COVID-19不同干预情景数据集-efradgamer
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,干预措施,流行病学,社会 distancing,老龄化,疫情控制,数据集
数据概述：
本数据集来源于帝国理工学院的COVID-19研究项目，包含了四种基于其研究的潜在疫情干预情景。每种情景都详细记录了不同干预措施下疫情的发展情况和影响，数据集中的列信息涵盖了相关研究的期刊内容。
这四种潜在情景包括：
1. 无限制疫情传播情景 - 假设没有任何干预措施的情况下疫情的发展。
2. 包括人口层面社交距离的干预情景 - 评估通过普遍减少个体间接触率（但不完全消除）所能达到的最大疫情规模缩小程度。
3. 包括老年人增强社交距离的干预情景 - 如情景（2），但70岁及以上的个体减少60%的社交接触率。
4. 疫情抑制情景 - 探讨不同流行病学触发点（每10万人死亡人数）下实施大规模密集社交距离措施（假设为人际接触率减少75%）的效果，目标是迅速抑制传播，减少近期病例和死亡人数。对于这些情景，我们不提供最终规模估计，而是通过代表性的设置展示其影响。
数据用途概述：
该数据集适用于流行病学研究、公共健康政策制定、干预措施评估等场景。研究人员可以通过此数据集比较不同干预措施的效果，了解其对疫情传播的潜在影响。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解不同干预措施在疫情防控中的重要性。政策制定者可以利用这些信息制定更为有效的公共卫生策略，以应对未来的疫情挑战。
