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所有的口罩?科学说是的。

更新:杰里米(Jeremy)现在写了一篇有关口罩的文章 谈话 冗长 常问问题。 Trisha和Jeremy是全球一百多位顶尖学者中的两位 一封公开信 向所有美国州长提出的要求,“官员们要求在所有公共场所(例如商店,交通系统和公共建筑)佩戴口罩。”

对戴口罩感到困惑?当然,这很复杂。但并不像某些人所暗示的那样复杂。我们一直在研究科学(请参阅我们的论文 反对COVID-19的口罩:证据审查 -有104个参考! —和 公众口罩:让稻草人休息)。以下是各种证据流的摘要,以及我们对所有证据的理解。

翻译

我们很乐意为您翻译这篇文章提供帮助!请注意 @jeremyphoward 在Twitter上提供您的翻译,我将转发并在这里添加。

疾病传播的流行病学

您可能已经看过紧密堆积的多米诺骨牌和捕鼠器的视频,其中单个项目会触发巨大的级联。多米诺骨牌(或捕鼠器)越近,产生的混乱越多。每种传染病都有传播率(R0)。 R0为1.0的疾病意味着平均每个感染者都会感染另一个人。 R0小于1.0的疾病将消失。导致1918年大流行的流感毒株的R0为1.8。帝国理工学院的研究人员估计,导致COVID-19的病毒的R0为2.4,尽管一些研究表明它可能高达5.7。这意味着如果没有遏制措施,COVID-19将会迅速传播。重要的是,COVID-19患者在疾病的早期阶段最具感染力(To等人2020; Zou等人2020; Bai等人2020; Zhang等人2020; Doremalen等人2020; Wei 2020) ,在此期间,他们通常很少或没有症状。

液滴和气溶胶的物理学

当您讲话时,微小的液滴从您的嘴中喷出。如果您具有传染性,则其中包含病毒颗粒。在干燥并变成液滴核之前,只有最大的液滴最终存活超过0.1秒(Wells 1934; Duguid 1946; Morawska等,2009),其大小比原始液滴本身小3-5倍,但仍包含一些液滴病毒。

这就是说,当液滴飞到嘴里时,要阻止它们飞起来要容易得多,而当液滴接近未受感染者的脸时,要阻止液滴进入接收端。但这不是大多数研究人员一直在寻找的东西……

口罩的材料科学

关于口罩有效性的争论通常认为口罩的目的是保护佩戴者,因为这是所有医生在医学院学习到的东西。在这方面,布面罩相对较差(尽管并非完全无效)。为了获得100%的保护, 穿着者 需要正确安装的医用呼吸器(例如N95)。但是被感染者戴的口罩是 非常有效保护周围的人。 这就是所谓的“源代码控制”。在讨论是否 上市 should wear masks.

如果您患有COVID-19,并在8英寸远的地方咳嗽,戴着棉口罩将减少您传播给该人的病毒数量 超过90%,甚至比手术口罩更有效。进行此实验的研究人员将这种减少描述为“无效”,部分原因是基于不适当的分析,其中删除了棉口罩完全有效的患者。我们不同意他们的结论。这意味着您的传输量不到1/10 可以减少病毒的数量,降低病毒载量,这很可能导致感染的可能性降低,如果被感染,症状也会减少。

传输数学

在其他研究的支持下,我们团队进行的数学建模(Yan等,2019)表明,如果大多数人在公共场合戴口罩,则传播率(“有效R”)可降至1.0以下,从而完全阻止了疾病的传播。面罩不必阻挡每个病毒颗粒,但是它阻挡的颗粒越多,有效R值就越低。

模拟使用口罩对生殖率的影响
模拟使用口罩对生殖率的影响

戴口罩的有效程度取决于图中所示的三件事:口罩对病毒的阻挡效果(“功效”:水平轴),公共戴口罩的比例(“粘附”:垂直轴)以及疾病的传播率(R0:图中的黑线)。图表的蓝色区域表示R0低于1.0,这是我们消除疾病所需要的。如果口罩挡住100%的颗粒(图的最右边),则即使较低的依从率也会导致疾病的控制。即使口罩阻挡了病毒颗粒的比例低得多,该疾病仍可能得到控制-但前提是大多数或所有人戴着口罩。

