为什么瑞典没有达到其预想的「群体免疫」的效果?
这篇文章我前段时间就想写了,今天终于有空了。
瑞典在所有国家的抗疫政策中都是独树一帜的,其「软性抗疫」模式几乎没有被其他任何国家所采用。记得在三四月份的,瑞典的首席流行病学家安德斯?泰格内尔预计瑞典可以在五月份的某一天达到群体免疫。
而前不久,泰格内尔还警告芬兰、挪威等北欧兄弟,因为这些国家第一波感染人数较少,所以可能在第二波疫情中面临巨大的伤亡。然而,在第一波中抗体阳性率抽样约20%的瑞典,也没有能在第二波中例外。
说瑞典的政策「完全失败」可能有争议,毕竟其经济数据相比其他国家还行;但是说距离瑞典科学家所想要达到的目标相去甚远,就抗疫这个目标来说,已经失败,没有达成既定的目标,应该是毫不夸张的。
所以,一定是某些地方出了问题,我认为这个问题大概率是在瑞典科学家所依赖的模型上。
目前有一些地方是已经达成或者接近群体免疫的。比如纽约的一些贫民区,比如一些美国地广人稀的深红州农村。贫民区人口密度大,年龄结构比较轻,即便是有疫情,他们也没有什么能力能够和其他人保持距离,能够不工作,所以会在疫情中不断的被感染,直到人口抽样中能能达到60%以上的抗体阳性率。也就是说,贫民窟的病毒再生指数Rt是很高的,并且这个Rt是不会因为人们对病毒的畏惧和避免而下降很多。因为人们没有隔离的条件。从某种意义上,贫民窟是比较完美的能够符合SEIR理论模型的场景:人们随机行动,根本不在乎(因为没有能力在乎)有没有疫情,和疫情的发展怎么样了。所以病毒可以在贫民窟指数传播,很短的时间内传染很多人。
而深红州农村则是另外一个场景。深红州地广人稀,本来隔离条件很好,但是人还留有当年牛仔时代悍不畏死的风范。所以这个时候人群就分层成了两种:惜命的人肯定深藏功与名,在自己的大房子和农场里面好好封闭,不和人接触,这些人不传染其他人,也不会被传染;而悍不畏死的这批人(大部分是年轻人),则很快被传染完了。但是这两拨人的交集不太多。当病毒发现该传染的都传染的差不多了,在人发病的周期,要么碰不到人,碰到的都是已经带抗体的,那么疫情也差不多就结束了。取决于这两种人的比例,其实只要悍不畏死的这批人大部分都感染了,那么疫情基本上也结束了。所以深红州不需要达到60%-70%的理论线,就能够实现群体免疫。
我们假想一个极端的分层模型,就可以理解这一点了:
假定存在两种人:超级宅和社交达人。超级宅永远不见任何人,永远不使用任何的公共空间;社交达人每天见所有的其他达人,一直生活在公共空间。两种人在人口比例中各50%。因为超级宅几乎不会被传染,也不会传染其他人,所以只要社交达人中有70%的人口感染过了,那么也就是整体人口35%的感染,就可以达到群体免疫。
在现实社会中,当然没有那么极端,但是像医生这样的职业,客观上起到了「社交达人」的作用,因为医生的整个工作环境都是在公共空间,需要不断的接触不同的陌生人。这也是为什么打疫苗先打医护的原因,并不仅仅因为医护自己危险,同时也考虑到医护作为潜在的传播节点,更需要加倍预防——医护先免疫,是达成群体免疫非常关键的一步,可以显著的降低达成群体免疫的门槛。
通过「排队感染」来被动的群体免疫,需要满足两个条件的一个:
要么就是穷+密度大,人们没有其他选择,只能一个个的等待感染;要么就是富+密度小,这样人们可以充分根据自己的观点——包括对科学知识的信赖程度分层,然后等悍不畏死的一批人都感染上了之后,也可以。
但是瑞典的情况,不属于上面两种场景的任何一个。
瑞典人相对收入比较高,然而人口聚集在大城市,斯德哥尔摩市人口密度不输于很多大城市。这就造成了两个问题:瑞典相对比较富有,卫生条件比较好。那么想在家工作,减少接触都有这个条件。这就导致随着疫情的加重,越来越多的人会自发的小心起来。那么这就导致Rt是不断下降的,病毒不可能按照某一个恒定的指数来进行传播,而是越传越没有后劲。然后夏天来了,病毒的传染力受到抑制之后,不断的减少,给人一种错觉,认为疫情已经结束了。然而,瑞典的首都人口密度高,即便是惜命的人,也无法像深红州那样彻底的隔离。人们确实可以采取措施来减少自己受感染的概率,但是因为人口密度高,所以很难像深红州那样周围漫无人烟的生活,所以无论怎么防,总还是有漏洞。并且封锁时间长了,人也松懈了,在冬季来临之后,病毒本身的传播能力再次上涨,第二波还是如期而至。
西北欧国家,大都属于居民对公共空间(酒吧、公共交通、餐馆等)依赖程度比较高,人均收入比较高,这样的地方是很难通过「排队感染」的方式来迅速熬过疫情的。因为当疫情严峻的时候,人们自发的想减少社交,保持距离,然而他们还能做得到这一点,于是Rt下降了;然后等疫情好一些之后,西北欧的城市生活归根结底还是依赖于公共空间的,于是不断的有人耐不住寂寞出来。Rt高高不上去,低也低不下来。
随着封锁疲惫、病毒本身传播性随着气候的消长、病毒自身的变种等各种因素,让感染的强度起起落落。所以我们能观察到自三月份以来,已经三次疫情反复。
流行病学有一大部分是数据建模,这部分文章很多还是挺有意思的,像Reluga(2010)[1] 这篇,我都怀疑是经济学家混进来了,后来一查作者的简历,发现是在PSU工作的Professor of Math and Biology,这样就很可以理解了。
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