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
Modeling the dynamics of COVID-19 transmission in India: Social Distancing, Regional Spread and Healthcare Capacity
在以健康为中心的治理新模式中，决策者不断需要适当的衡量标准和估计数，以便以非武断的方式确定最佳政策。因此，本文开发了COVID-19传播的分区模型，以促进政策制定。一个社交距离车厢被添加到模型中，并说明其效用在量化自愿社交距离的大小。作出了修改，以纳入区域间移徙，并提出了适当的衡量标准，以量化移徙对案件增加的影响。的医疗保健能力建模和方法的开发，以研究的后果饱和的医疗保健系统。该模型及相关措施用于研究COVID-19在印度的传播和传播性质，并得出适当的见解。
2022-04-19 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
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
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
Assessing the impact of social activity permissiveness on the COVID-19 infection curve of several countries
本文件旨在估计及描述多个国家为控制COVID-19传播而实施的社交距离措施的影响。该程序依赖于经典的易感-感染-清除（SIR）模型，该模型经过修改以纳入容许指数，代表通过社交距离和疫苗接种运动的未来发展实现的隔离，并允许数学模型再现多个感染波。调整后的SIR模型被用来研究经济的重新激活和由此产生的感染传播增加之间的妥协。该文件提出了一个图形算盘，描述了在可行的疫苗接种运动发展的同时逐步放宽社交距离措施的便利性
2021-06-25 q-bio.PE
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
Impacts of Social Distancing Policies on Mobility and COVID-19 Case Growth in the US
社交距离仍然是美国抗击COVID-19疫情的重要策略。然而，具体州级政策对流动性和随后COVID-19病例轨迹的影响尚未完全量化。使用来自选择加入的Google用户的匿名和聚合移动数据，我们发现州一级的紧急声明导致远离居住地的时间减少了9.9%。实施一个或多个社交距离政策导致在接下来的一周内流动性额外减少24.5%，随后的就地庇护任务又减少了29.0%。活动度的降低与2至4周后病例增长的大幅减少相关。例如，移动性降低10%与2周后病例增长减少17.5%相关。鉴于继续依赖社交距离政策来限制COVID-19的传播，这些结果可能有助于公共卫生官员试图平衡感染控制与这些政策的经济和社会后果。
2021-05-27 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
Protocol for an Observational Study on the Effects of Social Distancing on Influenza-Like Illness and COVID-19
新型冠状病毒病（COVID-19）是一种高度传染性的呼吸道疾病，于2019年12月在中国武汉首次发现，此后在全球范围内传播，截至本协议撰写时已造成69，000多人死亡。人们普遍认为，缓解大流行最有效的公共政策是\emph{social and physical distancing}：与人保持至少六英尺的距离，在家工作，关闭非必要的企业等。然而，很少有研究以透明和合理的方式调查社交距离对减轻疾病的影响。我们建议执行一个最佳的非二分匹配对县相似的观察到的协变量，但在第一周（3月16日通过匹配22日）的总统的\emph{15 Days to Slow the Spread}运动的平均社会距离得分有很大不同。我们总共生成了两个美国县的$302$对，共$16$重要变量具有良好的协变量平衡。我们的主要结果将是Kinsa Inc.收集的平均观察到的疾病。干预期后两周。虽然观察到的疾病并不能直接衡量COVID-19，但它反映了大流行的实时方面，而且与确诊病例不同，它受到县检测能力的干扰要小得多。我们还将干预期后3周观察到的疾病视为次要结局。我们将使用协方差调整的随机化检验检验比例治疗效应，并进行敏感性分析。
2020-04-06 q-bio.PE
