2020-08-24|閱讀時間 ‧ 約 7 分鐘

黃軒醫師說:一堆防疫模擬,聼誰的比較靠譜?

    最近閱讀歐洲疫情,忽然發現除了西班牙🇪🇸和法國🇫🇷,又起了波浪🌊⋯⋯有網友問:奇怪?意大利🇮🇹呢?當初歐洲,就是從意大利🇮🇹,揭起波濤的。我最近很有興趣去認真看,當時恐襲的倫巴底,現在的意大利🇮🇹控制很好,幾乎是一條平坦缐條!
    發現了意大利🇮🇹他們很用心,用醫療模擬在防疫措施的推算。咦!最近只要有説到COVID19 大家都一直在用醫療模擬研究報告,互相說科學研究誰的比較可信?
    我忘了,好像是有人說過:

    “大家都活在模擬世界中”

    什麽叫“流行病學模擬”

    模擬,是先依照原型的主要特征,創設一個相似的模型,然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。根據模型和原型之間的相似關系。
    例如COVID19 傳染病,主要特徵就是看:
    1.易染疫者(Susceptible, “S”)
    2.被染疫者(Exposed, “E”)
    3.染疫者(Infective, “I”)
    4.恢復者(Recovery, “R”)
    就形成了【“SEIR模擬】的演算了!
    (一般民眾,知道這樣就可以了,科學家會用電腦大演算一番)

    意大利🇮🇹的模組推算

    意大利🇮🇹科學家就是使用【“SEIR流行病學模型】,應用於意大利🇮🇹發生的SARS-CoV-2疫情上。他們鎖定三大重點城市:
    倫巴底(Lombardy)、皮埃蒙特(Piedmont)和威尼托(Veneto)。
    他們分析了意大利地區的官方數據和自己流行模擬預測趨勢,並將結果與西班牙和韓國的數據和預測結果進行了比較。 他們還參考Google上的人們手機定位系統,將模型方式與意大利人在這三個城市都行動模式變化聯繫起來。
    這篇文章,還不錯,我只抓幾點重點,其他可以詳看原文:
    1.在威尼托(Veneto),模擬預測的死亡人數比倫巴底(Lombardy)低十倍,恢復的死亡率低五倍。
    模擬預測趨勢為什麽會如此?
    answer :
    意大利🇮🇹科學家認為數據似乎證實,儘管倫巴底(Lombardy)和皮埃蒙(Piedmont)都採用了和威尼托(Veneto)類似的方法就是:【隔離政策】和【商店關閉】,但威尼託(Veneto)的策略,通過更早地已經對【有症狀和無症狀的病例進行了廣泛的檢測】,並結合了積極的【檢疫措施】來限制傳染,以及【追踪潛在】因素。
    2.實際上,威尼托(Veneto)隔離的高峰期,在倫巴底(Lombardy)和皮埃蒙特(Piedmont)之前。 威尼託(Veneto)的下降曲線,也比其他兩個區域的下降趨勢更陡峭。
    3.最近的一項分析指出 (Lessons from Italy’s Response to Coronavirus ;
    依據疫情後的檢討:
    意大利🇮🇹當局的中央政府的防疫中心,對倫巴底嚴重災情的行動,採取了保守的方法:就是主要【只針對有症狀】的病例做出診治。 他們認為,威尼托的行動措施最大程度地,減少了醫院的負擔,因為提早篩檢出哪些需要去醫院哪些人待在家即可,這樣的措施,大大地減少了在醫療機構中擴散風險。
    4.文章指出:大流行一開始的【防疫政策】會左右了疫情。
    以威尼托(Veneto)例子那樣,量身定制的「微防疫管理策略」(tailored capillary) ,似乎比整個區域封鎖,更具有好的效果。

    什麼是防疫微管理

    通過觀察許多城市中不同的社區,里巷中,宣佈為“紅色警戒”,說明這些小社區的差異,與其他社區相比,由於有感染高傳播疑慮,除採取了【更多限制性措施】。也在【紅色小社區】,針對當地流行病學情況,採取了【廣泛篩檢】的政策。
    相反,在皮埃蒙特(Piedmont)和倫巴底(Lombardy),沒有建立「紅色社區」,但是對範圍內的居民,只採取限制性的社交安全距離措施。
    5.文章中讚揚威尼托(Veneto)模式,因為威尼托(Veneto)模式,比其他意大利的城市,具有【更快的檢測能力】,意大利🇮🇹専家認為:這是當地【醫生和衛生機構】之間協同作用非常強。 才會顯示出較低的死亡率(κ0),這(κ0)的結果,就是來自治療患者衛生系統效率高,再加上測試數量多的原故

    模擬研究的提醒

    任何人在做COVID19 模擬研究或引用COVID19 模擬的文章,當要知道:
    1.「衞生系統結構不同」.國家政策不同,模擬研究也會不同的。假設印度人或美國人或英國人研究成果,不一定適合臺灣,而台灣的推論研究成果,也不一定適合印度🇮🇳,英國🇬🇧或美國🇺🇸的。
    2.一個人“R”了,恢復了,我們的模擬演算,把他們算是康復者,而模擬是否有計算到這些“R”者,也可能會又再變成“S”者或“I”者...?
    3.個人「環境因素」例如死亡參數,也可能是當地空污,或抽煙,導致他們呼吸道敏感,而易轉成是“S”者或“I”者?
    ( The model does not consider that the exposed "category" may have a partial infection ability, nor distinguishes symptomatic from asymptomatic people )
    4.不同「方式計算」,會有不同的精準預測
    使用【隨機方法 (Stochastic approach) 】或【確定性方法 (Deterministic approach ) 】去模擬演算,會有不同的精準預測。意大利科學家在此文使用隨機方法(Stochastic approach) (例如PSO方法)推算此流行病。

    一堆防疫模擬推論,聼誰的比較精準 ?

    文章最後提醒大家:必需要根據不同國家政策,實證結果進行防疫。這些防疫模擬推論落實才會比較精準
    中央的防疫中心,應依當地實際情況,調整防疫措施、而且一定要著重於衛生系統,可以和各部門【組織整合】;與時俱進,【簡化防疫】規範,而不是固定依靠著模擬研究報告,而脫離了疫情的現實變化”。

    一切是“推論”,而不是“結論”

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