拟不同的社会行为（例如锁定干预）。模拟和比较了在全国各地均匀接种疫苗或仅限于人口最稠密地区接种疫苗的计划。第二种策略被认为是更有效的。此外，在目前全球疫苗短缺的情况下，应当指出，流动性减少，免疫接种也就增强了。此外，应考虑到接种疫苗（和恢复）人群的免疫失效情况，确定重复接种疫苗的时间。最后，该模型被扩展到包括隔离检测到的阳性病例的影响，这对减少感染很重要。
2021-04-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Transport and Optimal Control of Vaccination Dynamics for COVID-19
基于热扩散方程建立了疫苗BNT 162 b2的传递数学模型。然后，我们将最优控制理论应用于所提出的广义SEIR模型。我们为易感人群引入疫苗接种，以控制COVID-19疫情的传播。为此，我们使用庞特里亚金最小值原理，找到必要的最优性条件的最优控制。数值求解了最优控制问题和热扩散方程。最后，进行了几次模拟，以研究和预测COVID-19疫情在意大利的传播。特别是，我们比较了存在和不存在疫苗接种的模型。
2022-04-21 math.OC q-bio.PE
Potential benefits of delaying the second mRNA COVID-19 vaccine dose
目前，许多国家正在使用最近批准的mRNA疫苗BNT 162 b2（BioNTech/Pfizer）和mRNA-1273（Moderna）接种针对COVID-19的疫苗。然而，高发病率和迅速传播的SARS-CoV-2变异令人担忧。再加上2021年初欧洲出现严重供应短缺，人们不禁要问，尽管存在疫苗功效较低、可能出现逃逸突变、增强、免疫力减弱、社会对标签外疫苗接种的接受度下降以及责任转移等相关风险，但扩大疫苗接种范围（例如推迟第二剂）是否能为预防死亡做出重大贡献。对非标准疫苗接种方案的风险和益处的定量流行病学评估仍然难以捉摸。为了澄清这种情况，并提供一个定量的流行病学基础，我们开发了一个随机流行病学模型，该模型将特定的疫苗推广协议集成到一个风险组结构的传染病动力学模型中。使用德国的情况和条件作为参考系统，我们表明，如果发病率再次上升，推迟第二剂疫苗预计将防止4至5位数的死亡。我们表明，这一可观的公共卫生效益依赖于两种mRNA疫苗在首次接种后12至14天开始对严重COVID-19和死亡提供实质性保护的事实。如果疫苗依从性大幅下降，方案变更的益处就会减弱。为了量化方案变更对疫苗接种依从性的影响，我们进行了一项大规模的在线调查。我们发现，在德国，改变疫苗接种方案可能会导致疫苗接种意向的小幅下降。总而言之，我们预期策略改变的效益将保持稳定及可观。
2021-02-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal COVID-19 vaccine prioritization by age depends critically on inter-group contacts and vaccination rates
本研究通过分析西班牙9个年龄组在6种疫苗接种率和两种接触情景下的362,880种排列，发现中高接种率下年龄优先策略仅微优于年长优先，而显著减少社会接触（如封锁）能大幅改善效果，强调接触减少与疫苗接种结合的重要性。
2025-02-26 nlin.AO physics.bio-ph physics.soc-ph
Optimization of vaccination for COVID-19 in the midst of a pandemic
在2019冠状病毒病大流行期间，疫苗接种在抗击病毒方面发挥了关键作用。有许多可能的优先接种疫苗的政策，以及不同的优化标准：最大限度地减少死亡，群体免疫的时间，卫生系统的功能。使用年龄结构的人口房室有限维最优控制模型，我们的研究结果表明，最大到最年轻的疫苗接种政策是最优的，以尽量减少死亡。我们的模型包括接种疫苗人群的可能感染。我们将我们的模型应用于美国新泽西州和佛罗里达州人口普查的真实数据，这两个州的人口结构明显不同。我们还提供了通过优化疫苗接种计划挽救的生命数量的各种估计，并与没有接种疫苗进行了比较。
2022-03-17 math.OC q-bio.PE
Modeling the effect of the vaccination campaign on the Covid-19 pandemic
Harvard University（哈佛大学）
