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《桑枝盛淮南》《旧日新婚》李荔靳烨《顾晚絮陆淮之》 小说每个孩子都是有自尊心的,尤其是在他人面前,孩子的自尊心更加强烈。如果家长当着别人的面批评和训斥孩子,将会大大地伤害孩子的自尊。当家长在愤怒之下或者漫不经心地说出贬低孩子的话时,也就相当于给孩子一种“我就是这么差”的概念。孩子接受大人一次次的苛责,也就等于一次次地接受对自己的否定。有些家长认为孩子年龄太小,还不懂什么叫自尊心。却不知当自己一次次地训斥孩子时,已经给孩子造成心灵上不可磨灭的伤害,甚至让孩子怨恨父母,造成亲子关系的紧张。
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原以为昨天那篇,多少可以平息路线之争,没想到形势如此激烈,甚至能上升到郑智地步,今天就正儿八经的从咱不擅长的数学,再简单聊一下个人防护的意义。
咱也不藏着掖着了,具体入手的方向,不是那个存在争议的大篇,而是大篇的理论基础——Eiko老师的调查和模型研究。
https://t.cn/A6Wcu6ea
(Tip:如果你对昨天的内容没有异议,请移步至 “接下来是第三篇《PNAS》”部分,另外本篇不包括任何数学内容的讨论,可放心食用)
常见的传染病建模说复杂不复杂,说简单也不简单,不过主要研究的只有几个变量:易感者Susceptible(S),暴露者Exposed(E),感染者Infectious(I)、康复者Recovered(R)和移出者Removed(R)。
根据疾病特点对应有不同的模型,模型的独特之处和基础公式,直接百毒百科即可。
https://t.cn/A6YRW9Gx
就算是同一个疾病,也要根据不同情况更换模型,比如接下来咱搬运的两篇《PNAS》,分别采用了SIR和SIRS模型,而客串的《Infectious Disease Modelling》年龄对NPI的异质性影响研究,则采用了SEIR模型。
个人相关的主流NPI措施只有三点:佩戴口罩、社交距离限制和疫苗接种,空净、鼻喷和空气消杀不作讨论。
首先是第一篇利用SIR模型的《PNAS》,以RSV为基础,从社会水平观测个人NPI(口罩)的长期效果,引入NPI后,最开始的一段时间发病率会大幅下降,但这种影响是短暂的。
随着易感性的增加,即使NPI到位,流行也会卷土重来。R0较低时,回归的流行是平衡发病率和流行高峰规模降低的。R0较高时,流行病的复发规模与NPI暴发前相似。
https://t.cn/A6YRW9G6
开局不利,这个研究表明R0越高,口罩的长期效果就越难维持。然而R0通常难以确定,并且可能因地理因素而异。
另外R0也受个体异质性影响,不知道各位是否看过咱大年初一的定心丸, 10-20%感染者完成绝大部分传染,并且个体散播病毒的能力也不一致。超级传染事件的R0,能否代表现在普遍拥有免疫背景下新冠的传播能力,显然是要打个问号的。
第二篇《PNAS》采用的是SIRS,模拟不同遵守程度的个人NPI对传播的影响。最高效的NPI仅有部分人能够遵从。当只有部分人遵守NPI时,感染数量与传播率无关。
而随着感染风险逐渐提高,人群会更愿意遵守相对有效的NPI,表明在不完全推行NPI的情况下人们也会根据个人风险采取NPI,这使得再高的传播效率也无法影响感染数量。
https://t.cn/A6YRW9GJ
诚然,这个paper很合咱心水,但是有些假设相当抽象,比如感染的感知风险和粘附成本是恒定的(并不然,个人NPI实施比例会随季节和流行期变化);免疫力和依从性是独立的(日常生活中免疫力更弱的老人家戴口罩比例更高)。不过这不影响前面的结论。
至关重要的一点是,上述两个研究都证明了个人NPI对疾病控制意义重大,前者肯定了短期内NPI措施的效果,后者则证明自发采取NPI的重要性,需要鼓励个人自下而上遵守NPI。另外咱没提到的是,这两个研究强调了疫苗接种和NPI的结合,能够大幅减少感染人数。
两个不同的模型,从不同角度评估个人NPI措施的影响,也存在非常大的研究偏倚,这也是数学模型的死穴,结论严重受限于纳入的因素。而且就算考虑再周全再详尽也好,模型始终与现实世界存在较大差距。