Effectiveness of Testing, Tracing, Social Distancing and Hygiene in Tackling Covid-19 in India: A System Dynamics Model
我们提出了一个新冠肺炎在印度传播的系统动力学（SD）模型。详细的基于年龄结构的分区模型内生地捕获了各种疾病传播途径，从标准SEIR模型显著扩展。该模型是为印度定制的，使用了适当的人口金字塔、接触率矩阵、外部到达人数（根据实际数据）以及其他一些基于印度报告的新冠肺炎病例的校准分数。此外，我们使用独立的时变杠杆，明确建模了检测、接触者追踪、隔离Covid阳性患者、隔离、使用口罩/更好的卫生习惯、通过减少家庭（H）、工作（W）、学校（S）和其他（O）地点不同区域的接触率来保持社交距离的影响。模拟结果显示，即使在延长封锁期后，仍会留下一些数量不小的感染者（甚至是无症状感染者），大流行将重新出现。唯一能有效对抗这场大流行病的工具是对那些表现出新冠肺炎类似症状的人进行高比率的检测，如果他们呈阳性，就将他们隔离，并追踪所有与阳性患者接触的人，并将他们隔离，同时使用口罩和个人卫生。接触者追踪、隔离、预防和个人卫生措施的有效性的广泛结合有助于最大限度地减少大流行的影响，一项措施的实施中的一些缺陷可以通过更好地实施其他措施来弥补。
2020-04-19 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
Mathematical Modeling and Investigation on the Role of Demography and Contact Patterns in Social Distancing Measures Effectiveness in COVID-19 Dissemination
在这篇文章中，我们调查了人口统计和接触模式在确定COVID-19传播和社交距离政策有效性方面的重要性。我们研究了这些问题，提出了一个具有年龄结构模型的增强流行病学模型，将人群分为易感者（S）、暴露者（E）、感染者和无症状者（A）、住院者（H）、感染者和有症状者（I）和康复者（R），以模拟COVID-19传播。模拟使用四种隔离政策（工作限制、老年人隔离、社区隔离和学校关闭）的六种组合，以及根据不同的人口过渡阶段模式（老龄发达国家、发达国家、发展中国家和最不发达国家）生成的四个代表性虚拟国家。我们得出的结论是，基本繁殖数取决于年龄分布和接触模式。由于个人接触率低，老龄发达国家的基本生殖数（$R0=1.74$）最低，其次是最不发达国家（$R0=2.00$）、发展中国家（$R0=2.43$）和发达国家（$R0=2.64$）。由于这些基本再生产数字的差异，同样的干预政策在老龄国家和最不发达国家的效率更高。在所有干预政策中，减少工作接触和社区距离是导致$R0$值、患病率、最大住院需求和死亡率下降最多的政策。老年人的隔离在发达国家和老龄发达国家更为有效。关闭学校是效果较差的干预政策，尽管其影响在最不发达国家和发展中国家不可忽视。
2022-05-10 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
Using VERA to explain the impact of social distancing on the spread of COVID-19
COVID-19继续在全国和世界各地蔓延。目前管理COVID-19传播的策略包括保持社交距离。我们介绍了交互式人工智能工具VERA，它首先使用户能够指定社交距离对COVID-19传播影响的概念模型。然后，VERA从概念模型中自动生成基于代理的模拟，并在给定数据集的情况下，自动填充来自数据的模拟参数值。接下来，用户可以查看仿真结果，并且如果需要，可以修改仿真参数并运行另一个实验性试验，或者构建替代的概念模型。我们描述了如何使用VERA来开发一个SIR模型，用于COVID-19的传播及其与医疗能力的关系。
2020-03-30 cs.CY cs.HC q-bio.PE
Vaccination, life expectancy, and trust: Patterns of COVID-19 vaccination rates around the world
