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如何对社会面的感染人数进行预估和预判变得更加困难。但了解人群大致的感染情况,有助于为决策者提供参考,更有效地进行资源调配。
自国家出台“新十条”措施,提倡非必要不核酸以后,不少人通过居家抗原自测证明自己感染了新冠。然而,目前抗原检测阳性并不被统计在官方的感染名单中,这意味着,社会面的感染可能远远超过每日通报的感染人数。
在这种情况下, 如何对社会面的感染人数进行预估和预判,变得更加困难。但如能了解人群大致的感染情况,将有助于为决策者提供参考,更有效地进行资源调配。
“现在获取每日实际的感染人数对于精准预测感染的发展路径至关重要。”2013年诺贝尔化学奖得主、计算生物学领域专家迈克尔·莱维特(Michael Levitt)对第一财经记者表示。
南开大学公共卫生和健康研究院黄森忠教授一直都在关注新冠感染数据,并建立数学模型进行感染峰值预测。但他对第一财经记者表示,由于国内新冠出现的新形势,此前的模型参数需要进行调整。
“我们的模型是基于国内原有的疫情防控措施,并且排除了医疗挤兑的情况。”黄森忠对第一财经记者表示。根据今年7月1日至11月24日报告的感染者数据,黄森忠团队建立的EpiSIX模型曾预测,到今年年底,国内本轮疫情(自7月1日起),累计报告总数将至多达到147万。不过随着疫情的全面放开,实际的感染人数将远远超过他们原本的预计。
黄森忠表示,借鉴中国香港的经验,对于一个社区的大致感染情况主要通过两个途径可以了解。“一种是自测抗原后,阳性可向社区上报,虽然抗原检测可能出现漏报的情况,但如果检测量很大,那么仍然具有参考意义;第二种是通过对当地的污水进行监测,但这依赖于污水监测技术,不是所有的地方都能够实现。”黄森忠对第一财经记者表示。
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快照生成时间:2022-12-13 21:44:53
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