英国团队建模评估武汉解除封城：4月比3月好，有序很重要( 四 )
对于第三种情况 ， 研究者模拟了严格控制措施在3月或4月初结束的不同效果 ， 并允许在学校关闭期间分阶段重返工作（即25％劳动力在第一周和第二周工作；第三 ， 四周工作的劳动力恢复到50%；此后100％劳动力恢复工作和上学 。
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结果
研究者的模拟结果表明 ， 旨在减少社会融合的控制措施可以有效降低新冠疫情暴发的规模并延缓其高峰 。
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研究者提供了200次模拟暴发的中位数累积发病率 ， 每天的新报告病例和每天的特定年龄发病率 。 
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严格的控制措施 ， 如长期停课和放假 ， 可减少到2020年底的累计感染率和发病率高峰 ， 同时也推迟了疫情的暴发高峰 。 研究者的模型表明 ， 这些增加物理距离的策略效果随年龄段的不同而不同 。 发病率的下降在小学生和老年人中最显著 ， 而在工作年龄的成年人中最不显著 。 
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如果湖北武汉在4月初开始分批恢复工作 ， 则最能保住此前增加物理距离的成果 。 由于该疾病具有更长的传染期 ， 实行强力的隔离措施并在4月开始逐步解封 ， 建模得出的感染的中位数到2020年中期能减少92％（IQR 66-97） ， 到2020年底可减少24％（IQR 13-90） ， 并降低了所有年龄段的人群发病率和发病高峰 。 这对减轻疫情暴发对医疗保健系统的压力有着重要的意义 。另外 ， R0值的不确定性对流行高峰的时间安排和暴发的最终规模有很大影响 。
长时间停课和放假的严格控制措施的模拟效果随感染时间的长短而异 。 如果该疾病的感染期较短（3天） ， 则研究者的模型表明 ， 3月份放松干预措施可以避免约30％的学龄儿童和年长个体患病 。 如果该病具有更长的传染性持续时间（例如7天） ， 那么3月放松将对到2020年底降低感染病例帮助不大 。 相比3月就解封 ， 4月解封效果更好 。 在儿童传染性较低的假设下 ， 在4月而不是3月取消物理疏远干预措施 ， 可能会带来更多的健康益处 。
讨论
数学模型可以帮助研究者了解新冠病毒如何在整个人群中传播 ， 并为可能减轻未来传播的控制措施提供信息 。 研究者使用年龄结构化的SEIR模型模拟了武汉市持续暴发COVID-19的轨迹 。 由于个体间的混合模式并非随机 ， 因此会影响疾病的传播动力学 。 评估物理疏离干预措施（例如学校停课）有效性的模型需要考虑社会结构和个体混合中的异质性 。 在研究者的模型中 ， 研究者将纳入了针对特定年龄和特定地点的社会混合模式进行了改进 ， 以估计特定地点的物理疏离干预措施在减少暴发扩散方面的效果 。 为减少与学校和工作场所的接触而采取的措施正在通过为医疗保健系统提供了应对的时间和机会 ， 以便更有力的控制疫情 。 因此 ， 如果过早取消隔离限制 ， 由于仍然有足够的易感人群 ， 这很容易使基本传染数再次大于1 ， 导致感染数量将会增加 。 实际上 ， 干预措施应缓慢、逐步取消 ， 一方面是为了避免感染急剧增加 ， 另一方面是出于物流供给等实际原因 。 因此 ， 研究者模拟了以交错方式逐步取消干预 。
研究的局限性
本研究以武汉为例 ， 描述了一个数学模型 ， 该模型可量化物理疏离政策的潜在影响 。 中国世卫组织联合考察组的流行病学调查发现 ， 许多感染集中在家庭 。 这也就意味着 ， 强力的物理疏离措施也可能带来另一些不利影响 ， 包括学校停课 ， 工作场所停工和避免任何公共聚会这样的措施 ， 可能将传播推向家庭 ， 导致家庭聚集感染案例增加 。 由于模型中未明确包括家庭 ， 因此研究者没有考虑家庭传播的异质性和集群性 。 在接触网络模型中 ， 区分重复接触和新接触对于疾病传播很重要；需要更复杂的方法来说明家庭中的暂时存在 ， 以表征较高的接触程度 。 鉴于研究者研究的局限性 ， 研究者的隔间模型没纳入接触者的个体水平异质性 ， 这在超级传播事件（尤其是在流行病的早期）中可能很重要 。 与医院内感染相结合 ， 确诊病例与医护人员的密切接触有可能扩大COVID-19感染的风险 。 但是 ， 研究者提出的隔间模型无法明确考虑医疗机构和家庭之间的传播 。
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