全民接种疫苗与限制性和预防性措施相结合，对遏制SARS-CoV-2（Covid-19）大流行至关重要。在这项研究中，我们引入了SAIVR，这是一个数学模型，能够预测疫苗接种活动期间的COVID-19疫情演变。SAIVR通过考虑无症状（A）和疫苗接种（V）区室扩展了广泛使用的易感-感染-去除（SIR）模型。该模型包含几个参数和初始条件，估计采用半监督机器学习过程。在训练一个无监督的神经网络来求解SAIVR微分方程后，一个有监督的框架然后估计最适合27个国家最近感染曲线的最佳条件和参数。在这些结果的指导下，我们对大流行在不同的每日推广率、疫苗效力和广泛的社会疫苗犹豫/拒绝水平下的时间演变进行了广泛的研究。通过研究涉及不同疫苗接种工作和更具传染性的Covid-19变体的未来情景，群体免疫的概念受到质疑。
2021-08-27 cs.LG q-bio.PE
Combining COVID-19 Vaccination with Social Distancing Measures
我们分析了一个简单的SIR流行病学模型的最优控制版本，该模型包括部分指定的疫苗接种政策，并考虑到长期应用社会距离措施的疲劳。该模型假设人口（年龄相关）类别，否则是同质的。疫苗接种的最大能力是外生的，当局选择将其分配给各个类别。它们还可以采取措施，以经济代价统一减少受感染者和易感者之间的接触率。总或部分免疫力建模，而接触率被允许表现出季节性。我们采用最优控制方法，以尽量减少成本指标，同时保证卫生系统的能力不被超过。一个合理的参数选择导致的政策规定，接种疫苗的优先级应给予类别与有限的卫生保健资源的需求较高，而不考虑类别之间的成本变化。如果某些人口统计学类别具有显著较高的流动性，则疫苗接种优先级反转，而对于某些参数值，疫苗接种在类别之间交替。最佳的社交距离政策表现出季节性，因此将易感性降低到平均自发性疾病灭绝水平以下并不一定会导致社交距离的废除。
2021-08-16 q-bio.PE
Effect of Vaccination to COVID-19 Disease Progression
开发了具有最小隔室的COVID-19数学模型。该模型非常简单，可以拟合确诊病例的数据，估计隐藏的感染数字，并考虑疫苗接种的影响。考虑到新变异的影响，该模型与菲律宾确诊病例数据拟合良好。用拟合的参数，结果表明，如果电流传输率增加约5%，预计将出现第二个峰值，其幅度与第一个峰值惊人地相似，如果它将增加到20%，则已经是一个完全的灾难。然后，该模型被用来估计时间，以实现群体免疫考虑自然免疫力被感染和疫苗接种计划的国家。结果表明，如果实现每天20万人接种疫苗的计划，那么到2022年3月可以实现群体免疫。但如果只实现一半，时间可能会延长到2023年2月。
2021-03-04 q-bio.PE
Relaxing restrictions at the pace of vaccination increases freedom and guards against further COVID-19 waves
大规模疫苗接种为COVID-19大流行提供了一个有希望的退出策略。然而，随着疫苗接种的进展，要求取消限制的呼声越来越高，尽管大多数人口仍然易感。使用我们的年龄分层SEIRD-ICU房室模型和策划的流行病学和疫苗接种数据，我们量化了各国在不压倒其医疗保健系统的情况下取消非药物干预措施的比率（相对于疫苗接种进展）。我们分析了从立即解除限制（接受高死亡率和发病率）到将病例数减少到测试跟踪和隔离（TTI）程序有效补偿局部传播事件的水平的各种情况。一般来说，年龄依赖性疫苗接种的推出意味着ICU患者和死亡者的平均年龄短暂下降超过十年。疫苗接种的速度决定了解除限制的速度;以欧盟（EU）为例，所有考虑的情况都允许从2021年5月开始稳步增加接触，并在2021年秋季之前放宽大部分限制。在整个2021年夏天，只有轻微的接触限制仍将是必要的。然而，只有高疫苗接种率才能防止进一步的严重浪潮。在欧盟各国，血清阳性率对疫苗接种活动长期成功的影响比年龄人口统计学更大。此外，我们强调需要采取预防措施，在2021年全年减少学校环境中的传染，因为儿童仍然容易受到感染，因此可能成为传染的驱动因素。
2021-07-15 q-bio.PE
Covid-19 vaccination strategies with limited resources -- a model based on social network graphs