略加思考可以看出,Eiko老师的建模不仅防护群体样本量较小外,纳入的对象也不够齐全,而且忽略了至关重要的零防护组(虽然这些人不可能会参与调查)。
另外防护群体之间的巨大差别,本身就是这个模型异质性最大的来源。很不巧这个致命缺陷,是无法通过调整模型和连续运算解决的。
那是不是说明Eiko老师的建模,包括那个层层加码计算器毫无意义呢?恰恰相反,窃以为Eiko老师实用价值非常高,通过防护群体的情况反推有效性,可以比较出各种措施之间谁更优越,对于大部分迷茫的朋友也有非常好的参考价值。
个人防护永远是因人而异,量身定做,大家一定要明白这点。
(注意一点,只有类型相似,或者拥有大量/高质量的研究证明,这样得出的有效性才有更高的可信度)
在这些传染病模型里,往往需要假定一些特殊情况,从宏观层面排除掉个体偏差,如果没有明确的假设,不仅观测不到自己需要的结果,还很有可能会得出一些不可置信的结论,就像年均感染3-4次一样。咱可以说,这个结论没考虑血清学检测的阳性率,纯粹是张口就来。
接下来是第三篇《PNAS》,窃以为这个paper的意义,远超前面的内容,这个paper并没有明确指出什么程度的个人NPI最有利。
相反,它描述了现实里的囚徒困境,尽管大部分广泛采用的NPI措施是有效的,但由于个人风险评估和风险偏好不同,以及特定群体的高风险,导致NPI的收益很难确定。这反过来又影响大家对NPI措施的支持。
https://t.cn/A6YRW9Gi
或者更直白一点,对感染风险的感知,既反映到个人NPI的预期收益,也影响人们采取NPI和对NPI措施的依从。觉得有所谓的人,肯定会了解并采取适当措施避免感染,无所谓的人,自然是随波逐流。
“富贵不能阳,贫贱不能防”这句话透露的,其实是一个很残酷的现实:流行期间受新冠影响最大的,往往是收入较低的人群。
但这不代表只有全面防疫才能保护低收入人群,放开前有一些人仿佛无事发生,放开后也有不少人戴口罩保护自己。个体异质性而非NPI措施,才是新冠引起的社会紧张局势的一个潜在根源。
路线之争,本该局限于科学和社会层面上。大家在病原体面前都是砧板肉,没有区别。至于有些人把这个事情上升到阶级甚至是郑智问题,这已经偏离讨论的初衷,转进到人身攻击的垃圾时间。
当然咱也希望大家能宽容一点,将精力集中在如何更为科学和舒适采取和推广NPI措施,而不是浪费在打无谓的嘴仗上。
防或者不防,本质是态度问题,而不是能力问题。时下算不上最危险的时候,就算是仰卧起坐式的防疫也能带来不错的收益。
再怎么想念和挂念也好,社会层面的防疫已经是积重难返,没有民意基础不可能重现21年的美好。希望大家能够正确看待个人防护和社会防疫的关系,路线之争也该到此为止了。
咱也不藏着掖着了,具体入手的方向,不是那个存在争议的大篇,而是大篇的理论基础——Eiko老师的调查和模型研究。
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常见的传染病建模说复杂不复杂,说简单也不简单,不过主要研究的只有几个变量:易感者Susceptible(S),暴露者Exposed(E),感染者Infectious(I)、康复者Recovered(R)和移出者Removed(R)。
根据疾病特点对应有不同的模型,模型的独特之处和基础公式,直接百毒百科即可。
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就算是同一个疾病,也要根据不同情况更换模型,比如接下来咱搬运的两篇《PNAS》,分别采用了SIR和SIRS模型,而客串的《Infectious Disease Modelling》年龄对NPI的异质性影响研究,则采用了SEIR模型。
个人相关的主流NPI措施只有三点:佩戴口罩、社交距离限制和疫苗接种,空净、鼻喷和空气消杀不作讨论。
首先是第一篇利用SIR模型的《PNAS》,以RSV为基础,从社会水平观测个人NPI(口罩)的长期效果,引入NPI后,最开始的一段时间发病率会大幅下降,但这种影响是短暂的。
