群体免疫背后的棘手数学问题

原标题：群体免疫背后的棘手数学问题 来源：solidot

虽然 COVID-19 新冠疫情另有许多不确定性，但我们能确定它可能竣事的时间：有足够多的人具有免疫力，病毒流传速率渐渐放缓直至停止。无论是通过疫苗照旧感染，人类发展出了群体免疫。计算群体免疫的百分比似乎很简朴，你只需要知道平均一名感染者会感染几多人，这个值被称为 R0。

假设 COVID-19 的 R0 为 2.5——即一名感染者会平均会感染 2.5 小我私人，然后代入公式 1 − 1/R0 就可以计算出群体免疫的值。COVID-19 的群体免疫阈值为 0.6 或 60%，即当有 60% 的生齿具有免疫力之后，病毒将会停止加速流传，它开始减速末了停止。这并不是说 60% 的生齿感染之后就不会再感染了，它可能还会继续感染另外 20% 的人谈锋偃旗息鼓。然后问题并不这么简朴。群体免疫的阈值因地而异，部门地方如都会生齿麋集区的 R0 值可能会高于 2.5，而农村可能会低于 2.5。这意味着部门地方的群体免疫阈值高于 60%，另有部门地方低于 60%。R0 是一个变量而不是一个静态数字。病毒在自然界的流传历程中，情况会千变万化。社会举动的差异会让部门人更容易袒露给病毒，生物学上的差异也会影响易感性。我们生来就有差异，生活的差别会渐渐积累差异，这会影响抵抗力。流行病学家称之为“易感性的异质性”。由于这种差异，疫苗接种就是采取最大化的要领给全部人接种。