【#推算過關香港各類人的肺炎感染率】這是因為專門研究這題目的博士朋友的計算，獲他授權在這裏分享：
//朋友問，流行病學的數學研究是做什麼的。我以前讀博士時，同一個department有約1／3同學都是做這類研究的，我雖然不是專家，但亦對他們做的方法、研究角度有少少認識。我一個簡單的例子推論解釋一下。
先講結論：陸路過關的非深圳人最大機會有肺炎患者在其中。
1. 用簡單統計概念（Bayesian）去計一計以下四種人士誰最高危：
A）經陸路過關的深圳人
每日2000人，假設有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港的人概率低（1/2000，我叫做x值）。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵，而每天有2000人過境，深圳人口約數1000萬（我叫做y值，即有能力去香港的人）。那麼任何一個深圳人入香港而有病嘅概率是0.025%，以2000人計，每日最少有一人有病過關是39%。
B）陸路過關的非深圳人
每日1000人，假設沒有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港（或經香港去海外）的人概率偏高（1/1000，如果以500萬人在武漢封城前離開武漢計，這很有可能是估計低了）。估計全國有100000人感染而未被隔離，假設當中有5000萬人有能力（體力、資源、方法）來港。那麼任何一個非深圳中國籍旅客來港而有肺炎者的機率為0.38%，以1000人計，每日最少有一人有病過關是98%。
C）經常往返香港－中國的香港人
每日20000人，假設他們都有在深圳活動，感染機會與深圳人相約。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.01%。以20000人計，每日最少有一人有病過關是63%。
D）經機場入境的中國人
每日6000人，假設沒有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港的概率偏高（1/1000）。估計全國有100000人感染而未被隔離，假設當中有2500萬人有能力經飛機來港。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.03%，以6000人計，每日最少有一人有病過關是85%。
2. Risk factor: 陸路過關的非深圳人 > 經機場入境的中國人 > 經常往返香港－中國的香港人 > 經陸路過關的深圳人
3. 按2月4日水平，粗略估計每天有8.1個肺炎患者過關。但這個數有太多assumption，可能衡量相對risk factor比較重要。
4. 假設以發燒為徵狀去阻止人入境。按現時數據看，沒有病徵的潛伏期median是4天（我不知道mean）而一般觀察期為14天，粗略估算每天有2.3個肺炎患者不被偵測進入香港。
5. 按著以上推論，如果不全面封關，什麼措施最有效防止肺炎人士入境？
以高至低排：
i)封關
ii）14日隔離令到(4)的detection rate 可以去到近乎100%，前提是可以有效執行
iii) 減少不經常往來香港-中國的中國人入境
iv）中國居民遵守中國的隔離令，令到y值減低，可惜的是這有太多的不人道例子
v) 中國居民相信中國的醫療、防疫、醫療設施，令到x值減低。
vi) 措施減少／discourage香港居民從陸路入境
i 和 ii 執行的技術層面高但最安全。iii 是有限度而可以減少一定數目的方案但仍然會有一定肺炎數目流入，iv - vi 嘅效用差不多但比iii差。
6. 以上的計算都是非常簡單的Bayesian粗略計算，有好多assumption，純粹是推論，所以不是嚴肅的計算(back of envelope)。但這類型的推論的超級深化版本，就是流行病學數據模型(epidemiology)的基礎。當中可以用Bayesian，可以用agent based modelling，可以用stochastic analysis，考慮的因素有傳播性、人口流動、交通匯處、天氣等等。最終結果是可以提供一些reduce risk的方法予公共機構考慮。
7. 比如說，我從前department有一個教授幫過英國政府做瘋牛症response的計算，英國政府問：是否要殺晒英國所有的牛才可以遏止傳播？教授研究了一會，結論是：只要在每一個出事農場方圓10公里內做vacinnation 就可以了將風險減到0.01%以下，結果瘋牛症真的沒有大規模爆發。
8. 順帶一提，現時中國境外死亡率低於SARS和MERS，雖然仍有待觀察，但估算中國公佈的死亡數字未必是合理的數字，反映現時中國醫護問題頗大，這個數是令到x和y值變高，但或者幸運的是：這樣說的話只要香港醫療仍然有足夠資源應付疫情，死亡率不會特別高。
9. 這類型的公共措施，最重要的是市民和公共服務一方的互信。否則有瞞報、差的compliance，就會導致誤差。有誤差即是response有問題，就會引發更大的恐懼、瞞報、差的compliance的惡性循環。
10. 中國的問題是很多時候我們不知道數據的準確性。//
(From Yu-xi Chau)
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