今天 (4/30) 台灣第一次連續五天「#零確診」,累計18天無本土病例。
回顧1/21日台灣第一起病例,當時幾乎沒有國家採取任何干預措施,到四月底前全球超過320萬確診病例,疫情仍然嚴峻,幾乎所有國家紛紛採取嚴格干預措施,我們仍然能能保持低度的管制,維持正常的生活。
360編在此,謹向100+天以來無休的鐵人團隊致上最高的敬意。

目前,科學家們最迫切的問題之一是如何找出全球範圍內為限制新型冠狀病毒傳播而採取的前所未有的各種干預措施的有效性。研究人員希望,最終能夠準確預測增加和取消控制措施對傳播率和感染人數的影響。這些信息對於各國政府設計恢復正常生活的策略,同時保持低傳播率以防止第二波感染,將是至關重要的。

在沒有疫苗或有效的治療方法的情況下,阻止傳播仍然是防治 #新冠肺炎 #COVID19 的唯一防禦措施。 Petherick說,了解每一種控制措施的效果對於弄清楚哪些措施可以安全地改變或移除至關重要。 "如果我們能夠了解到我們應該採用哪些措施以及哪些措施的效果最好,這樣我們就能阻止傳播,同時也能盡可能地保持生命的延續,我想這將是一個巨大的貢獻,"她說。

在未來幾週內,解決這些問題的努力將可能從一個大數據庫平台中得到推動,該數據庫匯集了全球數百種不同干預措施的信息。

該平台由LSHTM的一個團隊為世界衛生組織(WHO)準備,收集了10個已經跟踪干預措施的小組所收集到的數據,包括英國牛津大學、維也納複雜性科學中心(CSH Vienna)、公共衛生組織和非營利組織(如分析人道主義危機的ACAPS)的團隊。

這些追踪者揭示了不同國家部署的各種政策。維也納團隊記錄了52個國家約170項干預措施的細節,從標明兩米距離的地面貼紙等小措施到學校關閉等重大限制性政策,不一而足。他們也在關注一些國家最近重啟日常生活的努力和與之相伴的措施,包括強制要求佩戴口罩等。

與此同時,牛津大學的項目 COVID-19政府回應追踪器(the COVID-19 Government Response Tracker),正在監測100多個國家的13項干預措施。它將這13個國家中的7個編成一個單一的"嚴格程度"指數,以反映每個國家應對措施的總體嚴重程度,並允許對採取不同方法的國家進行比較。該小組正在修改他們計算該指數的方法,並增加了一個衡量標準。
牛津小組的早期研究結果還表明,相對於較富裕國家的疫情嚴重程度而言,較貧窮的國家往往會採取更嚴格的措施。例如,加勒比海國家海地在確認第一例病例後就實施了封鎖,而美國則是在第一例死亡兩週多後才下達居家抗疫命令。牛津大學公共政策研究員Anna Petherick說,這可能是因為衛生保健系統不發達的低收入國家的行動會更加謹慎。她說,這也可能反映出疫情爆發到這些國家的時間較晚,讓他們有更多的時間向其他國家學習。

維也納團隊正在尋找模式,他們的方法包括通過疫情發生的早期開始干預的時間,以及引入限制措施的總數來對國家進行群組分類。例如,在歐洲,算法將瑞典、英國和荷蘭作為行動相對緩慢的國家進行分組。在其流行病的早期階段,這三個國家都實施了「佛系免疫」策略,其中涉及的管制措施很少,或者是依靠自願遵守的措施,儘管後來,英國和荷蘭轉而採取了更激進的應對措施,包括全國範圍內的封鎖,維也納CSH和維也納獸醫大學的流行病學家Amélie Desvars-Larrive說。
以意大利、法國和西班牙等疫情嚴重國家來看,這些國家雖然也實施了類似的措施(包括封鎖),但在這些措施都是在疫情中的較晚期才實施,她說,到目前為止,反觀德國和奧地利等作為採取了積極進取和早期控制策略的國家就脫穎而出,從人均來看,死亡人數只占從COVID-19的死亡人數的一小部分。

LSHTM項目背後的數據科學家Chris Grundy說,這個平台數據庫將使不同團隊收集的信息標準化,並應該比任何一個單獨的小組可能生成的信息更加全面。

維也納CSH和維也納醫科大學的數學物理學家Nils Haug是一個由15人組成的建模團隊的一員,他們正在探索使用何種統計方法。這些方法並不是直接確定每個干預措施的確切效果,而是可以用來尋找方法。
「最理想的情況是,研究人員將能夠預測增加和刪除那些干預措施會如何改變感染人數隨時間的變化。決策者可以利用這樣的預測,以及重症監護能力的數據來做出決策,例如,是否重新開放學校。」Haug如此說。

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引用新聞來源
https://www.nature.com/articles/d41586-020-01248-1
牛津大學團隊研究
https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker
Oxford COVID-19 Government Response Tracker
https://covidtracker.bsg.ox.ac.uk/

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