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我们开发了一个多风险 SIR 模型 (MR-SIR)，其中感染、住院和死亡率因群体而异——尤其是“年轻人”、“中年人”和“老年人”之间。我们的 MR-SIR 模型能够对最优策略进行易于处理的定量分析，类似于已经在同质代理 SIR 模型背景下开发的策略。对于应用于美国的 COVID-19 大流行的基线参数值，我们发现针对风险/年龄组进行差异化的最佳政策明显优于最佳统一政策，并且大部分收益可以通过对最年长群体实施更严格的封锁政策来实现。例如，对于相同的经济成本（GDP 下降 24.3%），相对于最佳统一政策，最佳半目标或完全目标政策可将死亡率从 1.83% 降低到 0.71%（从而挽救了 270 万人的生命）。直观地说，对最脆弱群体实施严格而长期的封锁既可以减少感染，又可以对低风险群体实施不那么严格的封锁。我们还研究了社交距离、匹配技术、疫苗的预期到达时间以及是否进行追踪检测对最佳政策的影响。总体而言，在我们的模型中，有针对性的政策与减少群体间互动、增加检测和隔离感染者的措施相结合，可以最大限度地减少经济损失和死亡人数。
具有最优锁定目标的多风险 SIR 模型
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