抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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2020年初めからその把持に世界を持つCOronaVIrus disease 2019(COVID-19)パンデミックは,数学的疫学の分野に先例のないレベルの公衆の興味とメディアの注意をもたらした。疾患が世界的に注目されているので,様々なレベルの社会化を有する多数のモデルが提案されている。これらの多くは,異なる時間スケールで疾患の経過を予測することを試みた。他のモデルは,病気を包含し,戦うために採用された様々な政策手段(「ロックダウンの並列使用を含む」)の有効性を調べた。モデルのこの多重性は,数学的モデリングの真の能力と有用性について,多くの四分の一で,野生機化につながる可能性がある。ここでは,インフォームド公共健康政策決定のためのツールとしてどのように出現し,次に,病気発生を r epidemic流行に転じることを狙った介入の設計に影響を与えるかに焦点を当てて,疫学的モデリングへの簡単な指針を提供した。ここでは,モデルの多様性が,ここで記述する区画モデリングフレームワークにおいて,それらのバルクが根付されるので,いくらか錯illus的であることを示した。それらの基本構造は,作業におけるプロセスの高度に理想化された記述であるように見えるが,著者らは,母集団のコミュニティ組織や個人による戦略的意思決定のような,より現実主義を提供する特徴が,そのようなモデルに組み込むことができることを示す。著者らは,モデルの真の値が,生命と社会経済破壊の両方に関して非常に高価である試行錯誤手法に対する非常に優れた代替法である,流行の経過における異なる政策選択の結果,in silicoでの試験能力にあるという議論で結論を下した。【JST・京大機械翻訳】