戴面具的政治学

您如何让所有或大多数人戴着口罩?好吧,您可以教育他们并尝试说服他们,但是更有效的方法是 要求 他们要戴上口罩,无论是在公共交通,杂货店等特定环境下,还是在家外的任何时候。疫苗接种研究(Bradford和Mandich,2015年)表明,为疫苗豁免设定更高标准的辖区具有更高的疫苗接种率。现在正在使用相同的方法来提高口罩的佩戴依从性,早期结果(Leffler等人,2020年)表明,这些法律在提高依从性和减缓或阻止COVID-19扩散方面是有效的。

戴口罩的实验:人工和天然

人工实验是指研究人员分配戴口罩或不戴口罩的人(通常是随机的,因此称为“随机对照试验”或RCT)(对照组)。在COVID-19中,没有任何公众戴口罩的RCT。戴口罩预防其他疾病(例如流感或结核病)的RCT趋向于显示出很小的作用,在许多研究中,这些作用没有统计学意义。在大多数此类研究中,分配给戴口罩的人群并不总是戴口罩。

当我们研究实际发生的事情时,例如当一个国家实行戴口罩的政策时,这是自然的实验。以韩国为例,社区迅速扩散,在最初的几周里追踪了意大利的发展轨迹。然后,在2020年2月下旬,政府向每个公民定期供应口罩。从那时起,一切都改变了。随着意大利的死亡人数加速到惊人的水平,韩国实际上开始了 减少。这里是韩国的报告病例数(红色),意大利的报告病例数(蓝色);仔细观察一下3月初发生的情况,因为口罩分布的影响开始显现(这项韩国分析是由于 孝ok志昂 和可视化 雷沙玛·谢赫(Reshama Shaikh):

韩国和意大利的COVID-19病例比较
韩国和意大利的COVID-19病例比较

自然实验在科学上是不完善的,因为没有直接的对照组,所以我们不能确定任何变化都是由于口罩造成的。在一些戴口罩的国家中,其他措施,例如严格的社会隔离,学校停课和取消公共活动,几乎同时发生。即使在这些情况下,我们也可以找到相关的比较。例如,欧洲邻国奥地利和捷克在同一天提出了社会隔离要求,但捷克 引入强制性口罩戴。奥地利病案率继续上升,而捷克病案则趋于平缓。直到几周后奥地利也颁布了口罩法,这两个县才恢复了类似的发展轨迹。

捷克和奥地利之间COVID-19病例的比较
捷克和奥地利之间COVID-19病例的比较

重要的是 每一个 国家/地区以及通过法律鼓励使用口罩或向公民提供口罩的每个时期,病例和死亡率都下降了。

戴口罩的行为科学

一些人声称让(或强烈鼓励)戴口罩会鼓励危险的行为(Brosseau等人,2020年)(例如,多出去,少洗手),结果是负面的,这种影响在口罩的一些实验性试验。以前在艾滋病毒的预防策略(Cassell等,2006; Rojas Castro,Delabre和Molina,2019)和摩托车头盔法(Ouellet,2011)方面也有类似的论点。然而,针对这些主题的现实世界研究发现,即使有些人对危险行为做出反应,但在人口层面上,安全和福祉总体上有所改善(Peng等人2017; Houston and Richardson 2007)。

戴口罩的经济学

经济学分析考虑了提供掩膜要多少成本(包括财务和非财务)(如果提供)会产生多少(可能会损失)。此类经济研究(Abaluck等人,2020年)表明,一个人戴上的每个口罩(几乎不花钱)可以产生数千美元的经济效益并挽救许多生命。

戴口罩的人类学

在许多亚洲国家,公众戴口罩已经规范化,部分是出于个人原因(防止污染),部分出于集体原因(由于最近的MERS和SARS流行)。我的面具保护你;你保护我。但是,在大多数这些国家/地区,习惯上只有在出现症状时才戴口罩。直到最近几周,随着人们对无症状扩散的意识得到了更好的理解,无论症状如何戴口罩都变得很普遍。

结论

尽管并非每一项科学证据都支持戴口罩,但大多数都指向同一方向。我们对这些证据的评估使我们得出一个明确的结论:将水滴留在自己身上-戴上口罩。

你可以 在家做一个,T恤,手帕或纸巾,甚至只是将围巾或头巾裹在脸上。理想情况下,请使用仍然可以呼吸的紧密编织的织物。研究人员建议包括一层纸巾作为一次性过滤器。您只需在两层布之间滑动即可。没有证据表明您的面具需要具有任何特定的专业知识或护理才能有效地进行源控制。您可以在衣服上放一块布口罩,然后再用,就像重新使用T恤一样。

如果事实证明您正在孵化COVID-19,那么您所关心的人会很高兴您戴着口罩。

结语:杰里米的源代码管理插图

这是杰里米(Jeremy)的源代码控制的一些说明!