我们开发了一个感染传播模型，该模型考虑到了弱势群体的存在以及个人社会关系的可变性。我们开发了一个分区的幂律模型，与弱势群体和普通人群之间的幂律连接，考虑这些连接以及弱势群体之间的连接，我们在我们的测试中改变参数。我们使用该模型研究了一些疫苗接种策略下的两个假设：首先，我们假设疫苗的有限的可用性，但无限的疫苗接种能力，使所有可用的剂量可以在短时间内管理（相对于流行病的演变可以忽略不计）。然后，我们假设疫苗接种能力有限，因此，就流行病的演变而言，在不可忽略的时间内接种疫苗。我们为各种社会参数制定了最佳策略，其中策略包括（1）向弱势群体接种疫苗的比例和（2）用于向一般人群接种疫苗的标准。在疫苗接种能力有限的情况下，分数（1）是时间的函数，我们研究如何优化它，以获得最大限度地减少受害者的数量。
2020-10-11 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling the Impact of Social Distancing and Targeted Vaccination on the Spread of COVID-19 through a Real City-Scale Contact Network
我们使用移动终端数据在俄勒冈州波特兰市构建了经验性的人际物理接触网络，包括在COVID-19大流行期间实施社交距离措施之前和之后。这些网络揭示了社交距离措施和公众对初期流行病的反应如何影响城市内部的连通模式。我们发现，随着大流行病的发展，与许多人接触的人数大幅减少。我们进一步研究了这些不同的网络拓扑结构对COVID-19传播的影响，通过模拟这些网络上的SEIR流行病模型，发现减少的连接大大抑制了流行病。然后，我们调查了当部分人口接种疫苗时，流行病的反应，并比较了两种疫苗接种分配策略，包括有和没有社交距离。我们的主要结果是，接触网络的重尾度分布导致了有针对性的疫苗接种策略，该策略优先考虑高接触个体，以减少病例数，这比随机接种个体的策略更有效。结合有针对性的疫苗接种和社交距离导致病例的最大减少，我们还发现，与随机策略相比，有针对性的策略的边际效益超过了社交距离减少病例数量的边际效益。这些结果对全球正在进行的疫苗分发工作具有重要意义。
2021-07-13 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Modelling the COVID-19 epidemic and the vaccination campaign in Italy by the SUIHTER model
已提出若干流行病学模型以研究COVID-19大流行的演变。在本文中，我们提出了一个扩展的SUIHTER模型，首先介绍了[Parolini等人，Proc R. Soc. A.，2021年]，以分析COVID-19在意大利的传播情况，这是疫苗接种运动和新变种成为主导时存在的原因。特别是，基于临床证据，对变体的具体特征（例如其增加的传播率）和疫苗（例如其预防传播、住院和死亡的功效）进行建模。通过与其他流行病学模型的近期预测能力比较以及不同情景分析，验证了新模型的有效性。
2021-12-22 cs.NA math.NA q-bio.PE
Optimal age-specific vaccination control for COVID-19: an Irish case study
于二零一九年十二月爆发的新型冠状病毒导致严重急性呼吸系统综合症已升级为全球大流行。在这项工作中，我们提出了一个房室模型来描述感染的传播动力学，并使用它来获得最佳的疫苗接种控制。该模型考虑了疫苗接种的各个阶段，优化的重点是最大限度地减少感染，以保护人口和缓解医疗保健系统。作为案例研究，我们选择了爱尔兰共和国。我们使用爱尔兰COVID-19数据中心提供的数据，模拟了两种不同情况下接种疫苗和不接种疫苗的大流行演变，一种情况代表全国封锁情况，另一种情况代表放松限制。我们工作的主要发现之一是，最佳方法将涉及一个疫苗接种计划，即老年人口更早地接种大量疫苗，同时部分年轻人口也接种疫苗，以降低群体之间的传播风险。我们比较我们的模拟结果与爱尔兰政府采取的疫苗接种政策，探索我们的优化方法的优势。我们的比较表明，即使减少了可供使用的疫苗接种，病例也可能出现类似的减少。
2022-10-24 math.OC q-bio.PE
Optimal control of vaccination and plasma transfusion with potential usefulness for COVID-19