随着易感性的增加,即使NPI到位,流行也会卷土重来。R0较低时,回归的流行是平衡发病率和流行高峰规模降低的。R0较高时,流行病的复发规模与NPI暴发前相似。
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开局不利,这个研究表明R0越高,口罩的长期效果就越难维持。然而R0通常难以确定,并且可能因地理因素而异。
另外R0也受个体异质性影响,不知道各位是否看过咱大年初一的定心丸, 10-20%感染者完成绝大部分传染,并且个体散播病毒的能力也不一致。超级传染事件的R0,能否代表现在普遍拥有免疫背景下新冠的传播能力,显然是要打个问号的。
第二篇《PNAS》采用的是SIRS,模拟不同遵守程度的个人NPI对传播的影响。最高效的NPI仅有部分人能够遵从。当只有部分人遵守NPI时,感染数量与传播率无关。
而随着感染风险逐渐提高,人群会更愿意遵守相对有效的NPI,表明在不完全推行NPI的情况下人们也会根据个人风险采取NPI,这使得再高的传播效率也无法影响感染数量。
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诚然,这个paper很合咱心水,但是有些假设相当抽象,比如感染的感知风险和粘附成本是恒定的(并不然,个人NPI实施比例会随季节和流行期变化);免疫力和依从性是独立的(日常生活中免疫力更弱的老人家戴口罩比例更高)。不过这不影响前面的结论。
至关重要的一点是,上述两个研究都证明了个人NPI对疾病控制意义重大,前者肯定了短期内NPI措施的效果,后者则证明自发采取NPI的重要性,需要鼓励个人自下而上遵守NPI。另外咱没提到的是,这两个研究强调了疫苗接种和NPI的结合,能够大幅减少感染人数。
两个不同的模型,从不同角度评估个人NPI措施的影响,也存在非常大的研究偏倚,这也是数学模型的死穴,结论严重受限于纳入的因素。而且就算考虑再周全再详尽也好,模型始终与现实世界存在较大差距。
略加思考可以看出,Eiko老师的建模不仅防护群体样本量较小外,纳入的对象也不够齐全,而且忽略了至关重要的零防护组(虽然这些人不可能会参与调查)。
另外防护群体之间的巨大差别,本身就是这个模型异质性最大的来源。很不巧这个致命缺陷,是无法通过调整模型和连续运算解决的。
那是不是说明Eiko老师的建模,包括那个层层加码计算器毫无意义呢?恰恰相反,窃以为Eiko老师实用价值非常高,通过防护群体的情况反推有效性,可以比较出各种措施之间谁更优越,对于大部分迷茫的朋友也有非常好的参考价值。
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(注意一点,只有类型相似,或者拥有大量/高质量的研究证明,这样得出的有效性才有更高的可信度)
在这些传染病模型里,往往需要假定一些特殊情况,从宏观层面排除掉个体偏差,如果没有明确的假设,不仅观测不到自己需要的结果,还很有可能会得出一些不可置信的结论,就像年均感染3-4次一样。咱可以说,这个结论没考虑血清学检测的阳性率,纯粹是张口就来。
接下来是第三篇《PNAS》,窃以为这个paper的意义,远超前面的内容,这个paper并没有明确指出什么程度的个人NPI最有利。
相反,它描述了现实里的囚徒困境,尽管大部分广泛采用的NPI措施是有效的,但由于个人风险评估和风险偏好不同,以及特定群体的高风险,导致NPI的收益很难确定。这反过来又影响大家对NPI措施的支持。
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但这不代表只有全面防疫才能保护低收入人群,放开前有一些人仿佛无事发生,放开后也有不少人戴口罩保护自己。个体异质性而非NPI措施,才是新冠引起的社会紧张局势的一个潜在根源。
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当然咱也希望大家能宽容一点,将精力集中在如何更为科学和舒适采取和推广NPI措施,而不是浪费在打无谓的嘴仗上。
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