参考

  • Abaluck,Jason,Judith A.Chevalier,Nicholas A.Christakis,Howard Paul Forman,Edward H.Kaplan,Albert Ko和Sten H.Vermund 2020年。“采用通用布口罩的案例以及增加卫生工作者医用口罩供应的政策。” SSRN学术论文编号3567438。纽约州罗切斯特:社会科学研究网络。 //papers.ssrn.com/abstract=3567438.
  • 白燕,姚玲生,陶涛,田飞,金东彦,陈丽娟和王梅云。 2020年。“假定为Covid-19的无症状携带者传播。” 贾玛.
  • 布拉德福德,戴维(W David)和安妮·曼迪(Anne Mandich)。 2015年。“某些州疫苗接种法律有助于提高美国的豁免率和疾病爆发率。” 卫生事务 34 (8): 1383–90.
  • 布罗索(Brosseau),丽莎(Lisa M.),医学博士,玛格丽特·西埃瑟玛(Margaret Sietsema)博士,2020年4月1日和2020年。2020年。 数据仓库. //www.cidrap.umn.edu/news-perspective/2020/04/commentary-masks-all-covid-19-not-based-sound-data.
  • 卡塞尔,迈克尔·M,丹尼尔·T·哈珀林,詹姆斯·D·谢尔顿和大卫·斯坦顿。 2006年。“风险补偿:艾滋病毒预防创新的致命弱点?” 宝马 332 (7541): 605–7.
  • Doremalen,Neeltje van,Trenton Bushmaker,Dylan H. Morris,Myndi G. Holbrook,Amandine Gamble,Brandi N.Williamson,Azaibi Tamin等。 2020年。“与SARS-CoV-1相比,SARS-CoV-2的气溶胶和表面稳定性。” 新英格兰医学杂志 0(0):空。 //doi.org/10.1056/NEJMc2004973.
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  • Leffler,Christopher,Edsel Ing,Craig A.McKeown,Dennis Pratt和Andrzej Grzybowski。 2020年。“新型冠状病毒(COVID-19)大流行在全国造成的死亡率以及有关公众使用口罩的注意事项。”
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  • Rojas Castro,Daniela,Rosemary M Delabre和Jean-Michel Molina。 2019年。“提供准备:从“风险补偿”概念继续前进。” 国际艾滋病学会杂志 22: e25351.
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  • 张娟娟,玛丽亚·利特维诺娃(Maria Litvinova),王伟,王艳,邓小伟,陈星辉,李玫等2020年。“中国湖北省外2019年冠状病毒病的流行病学和传播动态:描述性和模型研究。” 柳叶刀传染病 0 (0). //doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30230-9.
  • 邹立荣,冯阮,黄明兴,梁立军,黄慧涛,洪中思,于建祥等。 2020年。“感染患者上呼吸道标本中的SARS-CoV-2病毒载量。” 新英格兰医学杂志 382(12):1177–9​​。 //doi.org/10.1056/NEJMc2001737.

6关于技术,道德,政策和政府的重要视频

其余6部来自旧金山大学的视频 应用数据伦理学中心 技术政策研讨会现已开始。该研讨会于2019年11月举行,这似乎是一辈子的事,但技术伦理和政府对技术负责任的主题仍然具有不可思议的意义,特别是在政府正在考虑的情况下 有争议的技术新用途 用于跟踪或解决大流行病。

您可以直接转到此处的视频,或在下面阅读更多内容:

并确保检查出 研讨会视频的完整播放列表在这里!

发言者(左右,上下):克里斯蒂安·卢姆,塔瓦娜·佩蒂,伊琳娜·赖库; Heather Patterson,Brian Hofer,Linda Gerull; Rumman Chowdhury,Deven Desai
发言者(左右,上下):克里斯蒂安·卢姆,塔瓦娜·佩蒂,伊琳娜·赖库; Heather Patterson,Brian Hofer,Linda Gerull; Rumman Chowdhury,Deven Desai