我们估计了2021年7月和2022年2月146个国家的COVID-19疫苗接种率与一组广泛使用的人力、社会和经济资本指标之间的协变模式。全球范围内COVID-19疫苗接种率的变异性中，约有70%可以用人类发展指数（HDI）的差异来解释，特别是在首次接种后一年的出生时预期寿命。对医生和护士的信任增加了人类发展指数以外的预测价值，澄清了人类发展水平和疫苗供应水平相似的国家的疫苗接种率之间存在的争议性差异。心血管疾病死亡人数是一般卫生系统有效性的一个指标，婴儿麻疹免疫覆盖率是国家一级免疫有效性的一个指标，也是COVID-19疫苗接种成功的重要预测因素，尽管较弱。经济不平等、腐败感、贫困和卫生系统投入等指标与COVID-19疫苗接种具有很强的双变量相关性，但在控制人类发展指数时不再具有统计学意义。我们的分析确定了维持生命的社会结构的轮廓，并通过这一过程进行复制。COVID-19疫苗已被证明是马太效应的一部分，即积累大流行对世界各地社会和社区造成的优势和加剧的劣势。与此同时，疫苗接种成功率的其余可变性无法通过这些指标来确定，这表明在危机时期集体和个人机构有相当大的空间。动员和协调公民、医疗专业人员、科学家、记者和政治家等的疫苗接种运动，至少是克服疫苗犹豫和不平等的部分原因。
2022-03-01 physics.soc-ph q-bio.PE
Data-driven modeling reveals a universal dynamic underlying the COVID-19 pandemic under social distancing
我们发现，社交距离下的COVID-19大流行呈现出普遍的动态。感染和死亡的累积数量迅速从早期的指数增长过渡到较长时期的幂律增长，然后最终放缓。在最近的统计预测模型IHME的协议，我们表明，这种动态是很好地描述了电流变率函数。使用此函数形式，我们对具有非常不同的人口特征和社交距离政策的国家和美国各州执行数据崩溃，确认COVID-19爆发的普遍行为。我们表明，统计模型的预测能力是有限的，直到几天前曲线变平，预测死亡和感染假设目前的政策继续，并比较我们的预测IHME模型。我们目前的模拟表明，这种普遍的动力学是一致的无标度网络和随机网络与非马尔可夫传播动力学的疾病传播。
2020-04-21 physics.bio-ph q-bio.PE
COVID-19 and the Social Distancing Paradox: dangers and solutions
背景：在没有经证实有效的治疗方法和疫苗的情况下，社会距离是预防COVID-19的关键保护因素。仅仅是保持社交距离就足以再次保护病毒，但情况却大不相同，理论和实践之间存在很大的不匹配。原因何在？一个大问题是，没有实际的社交距离数据，在大流行中相应的人们行为是未知的。我们在COVID-19爆发期间收集了世界上第一个关于社交距离的数据集，以便首次了解人们如何真正实施社交距离，识别当前情况的危险，并找到应对这种和未来流行病的解决方案。研究方法：在最关键的COVID-19疫情期间，我们使用基于传感器的社交距离带收集了意大利人两个多月的社交距离数据。此外，我们还调查了佩戴各种个人防护设备（如口罩）是否以及如何影响社交距离。结果如下：没有面具，人们会采取一种与直觉相反的危险策略，这一悖论可以解释社交距离相对缺乏有效性的原因。使用面具从根本上改变了这种情况，打破了悖论行为，导致了安全的社会距离行为。在口罩短缺的情况下，也可以使用DIY（自己动手）口罩：即使没有过滤保护，也能提供社交距离保护。建议一般使用护目镜，因为它们可以提供额外的强大安全提升。一般的公共卫生政策和媒体宣传活动在社会距离方面效果不佳：需要明确关注必要的流动性的行为问题。
2020-05-26 eess.SP physics.soc-ph q-bio.PE
Comparing regional and provincial-wide COVID-19 models with physical distancing in British Columbia
我们使用五个省卫生当局报告的病例，研究了不列颠哥伦比亚省内各地区物理距离措施对COVID-19传播的影响。基于Anderson et al.（2020）的贝叶斯流行病学模型，我们提出了一个2020年3月至12月期间具有时变区域参数的分层区域贝叶斯模型。在此期间没有COVID-19变种和疫苗接种的情况下，我们检查了区域化的基本繁殖数量，建模的患病率，由于物理距离导致的接触相对减少，以及已检测和报告的预期病例比例。我们观察到区域和全省范围的模型之间的显着差异，并证明分层区域模型可以更好地估计区域患病率，特别是在农村地区。这些结果表明，将类似的区域模型应用于加拿大其他地区或其他国家可能会很有用。
2021-11-13 q-bio.PE stat.AP
Fever and mobility data indicate social distancing has reduced incidence of communicable disease in the United States
