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学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨 (转载)
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最新回复:2020年3月14日 7点31分 PT
共 (10) 楼
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n
ne5234
5 年多
楼主 (未名空间)
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
最近几天看到很多地方提到一个概念,
flatten the curve,
就是说把发病曲线扁平化,
峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
比如这样的:
这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
暂时用最简单的SIR模型
SIR就是susceptible, infected, recoverd
系统如下:
参数:
人口3.27亿,
德国说可能感染70%,
我帝少算点假设30%最终感染好了,
其他人假设像老中一样关禁闭一个月不出门
初始感染人数:
保守一点,
假设现在我帝一万实际感染
beta可以从病例翻倍时间算,
Lancet说:COVID-19 had a doubling time in China of about 4–5 days in the
early phases
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30567-5/
fulltext
我帝现在病例基本三天翻倍,但这应该是检测的问题
这里用5天倍增时间来算
gamma可以从治疗需要的时间算,
The time from symptom onset to recovery ranged from 12 to 32 days.
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2762452
这里先用平均值22天算
病床数:
总病床数540668,ICU数94837
https://www.sccm.org/Communications/Critical-Care-Statistics
这里姑且假设其他病人全部清空只用来治疗新冠
住院比例/危重率
about 15% required hospitalization and 5% ended up in critical care.
https://www.statnews.com/2020/03/10/simple-math-alarming-answers-covid-19/
The percentage of patients in intensive care reported daily in Italy between March 1 and March 11, 2020, has consistently been between 9% and 11% of
patients who are actively infected.
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30627-9/
fulltext
这里保守一点,估计住院率15%,ICU 5%
ODE解出来大概这样
左边都缩成一坨了,右边用log scale才能看出来
红/紫实线和虚线交叉的时间,
就是医院崩溃的时间
那所谓的flatten the curve能不能起作用呢?
看看不同的doubling time下的ICU曲线:
要像前面示意图一样,
flatten the curve到不超过承受力,
还是很难的,
主要效果是推迟崩溃的时间
这么看着有点乱,
求了下解析解,
所有病床/ICU病床崩溃的时间跟病人翻倍的时间关系如下:
可以看出来如果充分减慢病毒传播,
医院全面崩溃的时间还是可以大大推迟的
但是这个大概是非常理想的情况下医院崩溃的时间
实际上available的病床并没有这么多
而且各地医疗资源和人口密度不同
有的地方先崩溃也是有可能的
d
dearbaby
5 年多
2 楼
用了偏微分对巨巨来说太难了
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
: 发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-na
H
Huangchong
5 年多
3 楼
赶紧发biorxiv
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
: 发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-name-small.png
: 这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
: ...................
d
dakedo
5 年多
4 楼
你们再审审稿
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 赶紧发biorxiv
H
Huangchong
5 年多
5 楼
我看可以加急发表
【 在 dakedo (大蝌蚪) 的大作中提到: 】
: 你们再审审稿
a
alias
5 年多
6 楼
beta如果以5天病例翻倍计算的话,r0还是太高了,起码有2点几,必须降下来。比如降到7天病例翻倍r0为1.6几怎么样?
d
dakedo
5 年多
7 楼
7的话撑两个月
【 在 alias (贾人贾义) 的大作中提到: 】
: beta如果以5天病例翻倍计算的话,r0还是太高了,起码有2点几,必须降下来。比如降
: 到7天病例翻倍r0为1.6几怎么样?
a
alias
5 年多
8 楼
看明白图了。r0必须降到1.26,doubling time15天左右才行,这时撑250天后,或许疫苗或者治疗方法有大的进步。
g
gulong
5 年多
9 楼
要重新定义易感人群,用美国整体人口严重偏高了
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
: 发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-name-small.png
: 这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
: ...................
