钟南山说「我们也做了疫情预测模型，投稿到国外权威期刊被退了回来」，你怎么看？ 第1页

Secondary attack rate and superspreading events for SARS-CoV-2，DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30462-1

“100个接触者就有35个发病？我默默的点开了翻译软件，虽然大家屁股都歪，但是他确能把屁股歪到下巴上，我晃了晃自己的几篇paper，感到如此的好奇。”

他接着指出：武汉爆发初期的新冠肺炎病毒（SARS-CoV-2）的基本繁殖数R0（无干预下的自然传播指数）约为2。但该值仅反映了平均传播动态，疫情控制的关键问题还是要：基于特定情况和设置是否可能导致爆发。（他把节奏从自然传播带到了人为干预后的影响）

“多么平淡而又朴实的真理，我深深的被他打动了。”

他接着提出了：续发率（secondary attack rate，SAR）一般定义指在某些传染病最短潜伏期到最长潜伏期之间，易感接触者中发病的人数占所有易感接触者总数的百分率，它可以表明社交互动与传播风险之间的关系。可用于分析传染病流行因素，包括不同条件对传染病传播的影响（如年龄、性别、家庭中的儿童数、家庭人口数、经济条件等）及评估防疫措施的效果（如对免疫接种、隔离、消毒等措施的评估）。

“看到他新颖的想法，试图将武汉后期的操作纳入到数学模型里来，我感到自己是：小刀拉屁股——开了眼了！隐约看到了他庞大的格局和年轻时的自己”

他假设：如果传播是通过家庭内部和外部的接触进行分层的，则R0（基本传染指数）与家庭风险之间的关系为：R0=SARHNH+ SARCNC，其中SARH和SARC分别是家庭和更广泛的社区（即家庭外部）中的续发率，NH和NC分别是进行高风险接触的次数。家庭SAR较高但R0适度的感染表明传播是由相对少量的高风险接触驱动的。大型家庭SAR进一步表明，家庭之间的传播风险较低,否则观察到的R0会更大。

最后他还小心谨慎的指出：需要更多数据来可靠地估计SARS-CoV-2的真实家庭内部和家庭之间传播，最近的报道可能偏向更大的传播事件。但是，如果发现大多数高风险的接触者与病例有密切的关系，并且在这些紧密接触者的大型聚会中往往会发生超级传播事件，采取相关防疫措施将能有效降低此类聚会中的感染风险。

“真是英雄惜英雄，我打了个电话，取消了这个月的员工聚餐。”

“我叫来了刑酒肉，他晃了晃手上的paper：XXXsecondary attack rateXXX，我俩不由的笑出了猪叫。”

“我看了看这篇英国伦敦卫生与热带医学院得出35％续发率，又看了看《中国-世卫联合报告》在昨天阐述的广东的初步研究结果估计家庭成员二代续发率约为3-10%。”

“刑酒肉瞪大了眼睛深深的望着我：这个小伙子可真是个不可多得的人才，放屁蹦沙子——又讽刺又打击的主儿啊！”

我又默默的看了一遍《中国-世卫联合报告》：在中国，新冠肺炎的人际传播主要在家庭中发生。根据现有证据，不认为空气传播是主要传播方式。联合考察组从聚集性病例调查和一些家庭传播案例研究中，获得了一些省份家庭成员间持续传播的详细信息。广东和四川省报告的344起聚集性病例中共涉及1308例病例(两省总病例数为1836例)，其中大多数(78%-85%)聚集性病例发生在家庭成员中。家庭成员内传播的研究正在进行中，但广东的初步研究结果估计家庭成员二代续发率约为3-10%。

“想到这里，我不由得笑出了猪叫，哼哼”

他不屑的看着我，坚持的认为自己站在了真理这一边：基于中国新冠肺炎的人际传播主要在家庭中发生的情况，SAR一定高于预期。

“我告诉了他非洲的研究基地地址，期待他能为非洲的公卫事业做出自己的贡献，实现人生的抱负。他漏出了屁股上LANCET章印：检验合格，倔强的离开了我的视线。”

“哎，屁股的世界，往往就是这样枯燥且乏味。”

钟院士的模型叫

具有饱和发病率随机SIQS传染病模型。

1、具有饱和发病率

任何一个传染病，都具有饱和发病率，即不可能团灭，哪怕是最厉害的传染病，比如鼠疫。

就这个病来说它的饱和发病率，可以参考钻石号邮轮，以及山东任城监狱的情况。

即，目前在极端封闭的条件下，其饱和发病率不会超过20%

更开放的环境，会更低。

2、SIQR中的隔离是最有效的手段，即钟院士一直强调的，早发现、早隔离，是最原始也是最有效的手段。

而这个强烈干预的时间点尤为重要。会减少爬坡效应。

钟院士在21号，说了有人感染人的现象，给出了建议，导致爬坡后大大的降低。

注：SIQR其实是SEIR加入了干预手段等，用的另外一种说法。钟院士就是在SEIR的上面加入了干预措施。

3、人为的干预，转化成模型里的参数表达。钟院士的这个参数是有一定的难度。或者很大的主观因素。

最后，一个模型的好坏，是要跟事实相符，而不是事实去套模型。

所以投稿被退回，应该有一定的理由，该稿件也可以转投其它刊物。

4、加一个非常好的论文。

具有随机因素及媒体宣传的 SIQS 传染病模型的动力学研究

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钟院士发表过一篇预测的文章 地址如下

其中用到了神经网络：

LSTM模型，是一种循环神经网络（RNN）模型。该研究主要用2003年SARS流行数据用于机器学习，其中数据仅4月至6月可获取。整合了COVID-19流行参数，如传染概率b、传染系数（率）β、潜伏率σ、退出率γ等。由于数据量较少，建立一个较为简单的网络结构去学习避免过度拟合。

该论文重点讨论是 介入提前5天采取强力干预等的模拟。得出的结论是采取严格的早发现、早隔离的措施能大大降低后续的发病情况。

此外另外有一些有点恶意的文章。

如上面那篇，他并不认可隔离等强力介入措施如封城等会大大降低后续感染率等。

此文是在武汉封城后，依然坚持其观点，所以其有点恶意就在于此。

对于上述两篇论文，其核心点就是严格的措施，如封城是否能大幅减少后续的感染比例。

还有一个可以探讨的地方，即强力干预，必定要集中大力的人力物力，与之对应的损失，跟造成的恐慌，之间存在一种平衡问题。

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最后再次强调钟院士一直说的：

早发现，早隔离——是最原始的，也是有效的手段

第二个，越早隔离，尤其是爬坡期间就早应对，消耗的物力人力少，但是可以指数级的减少总感染人数。

第三个，早发现，有难点。

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