2020年3月，美国多个州政府鼓励或强制限制社交互动，以减缓COVID-19的传播，COVID-19是由新型冠状病毒SARS-CoV-2引起的疾病，已蔓延至近180个国家。评估这些社交距离策略的有效性具有挑战性，因为对COVID-19的监测有限，根据时间和地区不同的标准，通常会优先对高风险或住院病例进行检测。在这里，我们发现，在美国至少有100例COVID-19确诊病例的县，流动性的减少导致了发热发病率的减少，这是由智能温度计捕获的，平均滞后6.5天（$90\%$在3- 10天内），这与COVID-19的潜伏期一致。此外，流动性下降幅度较大的县随后实现了发烧的更大幅度下降（$p<0.01$），纽约市及其邻近地区是一个明显的例外。这些结果表明，社交距离减少了包括COVID-19在内的流感类疾病的传播，并支持社交距离作为减缓COVID-19传播的有效策略。
2020-04-21 physics.soc-ph q-bio.PE
Age-structured impact of social distancing on the COVID-19 epidemic in India
新型冠状病毒COVID-19的爆发已被世界卫生组织宣布为大流行。社会接触的结构决定了感染的传播，在没有疫苗的情况下，通过大规模的社会隔离措施控制这些结构似乎是最有效的缓解手段。在这里，我们使用一个年龄结构SIR模型，并使用从调查和贝叶斯插补中获得的社会接触矩阵来研究印度COVID-19疫情的进展。基于案例数据、年龄分布和社会联系结构，计算了基本生育率R 0及其随时间的泛化。社会距离措施的影响-工作场所不出勤，学校关闭，锁定-和他们的效力与持续时间进行了调查。三周的封锁被认为不足以防止死灰复燃，相反，建议采取持续封锁和定期放松的协议。报告预测，由于采取了这些措施，按年龄划分的发病率和死亡率将有所下降。我们的研究强调了年龄和社会接触结构在评估缓解性社交距离对特定国家的影响方面的重要性。
2020-03-26 cond-mat.stat-mech 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
Mobile phone location data reveal the effect and geographic variation of social distancing on the spread of the COVID-19 epidemic
SARS-CoV-2和冠状病毒传染病（COVID-19）的出现已成为一种流行病。社交（物理）距离是降低SARS-COV-2传播率的关键非药物控制措施，但需要高水平的依从性。利用笛卡尔实验室和SafeGraph提供的大规模匿名手机定位数据得出的每日出行距离和居家时间，我们量化了美国遵守社交距离规定的程度及其对COVID-19病例增长的影响。COVID-19增长率与出行距离衰减率和居家停留时间变化率的相关性分别为-0.586（95%CI：-0.742 ~ -0.370）和0.526（95%CI：0.293 ~ 0.700）。实施社会距离命令后，国家特异性病例总数倍增时间增加了1.04 ~ 6.86天，增加了3.66 ~ 30.29天，与流行病的机械预测模型一致。社交距离规定在得到遵守时可减少COVID-19的传播。
2020-04-23 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
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
Social network-based distancing strategies to flatten the COVID 19 curve in a post-lockdown world
为应对COVID-19疫情，我们已广泛引入社交距离及隔离措施。然而，由于完全或接近完全封锁的不利社会、心理和经济后果，更温和的接触减少政策变得可取。采用社交网络的方法，我们评估了三个有针对性的距离策略的有效性，旨在“保持曲线平坦”，并在封锁后的世界援助合规。这些限制互动，以几个重复的接触，寻求相似的接触，并加强社区通过三元战略。我们模拟随机感染曲线，其中包含感染模型，理想型社会网络模型和统计关系事件模型的核心元素。我们证明，战略性减少接触可以大大提高社交距离措施的效率，引入允许一些社会接触的可能性，同时保持低风险。这种方法为政策制定者提供了细致入微的见解，以有效地保持社交距离，从而减轻社交孤立的负面影响。
2020-05-27 physics.soc-ph q-bio.PE stat.OT
Interplay of social distancing and border restrictions for pandemics (COVID-19) via the epidemic Renormalisation Group framework
