本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点。
2020年3月16日，伦敦帝国理工学院 COVID-19 应对小组公开了一份报告，该报告预测了旨在应对高收入国家（重点是英国和美国）COVID-19 大流行的替代性非药物干预措施 (NPI) 的影响。 这些预测是使用先前开发的模拟模型的修改版本进行的，该模型旨在支持大流行性流感规划。应对小组区分了两种广泛的政策替代方案，他们描述如下
“两种基本策略是可能的：(a) 缓解，侧重于减缓但不一定阻止疫情蔓延——在保护最易感染重病风险人群的同时，降低医疗保健需求峰值；以及 (b) 抑制，旨在扭转疫情增长，将病例数降至低水平并无限期地维持这种情况。”
根据他们的预测，他们建议将抑制作为首选政策选项。
关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道 订阅。 通过购买订阅，您将帮助确保未来能够继续讲述关于塑造我们当今世界的发现和想法的具有影响力的故事。
媒体报道 表明，帝国理工学院的报告立即影响了英国和美国的政策制定，促使两国从缓解策略 резко 转向抑制策略。 这种政策转变应该发生吗？ 如果有理由认为帝国理工学院的报告对替代政策的影响提供了可信的综合评估——即，对替代政策方案对社会的全面影响进行评估，并将经济和伦理因素而不仅仅是健康因素考虑在内，我会自信地说“是”。 不幸的是，该报告没有做到这一点——并且明确承认了这一点
“我们不考虑任何一种策略的伦理或经济影响……相反，我们专注于可行性，特别关注两种方法可能对医疗保健系统产生的影响。”
考虑对医疗保健系统的影响显然很重要。 然而，很难理解应对小组如何能够仅仅根据对医疗保健的影响来证明得出政策结论是合理的。 从疫情开始以来，公众一直寻求了解政策对社会福利的广泛影响，这至少需要共同考虑医疗保健和经济。
虽然有些人认为，从健康和经济角度来看，抑制是最佳政策，但另一些人则持相反观点。 在美国，健康和经济目标之间潜在的紧张关系迅速成为头版新闻。 3月24日《纽约时报》的头条新闻写道：“特朗普考虑在健康专家反对的情况下重启经济”。 该文章引用了众多经济学家的观点。
为什么帝国理工学院应对小组没有进行综合评估？ 基本答案是，自一个世纪前开始以来，流行病学建模主要由具有医学和公共卫生背景的定量研究人员进行。 具有这些背景的专家发现，关注健康问题是很自然的，他们认为社会福利的其他方面可能很重要，但超出了他们的职权范围。 因此，该小组顺便提到，“抑制……会带来巨大的社会和经济成本，这些成本本身可能会对短期和长期的健康和福祉产生重大影响。” 然而，他们没有尝试量化社会和经济成本。
此外，还有两个理由质疑该报告提供的预测的可信度。 一是该小组使用的流行病学模型没有考虑大流行病如何可能在人群中产生行为反应。 该小组口头上承认，行为反应可能是结果的重要决定因素，并指出
“此处详述的许多 NPI 的影响主要取决于人们对其引入的反应，这很可能因国家甚至社区而异。 最后，即使在没有政府强制干预的情况下，人口行为也极有可能发生重大的自发变化。”
这承认了疫情的动态在很大程度上取决于个人为保护自己免受感染或忽视危险而做出的决定。 然而，该小组并未对这些反应进行建模。 相反，他们援引了关于将遵守替代政策的家庭比例的假设，但没有提供理由。 我应该指出，对疫情行为反应的建模和分析一直是关于经济流行病学的另一文献的核心关注点，该文献的贡献者主要是健康经济学家，而不是具有医学和公共卫生背景的研究人员。
质疑预测可信度的第二个原因是，即使在传统流行病学关注疾病传播建模的范围内，评估已开发和研究的模型的准确性的基础也很有限。 我曾坚持认为，对于旨在为公共政策提供信息的研究结果，应坦诚地沟通不确定性。 当我准备撰写一篇关于制定针对传染病的疫苗接种政策问题的探索性文章时，为了解该领域的最新技术水平，我敏锐地意识到流行病学建模在沟通不确定性方面的失败。
根本问题是缺乏可用的经验证据来指定现实的流行病学模型并估计其参数。 在我们现代互联互通的社会中，对流行病的研究在很大程度上无法进行被认为是医学研究的所谓“黄金标准”的随机试验。
建模必然依赖于难以解释的观察数据。 为了应对缺乏经验证据的情况，流行病学家开发了从数学和计算角度来看很复杂的模型，但这些模型几乎没有经验基础。 不幸的是，作者通常提供的少量信息无法让人评估他们对个人行为、社会互动和疾病传播所做假设的准确性。 坦率地说，他们对自己的模型过于认真了。
我认为可以从气候政策研究中吸取教训。 气候研究最初是地球科学家的课题，他们试图预测排放物对大气和海洋的影响。 这些研究人员具有物理科学背景，因此他们自然而然地关注气候变化的物理学，而不是行为反应和社会影响。 然而，在过去的 30 年中，随着综合评估模型的发展，气候政策研究范围有所扩大，经济学家做出了重大贡献。
因此，我们现在对地球和我们的社会系统如何相互作用有了相当成熟的认识。 然而，迄今为止，这种视角上的改进更多是定性的而非定量的。 用于为气候政策提供信息的现有综合评估模型会做出定量预测，但模型的可靠性仍然有限。 气候研究人员和流行病学家都应努力提高其建模的可靠性。
阅读更多关于冠状病毒爆发的信息 此处。