衡量大流行严重度在普查年份、关注变异株与干预措施间的不平等分布
种群与进化
2023-06-27 v1 物理与社会
摘要
过去几年部署的多样且复杂的干预政策在控制 COVID-19 大流行中表现出不同的有效性。然而，对不同病毒谱系与复杂干预政策综合效应的系统分析与建模仍具挑战。利用大规模基于个体的建模以及匹配澳大利亚基于普查的人口统计学的高分辨率计算模拟，我们对若干 COVID-19 大流行情景进行了系统的比较分析。这些情景涵盖最近两个澳大利亚普查年份（2016 与 2021）、三种关注变异株（原始株、Delta 与 Omicron）以及五种代表性干预政策。此外，我们引入了大流行 Lorenz 曲线以衡量大流行严重度在各地区间的不平等分布。我们量化了人口异质性对大流行严重度的非线性效应，强调 (i) 人口增长放大大流行峰值，(ii) 人口规模变化比较密度变化更放大峰值发病率，以及 (iii) 大流行严重度在各地区间分布不平等。我们还考察并刻画了城市化对发病率双峰性的影响，区分了城市与地区性大流行波。最后，我们量化并考察了学校关闭辅以部分干预的影响，并确定了纳入学校关闭可决定性控制传播的条件。我们的结果表明 (a) 对长期大流行的公共卫生应对必须频繁审视并适应人口变化，(b) 为控制反复出现的波次，大规模疫苗接种推行需辅以部分非药物干预（NPI），以及 (c) 医疗与疫苗资源需优先投向人口高增长和/或高密度的地方与区域。
引用
@article{arxiv.2306.14667,
title = {Measuring unequal distribution of pandemic severity across census years, variants of concern and interventions},
author = {Quang Dang Nguyen and Sheryl L. Chang and Christina M. Jamerlan and Mikhail Prokopenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14667},
year = {2023}
}
备注
43 pages, 25 figures, source code: https://zenodo.org/record/5778218