[论文解读] Strategies for controlling the medical and socio-economic costs of the Corona pandemic

Clothilde Gros, Roser Valentí+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 1, 2020

COVID-19 epidemiological studies被引用 20

一句话总结

本文提出了一种受控的SIR模型，该模型根据感染水平动态调整社交距离措施，以在新冠疫情中平衡医疗与经济成本。结果表明，极为严格的防控政策可将总成本降至最低；而当不考虑生命价值时，中等反应度策略的成本最高，未受控制传播下最终有94%的人口被感染（R₀=3）。

ABSTRACT

In response to the rapid spread of the Coronavirus (COVID-19), with ten thousands of deaths and intensive-care hospitalizations, a large number of regions and countries have been put under lockdown by their respective governments. Policy makers are confronted in this situation with the problem of balancing public health considerations, with the economic costs of a persistent lockdown. We introduce a modified epidemic model, the controlled-SIR model, in which the disease reproduction rates evolve dynamically in response to political and societal reactions. Social distancing measures are triggered by the number of infections, providing a dynamic feedback-loop which slows the spread of the virus. We estimate the total cost of several distinct containment policies incurring over the entire path of the endemic. Costs comprise direct medical cost for intensive care, the economic cost of social distancing, as well as the economic value of lives saved. Under plausible parameters, the total costs are highest at a medium level of reactivity when value of life costs are omitted. Very strict measures fare best, with a hands-off policy coming second. Our key findings are independent of the specific parameter estimates, which are to be adjusted with the COVID-19 research status. In addition to numerical simulations, an explicit analytical solution for the controlled continuous-time SIR model is presented. For an uncontrolled outbreak and a reproduction factor of three, an additional 28% of the population is infected beyond the herd immunity point, reached at an infection level of 66%, which adds up to a total of 94%.

研究动机与目标

• 为解决新冠疫情中公共健康保护与经济可持续性之间的平衡挑战。
• 模拟基于感染水平触发的动态政策响应如何减少SARS-CoV-2的传播。
• 估算各种防控策略的总成本，包括医疗、经济及生命价值三部分。
• 推导受控SIR模型在不同政策反应度下的解析与数值解。
• 确定能最小化长期社会成本的最优防控策略。

提出的方法

• 开发一种改进的SIR模型，其时间可变的基本再生数会根据感染阈值动态响应。
• 引入一种反馈机制，当感染人数超过预设水平时触发社交距离措施。
• 纳入三类成本：重症监护的直接成本、社交距离的经济成本，以及挽救生命的经济价值。
• 为连续时间受控SIR模型推导出显式解析解，以实现闭式分析。
• 在一系列政策反应度水平和参数值下进行数值模拟。
• 以R₀ = 3为基准，预测未受控制疫情的结局，包括最终攻击率。

实验结果

研究问题

• RQ1 在大流行期间，何种社交距离措施的政策反应度水平可使总社会成本最小化？
• RQ2 不同防控策略下，医疗、经济及生命价值成本的总和如何变化？
• RQ3 当基本再生数为三时，未受控制疫情的最终攻击率是多少？
• RQ4 将生命价值纳入或排除分析，对政策成本效益排名有何影响？
• RQ5 对于具有反馈驱动干预的连续时间受控SIR模型，可推导出哪些解析与数值解？

主要发现

• 当纳入挽救生命的经济价值时，极为严格的社交距离措施在所有政策情景下均产生最低的总成本。
• 当分析中不考虑生命价值时，中等反应度的政策导致总成本最高。
• 在未受控制的疫情中，若R₀ = 3，最终攻击率将达到人口的94%，超出66%的群体免疫阈值28%。
• 连续时间受控SIR模型的解析解已明确推导，并通过数值模拟得到验证。
• 在合理参数估计范围内，主要发现具有稳健性，未来可随SARS-CoV-2研究新进展进行更新。
• 在相同成本框架下，放任自流政策的成本效益排名仅次于最严格措施，位居第二。