我们证明，流行病重新正常化组的方法，大流行病提供了一个有效的和简单的方法来调查疾病传播的动态和世界不同地区的蔓延。该框架还允许对旅行限制和社交距离措施对全球流行病传播的影响进行可靠预测。我们在报告的病例上测试和校准它，同时揭示了全球不同地区新感染病例相对高峰延迟的机制。我们发现，在推迟疫情高峰方面，社交距离措施比跨境旅行限制更有效。我们还提供了与房室模型的链接，例如简单的和历史悠久的类SIR模型。我们还展示了如何概括的框架，以占世界上几个地区的相互作用，取代或补充大规模的模拟。
2020-05-11 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
Periodic recurrent waves of Covid-19 epidemics and vaccination campaign
虽然了解新冠肺炎疫情的周期性复发波将有助于抗击大流行病，但缺乏对疫情爆发后两年期间数据的定量分析。Covid-19复发波的复杂性与i）为减缓流行病传播而实施的遏制措施ii）病毒基因突变率及iii）通过接种疫苗实施的宿主可变免疫反应的同时作用有关。这项工作的重点是大规模疫苗接种和基因变异对复发波的影响，在一个有代表性的国家实施缓解和疫苗接种战略的情况下。传播速率是通过繁殖数Rt（t）和倍增时间Td（t）之间的比率（称为RIC指数）和每日死亡数来衡量的。通过小波分析研究了Covid-19流行病的动态，并用3D空间中的非线性螺旋涡表示，其中RIC指数和死亡人数都随时间变化。周期性回归波的开始已被确定的过渡从收敛到发散轨迹的螺旋涡。我们报告了120天的复发波的主要时期和疫苗接种运动后这一时期的延长
2022-06-07 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
Coronavirus Covid-19 spreading in Italy: optimizing an epidemiological model with dynamic social distancing through Differential Evolution
本文的目的在于应用最近的流行病学模型，即SEIR与社会距离（SEIR-SD），通过定义随时间变化的社会距离函数，在此扩展，以评估意大利及其两个最重要地区，即，伦巴第和坎帕尼亚。为了有效地使用该模型，必须找到其参数的最合适的值。SEIR-SD模型参数的估计通过使用差分进化，一种启发式优化技术来进行。通过这种方式，我们能够对上述三种情况中的每一种情况评估从今天到病毒传播结束的每日感染病例数，这一数字将达到最高峰的那一天，以及感染病例将非常接近于零的那一天。
2020-04-04 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Interrupting vaccination policies can greatly spread SARS-CoV-2 and enhance mortality from COVID-19 disease: the AstraZeneca case for France and Italy
由于怀疑阿斯利康疫苗会导致深静脉血栓形成，欧洲多个国家已经暂停接种阿斯利康疫苗。在这封信中，我们报告了使用随机模型进行的一些费米估计，旨在对阿斯利康疫苗在法国和意大利的交付中断进行风险效益分析。我们的研究结果清楚地表明，即使在疫苗副作用的频率和严重性的最坏情况下，由于疫苗接种活动注射中断而导致的额外死亡也大大超过了由于血栓形成而导致的死亡。
2021-03-27 physics.soc-ph 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
A Dynamical Framework for Modeling Fear of Infection and Frustration with Social Distancing in COVID-19 Spread
在本文中，我们介绍了一种新的建模框架，将感染的恐惧和挫折与社会距离到疾病的动力学。我们发现，由此产生的SEIR行为感知模型有三个主要模式的定性行为-没有爆发，控制爆发，和不受控制的爆发。我们还表明，该模型可以产生短暂的和持续的感染波符合二次爆发。我们将该模型与来自多个地区的COVID-19病例和死亡率数据进行了拟合。我们的分析表明，在第一波感染后出现显著下降的地区，如加拿大和以色列，更有可能遏制第二波感染，而在最初减缓疾病传播方面仅取得适度成功的地区，如美国，可能会出现大量的第二波或不受控制的疫情。
2020-08-13 math.DS physics.soc-ph 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
SIR Simulation of COVID-19 Pandemic in Malaysia: Will the Vaccination Program be Effective?