d
dakedo
5 年多
10 楼
所有人都易感
只是病情轻重不同
【 在 gulong (gulong) 的大作中提到: 】
: 要重新定义易感人群,用美国整体人口严重偏高了
请输入帖子链接
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【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
最近几天看到很多地方提到一个概念,
flatten the curve,
就是说把发病曲线扁平化,
峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
比如这样的:
这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
暂时用最简单的SIR模型
SIR就是susceptible, infected, recoverd
系统如下:
参数:
人口3.27亿,
德国说可能感染70%,
我帝少算点假设30%最终感染好了,
其他人假设像老中一样关禁闭一个月不出门
初始感染人数:
保守一点,
假设现在我帝一万实际感染
beta可以从病例翻倍时间算,
Lancet说:COVID-19 had a doubling time in China of about 4–5 days in the
early phaseshttps://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30567-5/
fulltext
我帝现在病例基本三天翻倍,但这应该是检测的问题
这里用5天倍增时间来算
gamma可以从治疗需要的时间算,
The time from symptom onset to recovery ranged from 12 to 32 days.https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2762452
这里先用平均值22天算
病床数:
总病床数540668,ICU数94837https://www.sccm.org/Communications/Critical-Care-Statistics
这里姑且假设其他病人全部清空只用来治疗新冠
住院比例/危重率
about 15% required hospitalization and 5% ended up in critical care.https://www.statnews.com/2020/03/10/simple-math-alarming-answers-covid-19/
The percentage of patients in intensive care reported daily in Italy between March 1 and March 11, 2020, has consistently been between 9% and 11% of
patients who are actively infected.https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30627-9/
fulltext
这里保守一点,估计住院率15%,ICU 5%
ODE解出来大概这样
左边都缩成一坨了,右边用log scale才能看出来
红/紫实线和虚线交叉的时间,
就是医院崩溃的时间
那所谓的flatten the curve能不能起作用呢?
看看不同的doubling time下的ICU曲线:
要像前面示意图一样,
flatten the curve到不超过承受力,
还是很难的,
主要效果是推迟崩溃的时间
这么看着有点乱,
求了下解析解,
所有病床/ICU病床崩溃的时间跟病人翻倍的时间关系如下:
可以看出来如果充分减慢病毒传播,
医院全面崩溃的时间还是可以大大推迟的
但是这个大概是非常理想的情况下医院崩溃的时间
实际上available的病床并没有这么多
而且各地医疗资源和人口密度不同
有的地方先崩溃也是有可能的
用了偏微分对巨巨来说太难了
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
: 发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-na
赶紧发biorxiv
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
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: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 13 18:46:41 2020, 美东)
: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-name-small.png
: 这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
: ...................
你们再审审稿
【 在 Huangchong (净坛使者) 的大作中提到: 】
: 赶紧发biorxiv
我看可以加急发表
【 在 dakedo (大蝌蚪) 的大作中提到: 】
: 你们再审审稿
beta如果以5天病例翻倍计算的话,r0还是太高了,起码有2点几,必须降下来。比如降到7天病例翻倍r0为1.6几怎么样?
7的话撑两个月
【 在 alias (贾人贾义) 的大作中提到: 】
: beta如果以5天病例翻倍计算的话,r0还是太高了,起码有2点几,必须降下来。比如降
: 到7天病例翻倍r0为1.6几怎么样?
看明白图了。r0必须降到1.26,doubling time15天左右才行,这时撑250天后,或许疫苗或者治疗方法有大的进步。
要重新定义易感人群,用美国整体人口严重偏高了
【 在 ne5234 (Nessun Dorma) 的大作中提到: 】
: 发信人: dakedo (大蝌蚪), 信区: Military
: 标 题: 学术一下,俺最近学习流行病学的心得,献给巨巨
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: 最近几天看到很多地方提到一个概念,
: flatten the curve,
: 就是说把发病曲线扁平化,
: 峰值位置后移,避免医疗资源崩溃。
: 比如这样的:
: http://i.ibb.co/NTF0qRr/ER1y-O7i-XUAEDNyz-format-png-name-small.png
: 这里量化讨论一下这个策略在我帝的可行性
: ...................
所有人都易感
只是病情轻重不同
【 在 gulong (gulong) 的大作中提到: 】
: 要重新定义易感人群,用美国整体人口严重偏高了