我们原以为会有一个高峰，但我们到达了一个高原。
一项对全美50个州和华盛顿特区的统计分析发现，社交隔离措施总体上有效地减缓了冠状病毒的传播，但并没有减少每天的新感染人数。
电子和计算机工程教授、《社交距离只是稳定了美国的COVID-19》一书的第一作者亚伦瓦格纳(Aaron Wagner)说，“所有的社交距离显然都有帮助，但它只是稳定了这个过程。这篇文章于4月30日发布在预印服务器medRxiv上。
瓦格纳说:“当你在一个平台上，你开始放松社交距离，你就会预期新感染的数量会开始加速。”“病毒可能不会像干预前那样迅速传播，但你预计它会加速传播。”
由康奈尔大学(Cornell University)和罗切斯特大学(University of Rochester)的数据科学家、工程师和公共卫生专家组成的团队进行的这项分析发现，由于病毒的潜伏期和等待测试结果的时间，社交疏远措施的影响大约需要12天才能显现出来。
在其他因素中，他们的模型考虑了社会距离开始之前和之后的倍增率(在给定状态下，冠状病毒病例数翻倍所需的时间)。
瓦格纳说:“我们没有发现任何证据表明有任何国家处于合同签订区。”
研究人员在全国范围内发现了惊人的一致性。
瓦格纳说:“新闻上有很多关于各州不同反应的讨论，很容易让人产生错误的印象，认为各州都在忙着做完全不同的事情。”“我们在做这项研究时发现，就我们考虑的政策而言，在关闭什么和何时关闭方面并没有太大的差异。”
他们认为关闭K-12学校和餐馆是开始社交距离的基准。他们发现，41个州在3月16日至19日关闭了学校。“你最终会得到一个非常清晰的前后对比，”瓦格纳说。
除了北达科他州、南达科他州和内布拉斯加州之外，其他三个州都显示出社交距离对翻倍率有显著影响。这三个州是美国冠状病毒传播最慢的四个州中的三个。纽约州、新泽西州和密歇根州是受灾最严重的几个州，在采取措施后，变化最为明显。
但是，研究人员发现，尽管4月初冠状病毒在全国范围内的传播开始趋于平缓，但与社会保持距离的措施并没有导致每日新增感染人数下降。
瓦格纳说:“在缺乏其他措施的情况下，我们的研究结果并没有显示出大量减少社交距离的合理性。”“我们没有太多的回旋余地。”
他补充说，诸如接触者追踪、增加检测或更严格的隔离等额外措施也会产生影响，随着更多的人感染病毒，感染率将不可避免地下降，从而使更少的人易感。
这项研究是由美国国家科学基金会资助的新成立的更大数据科学合作研究所(Greater Data Science Cooperative Institute)的首批成果之一。该研究所由康奈尔大学和罗切斯特大学的研究人员合作建立，专注于利用数据科学应用来解决医学和健康问题。
“我们的研究所主要关注数据科学的数学基础，但我们研究这些基础，看看它们在现实世界中的应用，”康奈尔大学统计和数据科学副教授、数据科学合作首席研究员大卫·马特松(David Matteson)说。
“这是一个我们所研究的方法可以直接应用于这种情况的时代，”Matteson说，他也是《社交距离》论文的作者之一。“在这样一场危机的初期，原始而混乱的数据可能是我们掌握的信息最多的东西。”
瓦格纳说，跨学科的研究方法是开展这项研究的关键。
“当然需要传统的统计数据，来运行中断的时间序列分析等等;公共卫生专业知识对解释数据至关重要;利用利差的内在动力是看待问题的一种非常工程化的方式，”他说。“如果没有这三个观点，这篇论文就不可能完成。”
论文共同作者:博士生Grace Deng, Ziteng Sun, Sourbh Bhadane和Peter Wu;电子和计算机工程助理教授Jayadev Acharya;伊莲·希尔，14年博士，罗彻斯特大学医学中心李冬梅;兰卡斯特大学的肖恩·瑞安;以及罗切斯特大学的维克多·埃尔南德斯·马丁内斯和阿杰伊·阿南德。
这项研究得到了美国国家科学基金会数据科学合作研究所和美国国立卫生研究院的部分支持。
新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：http://news.cornell.edu/stories/2020/05/us-social-distancing-stabilized-did-not-reduce-spread