自2019年底以来，COVID-19严重影响了世界各地人民的生活。接近2020年底，数种疗效相对较高的COVID-19候选疫苗已进入临床试验的最后阶段。疫苗被认为是开放社会和经济活动的重要工具，从而减轻这一疾病对社会的影响。本文介绍了在马来西亚的几个地区，即那些COVID-19病例相对较高的城市或州，如吉隆坡，槟城，沙巴和沙捞越，在疫苗干预下，使用修改的易感-感染-清除（SIR）模型模拟COVID-19传播。结果表明，在不同的疫苗效力水平（0.75、0.85和0.95）下，活动性感染曲线略有不同，表明效力高于0.75的疫苗将产生使曲线水平化所需的群体免疫力。此外，实施或不实施疫苗接种计划之间的差距很大。模拟结果还表明，降低繁殖数，R 0是必要的，以保持感染曲线平坦，尽管接种。这是由于假设疫苗接种大多是以假设的固定速度逐步进行的。该声明基于我们的模拟结果，其中R 0的两个值为1.1和1.2，表明社交距离降低了R 0。较低的R 0显示较小的峰值幅度，约为R 0 =1.2时模拟值的一半。总括而言，模拟模型建议采取双管齐下的策略以对抗马来西亚的COVID-19疫情：接种疫苗及遵守世界卫生组织颁布的标准操作程序（例如社交距离）。
2021-01-19 physics.soc-ph q-bio.PE
Can Testing Ease Social Distancing Measures? Future Evolution of COVID-19 in NYC
“纽约州禁止吸烟”行政命令于3月22日生效，旨在确保足够的社交距离，以缓解COVID-19的传播。该计划将以某种形式在纽约市继续有效，直到6月初。我们使用一个分区模型来研究检测能力和社交距离措施对“后疫情”时期伦敦金融城疫情演变的影响。我们发现，测试能力必须大大增加，如果它是为了平衡，即使是相对较小的放松，在社会距离措施在紧接后的时期。特别是，如果该市每天进行20，000次检测，并将社交距离措施放宽到前标准，那么到9月底，死亡总人数可能达到250，000人。通过将社交距离措施保持在预防前和预防中的标准之间，每天进行10万次检测，到9月底，死亡总数可以保持在27，000人左右。如果要抑制过度死亡，迅速回到前苏联的社会距离规范必须伴随着过高的检测能力。如果伦敦金融城要在疫情爆发后立即恢复到“疫情爆发前”的社交距离规范，并在9月底前将死亡总数保持在3.5万人左右，那么它每天应该进行50万次检测。我们的研究结果对伦敦金融城放松社交距离措施以重新开放经济所需的测试能力的规模具有重要意义。
2020-05-27 physics.soc-ph q-bio.PE stat.AP
Compartmental and cellular automaton $SEIRS$ epidemiology models for the COVID-19 pandemic with the effects of temporal immunity and vaccination
我们考虑了$SEIRS$流行病学模型，该模型具有COVID-19爆发的特征：大量未识别的感染者，有限的免疫时间和接种疫苗的可能性。在该模型的一个房室实现，我们发现了无病和地方病的平稳状态。通过线性稳定性分析，它们存在于各自的限制区域。并给出了基本再生数的表达式。感染个体的分数的第一个峰的位置和高度的数值获得，并拟合到简单的代数形式，这取决于模型率。通过元胞自动机算法，对该模型进行了基于格的实现的计算机模拟。这些允许明确研究隔离措施的影响，通过改变邻里的大小。本集团尝试配合检疫及疫苗接种措施，旨在平衡解决方案，以有效抑制大流行。
2021-12-05 physics.soc-ph q-bio.PE
Understanding the Relationship between Social Distancing Policies, Traffic Volume, Air Quality, and the Prevalence of COVID-19 Outcomes in Urban Neighborhoods