SEIR模型是一种用于模拟流行病动态的房室模型。在这一章中，我们介绍了两个控制功能的房室SEIR模型代表疫苗接种和血浆输血。本文提出了最优控制问题，研究这两种控制措施对减少感染者和增加康复者的效果，并使费用最小。据我们所知，血浆输注治疗从未被认为是缓解流行病的控制策略。建议的疫苗接种和治疗策略可能在控制COVID-19大流行这一具有挑战性和困难的问题上有实际应用。
2020-10-08 math.OC q-bio.PE
Transmission Dynamics of COVID-19 Pandemic Non-pharmaceutical Interventions and Vaccination
非药物干预（NPI）在COVID-19大流行的早期控制中发挥重要作用。疫苗接种被认为是阻止SARS-CoV-2传播的必然途径。在此基础上，建立了一个带有NPI和疫苗接种的SVEIR模型.利用基本再生数$R_{0}$，证明了当$\mathscr{R}_{0}<1$时，无病均衡是全局吸引的，当$\mathscr{R}_{0}>1$时，COVID-19是一致持续的。以印度日期为例进行了数值模拟，发现我们的动力学结果与统计数据吻合得很好。因此，我们预测COVID-19疫情在印度的蔓延趋势。此外，我们的研究结果表明，提高NPI的强度将大大减少确诊病例的数量。特别是在疫苗效率相对较低的情况下，即使所有人都接种了疫苗，NPI也是必不可少的。通过模拟基本繁殖数$\mathscr{R}_{0}$、接种率和疫苗效力之间的关系，发现当疫苗效力低于$76.9\%$时，没有NPI就不可能实现群体免疫。因此，群体免疫区是由疫苗接种率和疫苗效力之间关系的演变来定义的。在对两个补丁的研究中，我们给出了印度和中国通航的条件。此外，印度和中国之间的人口的适当分散。讨论结束了论文。
2021-07-07 math.DS q-bio.PE
Information index augmented eRG to model vaccination behaviour: A case study of COVID-19 in the US
本文利用信息指数增强流行病学重正化群（eRG）模型，开发其行为版本并在美国 COVID-19 疫苗接种活动中进行测试，发现该模型能更好描述峰值在接种后的疫情动态，强调了模拟时考虑人类行为的重要性。
2024-07-30 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Revealing the unseen: Likely half of the Americans relied on others' experience when deciding on taking the COVID-19 vaccine
本研究通过拟合 COVID-19 疫苗接种机制模型，区分基于他人满意度的学习者与关注即时收益的短视理性主义者，估计后者占美国人口的 47%，并揭示其地区差异及与接种率、政治倾向和教育水平的相关性。
2023-08-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Analysis of COVID-19 in India using vaccine epidemic model incorporating vaccine effectiveness and herd immunity
尽管我们手头有一些疫苗，但COVID-19将继续对人类构成威胁，直到我们通过自然群体免疫和通过全民接种实现全面免疫达到地方病状态。然而，疫苗作为一种实用工具，可减少持续的COVID-19疫情在全球范围内造成的大规模公共卫生问题和新出现的经济后果，而疫苗效力正在减弱。本文提出并分析了一个考虑疫苗接种率和疫苗衰减率的SEIRV流行病模型。研究了该模型的动力学性质，得到了无病平衡态的条件。此外，该分析扩展到研究COVID-19在印度的传播，考虑疫苗的可用性和相关的关键参数，如疫苗接种率，疫苗有效性和疫苗对决定这一流行病的新兴命运的影响减弱。我们还讨论了人民中接种疫苗的个人产生群体免疫的条件。我们的研究结果强调了疫苗的重要性，加强疫苗接种在保护人们免受感染方面的有效性，以及它们在流行病和大流行病建模中的重要性。
2022-08-25 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Where to locate COVID-19 mass vaccination facilities?
