关于 COVID-19 流行病学关键问题的定量澄清
其他定量生物学
2020-07-13 v1
摘要
对 COVID-19 传播的建模对于告知公共卫生政策至关重要。所有 COVID-19 流行病学模型都依赖于描述感染过程动力学的参数。像 、、“代际间隔”与“生成间隔”等流行病学参数的含义可能难以理解，尤其是这些及其他参数在概念上相互重叠且有时命名令人困惑。此外，用于估计这些参数的过程作出了各种假设并使用了不同的数学方法，在依赖参数值并向公众报告时应当理解并考量这些。在此，我们就常用流行病学参数的推导提供若干见解，并描述封锁等缓解措施预期如何影响其取值。我们旨在以尽可能广泛受众可理解的方式呈现这些定量关系。我们希望更好地传达流行病学模型的复杂性将增进我们对其优势与局限的集体理解，并有助于避免使用时可能的陷阱。
引用
@article{arxiv.2007.05362,
title = {Quantitative clarification of key questions about COVID-19 epidemiology},
author = {Yinon M. Bar-On and Ron Sender and Avi I. Flamholz and Rob Phillips and Ron Milo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05362},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2006.01283