为应对COVID-19疫情，各国政府已实施政策以遏制新型病毒的传播。人们对这些政策如何影响社会各群体知之甚少。本文探讨了社会距离政策，交通量和空气质量之间的关系，以及它们如何影响各种社会经济群体。本研究旨在了解不同社区对居家令和其他社交距离政策的反应，以了解人类对政策的反应如何在COVID-19阳性病例的流行中发挥作用。我们收集了2020年2月17日至6月12日期间美国犹他州盐湖城县每个邮政编码的交通密度、空气质量、社会经济状况和COVID-19阳性病例率的数据。我们研究了社交距离政策在三个政策实施阶段的影响。我们发现，在“呆在家里”期间，更富裕和更白人的邮政编码经历了更大的交通和空气污染减少。然而，由于排放和气象之间相互作用的复杂性，空气质量并不一定在所有情况下都遵循交通量。我们还发现，较低的社会经济地位与COVID-19阳性率之间存在密切关系。这项研究为社交距离在限制COVID-19传播方面的有效性提供了初步证据，同时也为社会经济地位如何在这场危机中加剧脆弱性提供了深入见解。行为限制通过防止COVID-19传播和减少空气污染，使白人和富裕社区受益不成比例。空气污染的影响可能会进一步加剧这些发现，这可能会加剧COVID-19的传播率和死亡率。决策者需要考虑调整社交距离政策，以最大限度地实现健康保护的公平性。
2020-07-16 cs.CY econ.GN physics.soc-ph
Modeling and prediction of COVID-19 in the United States considering population behavior and vaccination
COVID-19摧毁了整个国际社会。疫苗提供了一个缓解大流行的机会;然而，疫苗接种的效果与人群的行为反应还没有得到很好的理解。我们提出了一个模型，结合了两个重要的动态变化的人口行为：谨慎和安全感的水平。随着感染病例的增加，谨慎的程度也会增加，而随着疫苗接种的增加，安全感的增加会降低预防行为。据我们所知，这是第一个可以有效重现美国各地区COVID-19感染完整时间历史的模型，并提供了人口行为和疾病传播率动态变化的相关指标。我们提出了一个参数d_I作为一个直接的措施，人口的谨慎对传染病，可以从正在进行的新的传染病病例。该模型提供了一种方法来定量测量的关键传染病属性的人口，包括最高的疾病传播率，有效的疾病传播率，疾病相关的预防行为。我们预测美国未来COVID-19大流行趋势，包括疫苗推广和行为反应。尽管高疫苗接种率对迅速结束大流行至关重要，但我们发现，由于疫苗部署期间安全感的增加，恢复到大流行前的社会行为可能导致感染人数激增。我们的研究结果显示，按目前的疫苗接种速度，美国的新冠肺炎感染病例将于二零二一年八月底接近零。该模型可用于预测未来的流行病和大流行的动态之前和期间接种疫苗。
2021-03-01 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
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
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
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
Second waves, social distancing, and the spread of COVID-19 across America
我们最近描述了一个单一地区内COVID-19爆发的动态因果模型。在这里，我们结合这些（流行病）模型中的几个，创建一个（流行病）模型的病毒在地区之间的传播。我们的重点是可能因免疫力丧失和区域间人员交流而导致的第二波新病例，以及如何在不同的战略对策下降低死亡率。特别是，我们认为硬或软的社会距离战略的预测国家（联邦）或地区（州）的人口感染流行率的估计。使用美国新病例和死亡病例的时间序列来估计每个州的因子（房室）流行病学模型的参数，以及至关重要的是，国家之间的耦合，演示了建模。使用贝叶斯模型简化，我们确定了国家之间的有效连接，最好地解释了在美国爆发的初始阶段。使用随后的后验参数估计，我们然后评估不同的政策在死亡率，工作日损失，由于封锁和重症监护的要求方面的可能结果。这个模型的初步结果表明，社会距离和免疫力的丧失是两个关键因素，承保恢复地方病平衡。
2020-04-26 q-bio.PE q-bio.QM
Network model and analysis of the spread of Covid-19 with social distancing