COVID-19的爆发导致了一场破纪录的疫苗研发竞赛。然而，有限的疫苗能力带来了另一个巨大的挑战：如何分配疫苗以减轻大流行的近端影响？特别是在美国，拜登新政府正在全国各地启动大规模疫苗接种点，这就提出了一个显而易见的问题，即在哪里设立这些诊所，以最大限度地发挥疫苗接种活动的效果。本文通过一种新的数据驱动方法来解决这个问题，以优化COVID-19疫苗的分配。我们首先增强了一个最先进的流行病学模型，称为DELPHI，以捕捉疫苗接种的影响和各年龄组死亡率的变化。然后，我们将这个预测模型整合到一个规范模型中，以优化疫苗接种点的位置和随后的疫苗分配。该模型被制定为一个双线性，非凸优化模型。为了解决这个问题，我们提出了一个坐标下降算法，在优化疫苗分配和模拟大流行的动态之间迭代。与基于人口统计学和流行病学信息的基准相比，所提出的优化方法通过估计的$20\%$增加了疫苗接种活动的有效性，在美国在三个月的时间内节省了额外的$4000$额外的生命。拟议的解决方案实现了关键的公平目标-通过减少几个州的流行病死亡人数而不伤害其他人-并且对不确定性和预测误差具有高度鲁棒性-通过在广泛的扰动下实现类似的好处。
2021-07-18 math.DS math.OC q-bio.PE
Incorporating Interventions to an Extended SEIRD Model with Vaccination: Application to COVID-19 in Qatar
本文提出一种结合干预措施的扩展SEIRDV分区模型，利用贝叶斯框架进行参数估计与预测，以评估政府干预和疫苗接种对卡塔尔COVID-19疫情动态的影响，并量化因疫苗避免的超额死亡人数。
2022-11-04 q-bio.PE stat.AP
SIRSi-Vaccine dynamical model for Covid-19 pandemic
2020年初，严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）或新冠病毒爆发，成为一场大流行。学术机构、管理机构和工业界正在作出前所未有的全球努力，应对这一迅速蔓延的疾病带来的挑战。欧洲于2020年12月初批准了疫苗的紧急使用授权，美国则在9天后批准。对疫苗接种的迫切要求开始了一场竞赛，迫使政府和卫生保健机构在疫苗接种策略和后勤方面迅速做出决定。到目前为止，疫苗接种策略和非药物干预措施，如社交距离和使用口罩，是阻止疫情的唯一有效行动。在此背景下，了解新型冠状病毒传播的动态行为以及可能的疫苗接种策略至关重要。在这项工作中，一个易感-感染-删除-接种疫苗（SIRSi疫苗）模型的建议。此外，SIRSi疫苗模型还考虑了未报告或无症状的病例以及感染或接种疫苗后暂时免疫的可能性。确定了无病和地方病平衡点存在的条件。? ?)疫苗努力和社会距离参数空间。该模型根据巴西圣保罗州三个主要城市圣保罗、桑托斯和坎皮纳斯的数据进行了调整。
2021-04-15 math.DS q-bio.PE
Evaluating the Impact of Vaccine Hesitancy on the Allocation of Vital Resources During COVID-19 Pandemic
本研究改进SEIR模型纳入疫苗犹豫和资源可用性，模拟不同疫苗犹豫情景，发现减少疫苗犹豫和保障关键资源能显著降低死亡并遏制疫情传播。
2024-03-12 math.OC physics.soc-ph q-bio.PE
Mapping county-level mobility pattern changes in the United States in response to COVID-19
为控制冠状病毒病（COVID-19）大流行，应对COVID-19爆发的其中一项非药物疫情控制措施是通过（物理）社交距离降低SARS-COV-2在人群中的传播率。在美国国家科学基金会（NSF）的支持下，开发了一个基于网络的互动绘图平台，及时提供有关不同国家和州的人们对社交距离准则的反应的定量信息。它整合了地理信息系统（GIS）和每日更新的人类流动统计模式，这些统计模式来自美国县级大规模匿名和汇总的智能手机位置大数据，旨在提高公众的风险意识，支持政府决策，并帮助加强社区应对COVID-19疫情。
