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PHE/Cambridge实时模型已用于跟踪整个大流行的Covid-19感染，提供了关键的流行洞察力，包括对繁殖数R的估算，R，R，R，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r，r r，r，r r，r，r r，r r，r r，r r r，r r，sage（Sage）（Sage）（Sage）（Sage）（Sage）（SAGE）的科学顾问（SPI-M）和科学顾问（SAGE）。第一波数据的应用程序已在英格兰的COVID-19动力学：第一波（2）中进行了实时的现状和预测。以来，自第一波以来，该模型一直在不断改进，以捕获其发展的大流行活动，特别是为了解释疫苗接种计划的直接和间接影响。疫苗接种的直接影响是在感染的死亡人数中保存的死亡人数，而间接作用纳入了感染的额外预防。可以在COVID-19大流行（3）的Nowcasting and预测中找到实时建模输出的历史记录，其中最新的结果是，此处的数字目前可在COVID-19：NOUTCAST和TORECAST上获得（4）。疫苗接种率是基于实际给予的剂量数量的，并且假定疫苗可以降低对Covid-19的易感性以及一旦感染的死亡率。疫苗功效的估计值基于最佳可用结果（5）。为了推断疫苗接种的影响，该模型在英格兰的ONS患病率和每日Covid-19死亡率数据中都适合，从而导致一系列流行病学参数的后验样品。无接种疫苗的情况假设没有实施其他干预措施来降低发病率和死亡率。然后使用后样品来模拟未经疫苗接种的感染和死亡的数量（图1）。最后，通过将感染和死亡率估计与疫苗接种与没有疫苗接种的模拟结局进行比较来计算总影响（图2；表1）。表1中的数字预计将继续迅速增长，因为无疫苗接种场景中的死亡人数仍显示出指数的增长。因此，这里提出的发现应解释为
covid -19疫苗监视报告 - 第38周
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