2019冠状病毒病大流行的第一个缓解措施是尽可能限制人与人之间的互动。这是通过临时关闭许多工作场所来实施的，人们被要求遵守社交距离。网络是一种很好的方式来表示人与人之间的互动以及这些互动的暂时中断。在这里，我们提出了一个人与人之间相互作用的网络模型，这些相互作用可能是疾病传播的媒介。这个网络的节点是个人，不同类型的边表示家庭派系，工作场所的互动，基本需求引起的互动和社会互动。每个人都可能处于四种状态之一：易感、感染、免疫和死亡。该网络和疾病参数参考了现有的Covid-19文献。使用这个模型，我们模拟了存在各种缓解方案的传染病的传播。例如，通过删除表示非必要交互的边来实现锁定。我们验证了模拟结果与实际数据匹配的基本和有效的再生数在不同阶段的蔓延。我们还模拟了不同的可能性，通过改变设施慢慢开放，但人们遵循戴口罩等预防措施的传播率来缓慢解除封锁，我们对每种情况下第二波感染的概率和强度进行预测。
2020-06-16 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling, state estimation, and optimal control for the US COVID-19 outbreak
新型冠状病毒SARS-CoV-2和由此产生的COVID-19疾病已经史无前例地传播，并继续在全球范围内造成越来越多的死亡人数。虽然疫苗仍在开发中，但保持社交距离、广泛检测和对确诊感染者进行隔离仍然是遏制大流行的最有效措施。这些措施带来了巨大的社会经济成本。在这项工作中，我们介绍了一种新的基于优化的决策框架，用于管理美国的COVID-19疫情。这包括对受影响人群的动态进行建模，从数据中估计模型参数和隐藏状态，以及用于对社交距离和测试事件进行排序的最佳控制策略，以使感染数量最小化。对我们大量计算工作的分析表明，社交距离和隔离在早期实施时最有效，对确诊感染受试者的隔离具有更高的影响。此外，我们发现，在严格的社交距离和放松这些限制之间交替的“开关”政策可以有效地“拉平”曲线，同时可能最大限度地减少社会和经济成本。
2020-04-18 math.OC q-bio.PE
Controlling epidemic diseases based only on social distancing level
世界卫生组织（世卫组织）于2020年3月11日作出评估，认为COVID-19可被定性为大流行。对于COVID-19的爆发，没有疫苗接种，也没有治疗。控制COVID-19爆发的唯一方法是持续的物理距离。在这项工作中，提出了一个简单的控制律，以使COVID-19爆发期间的感染者人数保持在所需数量以下。所提出的控制法保持受感染个体的值仅调整社交距离水平。对所提出的控制律进行了稳定性分析，并考虑了参数的不确定性。开发了每日更新的拟议控制器版本。这是一个非常简单的方法来开发的控制律，可以在电子表格中计算。最后，通过数值仿真，研究了当控制律用于调节社会距离时，传染病传播过程中的感染人数变化规律.
2020-05-16 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
A Mathematical Framework for Estimating Risk of Airborne Transmission of COVID-19 with Application to Face Mask Use and Social Distancing
提出了一个用于估计呼吸道感染（如COVID-19）空气传播风险的数学模型。该模型采用流体动力学的基本概念，并纳入了已知的范围内的因素，参与空气传播的这种疾病。该模型的数学形式是经过设计的，因此它不仅可以作为跨学科界限的科学探究的共同基础，而且可以被科学和学术界以外的广泛受众所理解。该模型的警告和局限性进行了详细讨论。该模型用于评估由各种织物制成的面部覆盖物所提供的传输保护。与主机和易感者之间的物理距离增加的传输风险的减少也量化耦合模型与现有的数据在规范流的标量分散。最后，还评估了宿主和易感者的身体活动水平（或运动强度）对增加传播风险的影响。
2020-09-20 physics.soc-ph 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