2020-05-16 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal epidemic control by social distancing and vaccination of an infection structured by time since infection: the covid-19 case study
针对按感染后时间结构化的COVID-19传播，本文结合分阶段可用的社交距离与疫苗接种建立最优控制模型，证明最优控制对存在并给出必要条件及解的性质。
2024-05-10 math.AP math.OC q-bio.PE
Control Strategies for COVID-19 Epidemic with Vaccination, Shield Immunity and Quarantine: A Metric Temporal Logic Approach
自COVID-19疫情爆发以来，针对冠状病毒SARS-CoV-2提出并测试了各种公共卫生控制策略。我们研究了三个特定的COVID-19流行病控制模型：接种疫苗控制的易感、暴露、传染、恢复（SEIR）模型;屏蔽免疫控制的SEIR模型;以及检疫控制的易感、未检疫感染、检疫感染、确认感染（SUQC）模型。我们表达的控制要求在度量时序逻辑（MTL）公式（一种形式化的规范语言），它可以指定预期的控制结果，如“感染的死亡人数不应该超过一千人，每天在未来三个月内”或“人口免疫的疾病应该最终超过20万在未来100至120天”。然后，我们开发的方法与MTL规范合成控制策略。据我们所知，这是第一篇基于具有正式规范的COVID-19流行病模型系统综合控制策略的论文。我们提供了三个不同案例研究的模拟结果：COVID-19疫情的疫苗接种控制，模型参数根据意大利伦巴第的数据估计; COVID-19疫情的屏蔽免疫控制，模型参数根据意大利伦巴第的数据估计; COVID-19疫情的检疫控制，模型参数根据中国武汉的数据估计。结果表明，所提出的综合方法可以生成控制输入，使得每个类别中的时变个体数量（例如，感染性、免疫性）符合MTL规范。研究结果亦显示，早期干预对减缓COVID-19的传播至关重要，而更严格的MTL规范需要更多的控制工作。
2020-08-13 cs.SY eess.SY math.OC
Quantifying the direct and indirect impact of COVID-19 vaccination: evidence from Victoria, Australia
本研究开发新方法量化COVID-19疫苗的间接保护效果，分析澳大利亚维多利亚州644万居民数据，估计Delta疫情期间避免了约31.6万感染、3.35万住院和4900死亡，其中间接保护贡献显著。
2025-08-12 q-bio.PE q-bio.QM
Estimating the impact of non-pharmaceutical interventions and vaccination on the progress of the COVID-19 epidemic in Mexico: a mathematical approach
非药物干预措施在抗击COVID-19疫情中至关重要。然而，由于社会经济因素导致疫情在几个国家令人担忧地反弹，这些卫生措施已部分取消。在这项工作中，我们评估了2020年期间为限制SARS-CoV-2在墨西哥境内传播而实施的缓解措施的有效性。我们还调查了疫苗的初步部署将在多大程度上有助于缓解大流行，并减少社交距离和其他流动限制的需要。我们的建模方法是基于一个简单的机械Kermack-McKendrick型模型。为了量化NPI的影响，我们使用官方公布的数据进行每月贝叶斯推断。结果表明，如果没有卫生措施，感染、住院和死亡的累计人数至少是官方数字的两倍。此外，对于低疫苗覆盖率水平，放松非营利组织可能会大大增加疾病负担;因此，安全措施在疫苗接种的早期阶段至关重要。模拟结果还表明，采用效力低但覆盖率高的疫苗可能比效力高但覆盖率低的疫苗更可取。这支持了一种假设，即对更多的人单次接种比对每个人两次接种更有效。
2021-02-19 q-bio.PE
A robust prediction from a minimal model of COVID-19 -- Can we avoid the third wave?
COVID-19疫情是人类面临的重大灾难之一。在本文中，我们试图模拟疫苗接种在控制大流行中的作用，特别是在预计将在全球范围内发生的第三波疫情的背景下。在这里，我们通过引入疫苗接种项来修改SEIRD模型。我们的一个主要假设是感染率（\b{eta}（t））是振荡的。这种振荡的性质已经在文献中讨论过，参考流行病的季节性。然而，在我们的案例中，我们调用感染率（\b{eta}（t））的这种性质来模拟COVID-19大流行在短期内的周期性行为。本研究的重点是一个最小的方法，我们已经从逻辑上推导出，感染率（\b{eta}（t））和疫苗接种率（λ）是最重要的参数，而其他参数可以假设为常数在整个模拟。最后，我们研究了感染率（\b{eta}（t））和疫苗接种率（λ）对COVID-19感染病例的丰富相互作用，并就这一流行病在不久的将来的全球行为得出了一些可靠的结论。
2021-12-16 physics.bio-ph q-bio.PE
COVID-19 in the United States: Trajectories and second surge behavior
本文介绍了一个用于确定美国COVID-19病例第二次激增行为的数学框架。在这个框架内，灵活的算法方法为每个状态选择一组转折点，计算它们之间的距离，并确定每个状态是否处于（或超过）第一次或第二次浪涌。然后，适当的归一化时间序列之间的距离被用来进一步分析每月的基础上的情况下的轨迹之间的关系。我们的算法显示，31个州正在经历第二次激增，而10个最大的州中有4个仍处于第一次激增，病例数从未减少。这一分析有助于突出最成功和最不成功的国家应对COVID-19。
2020-09-10 physics.data-an physics.soc-ph q-bio.PE
A feasibility study proposal of the predictive model to enable the prediction of population susceptibility to COVID-19 by analysis of vaccine utilization for advising deployment of a booster dose
City University of Hong Kong（香港城市大学）
随着目前高传染性的主要SARS-CoV-2毒株B1.1.529或Omicron在全球蔓延，人们担心COVID-19大流行不会很快结束，这将是一场与时间的赛跑，直到出现更具传染性和毒性的变种。预防病毒传播的最有希望的方法之一是在人群中保持持续的高疫苗接种效力，从而加强人群保护作用并预防接种人群中的大多数感染，正如已知的Omicron变体经常发生的那样。各国必须根据其人口对感染的易感性构建疫苗接种计划，通过逐步提供足以保护大多数人口的疫苗来优化疫苗接种工作。我们提出了一个可行性研究建议，通过评估易感人群，疫苗效力在人群中的下降，并建议加强剂量部署，以保持人口的保护效力，通过使用一个预测模型，以保持最佳的连续接种。已经在分析疫苗利用的方向上进行了许多研究;然而，很少有研究在基于机器学习算法的预测模型的帮助下证实加强剂量疫苗接种的最佳部署。
2022-04-25 cs.LG q-bio.PE
Ending the COVID-19 epidemic in the United Kingdom
社交距离和封锁是英国政府用于遏制和控制COVID-19疫情的两种主要非药物干预措施;这些措施正在全国范围内统一应用，尽管Ferguson等人的帝国理工学院报告的结果显示，感染的影响随着年龄的增长而急剧增加。本文发展了一个变种的主力SIR模型的流行病，人口被分为若干年龄组。这使我们能够了解依赖年龄的控制措施对这一流行病的影响，并探索可能的退出战略。
2020-04-26 q-bio.PE
Climate & BCG: Effects on COVID-19 Death Growth Rates
多项研究表明，COVID-19的传播受到气候、卡介苗接种、污染和血型〈动〉<动>等因素的影响。我们使用机器学习和贝叶斯方法，使用全球40个地区的死亡增长率对这些因素进行联合研究。我们发现温度和相对湿度作为COVID-19传播因素的证据很弱，不显著（< 3 $σ$），但BCG疫苗接种率或$\text{PM}_{2.5}$污染的证据很少或没有。在统计学显著水平（>3 $σ$）检测到的唯一变量是COVID-19检测阳性率，较高的阳性率与较高的每日死亡增长相关。
2020-07-10 q-bio.PE stat.AP