对看不见的事物进行超级监管:主要的叙述,智慧城市和盲目的技术政策

如果您让全世界都惧怕对方,那么个性化和超级监视就变得不可避免。底特律是一个令人难以置信的例子,它证明了宣传的力量如何成为种族歧视政策,种族歧视后果,数据和技术滥用,数字监视以及安全与安保之间危险混合的工具包。 “害怕,变得非常害怕”不再只是经典电影中的标语,它已成为成为彼此的口头禅和不相见的借口。 塔瓦娜·佩蒂 是美国数据正义计划的主任 底特律社区技术项目 和共同领导 我们的数据机构一支五人的团队,关注政府和公司收集,存储和共享社区数字信息的方式。在这里观看她的讲话:

公平,问责和透明度:刑事司法中的预测模型的经验教训

在过去的几年中,有关预测模型中的公平性,问责制和透明性的相关主题越来越受到关注。这些主题特别重要的一个应用领域是刑事司法。在本次演讲中,Lum博士概述了她在这一领域的工作-涵盖了对预测性警务算法的批判性研究,审前风险评估模型中警察自由裁量权的作用,以及对风险评估模型的幕后工作的了解。在实践中创建。通过这些例子,她证明了这些概念中的每一个在总体上尤其是在刑事司法系统中的预测建模中的重要性。 克里斯蒂安·卢姆(Kristian Lum) 是Penn CIS的助理研究教授,以及 人权数据分析小组(HRDAG),她领导了HRDAG美国刑事司法项目。在这里观看她的讲话:

多样的面孔,多样的镜片:应用伦理学和面部识别研究

道德问题就像鸟类:它们无处不在,种类繁多,并且常常不为人所注意(尤其是那些没有经过培训可以识别它们的人)。道德的“镜头”(或方法)可以帮助我们看到它们。本演讲将介绍马库拉应用伦理学中心 道德决策框架,它具有五个伦理视角。然后,与会者将共同努力,将这些视角应用于个案研究,以反映从事数据工作的从业人员所面临的道德决策的复杂性。 伊琳娜(Irina Raicu)互联网道德计划 在马库拉应用伦理学中心。

在这里观看她的讲话:

地方政府事务委员会

制定明智的技术政策面临重大挑战,包括:利益相关者的范围广泛,硅谷激励措施与反思性政策制定不符,二元化思维模式,多方性往往是科技公司的事后准备,预期之间的差距和实际使用等。我们的地方政府专家小组进行了生动有趣的讨论。嘉宾包括:

  • 旧金山市和县的CIO Linda Gerull
  • 布莱恩·霍弗,非营利组织的创始人 安全司法 他起草SF禁止面部识别的工作是 纽约时报报道
  • 李·赫普纳(Lee Hepner),律师和立法助理,致力于SF的面部识别禁令
  • 希瑟·帕特森,英特尔隐私研究员,奥克兰隐私咨询委员会成员

在这里观看面板:

解构监视状态

智慧城市已被启用监视状态的排他性叙述所采用。在本次演讲中,乔杜里博士通过说明已经存在的危害,提出了解构当前监视状态的全球性要求。在这个地方,她分享了数字城市设计的愿景,提出了一个社区驱动和协作的智慧城市。正在进行中的数字城市设计的目标是发展城市设计领域,以影响和改善公民生活的方式融合数字和模拟结构。 朗曼·乔杜里 是埃森哲应用智能全球负责任的人工智能负责人,她与高级管理人员客户一起为道德,可解释和透明的人工智能创建尖端的技术解决方案。在这里观看她的讲话:

法律和数据驱动的创新

在第一个互联网泡沫破灭之后,数据驱动型创新推动了硅谷及其他地区的发展。它仍然有潜力推动令人难以置信的结果。然而,由于承诺的创新和创造财富而对公司表示尊敬的日子似乎已经结束。本演讲探讨了我们来自何处以及法律的变化如何显示出对创新叙事的不满。但是,演讲提供了一种使用数据和软件来建立信任和成功的方法。 德文·德赛(Deven Desai) 是佐治亚理工学院谢勒商学院法律与道德计划学院的副教授。在这里观看他的演讲:

更多CADE视频

您可以从以下位置查看视频的完整播放列表: CADE技术政策研讨会在这里!

请务必阅读这些帖子以及来自CADE活动的其他视频和材料:

拯救面具

杰里米(Jeremy)的讯息:这是来自 萨拉达·李(Sarada Lee) 李文华,旧金山大学数据研究所的访问学者,纽卡斯尔大学医学与公共卫生学院的联合研究员。她也是我们最具启发性和影响力的fast.ai校友之一。在这里,萨拉达(Sarada)向我们带来了一些在过去20年中已经发展起来的潜在的拯救生命的专业知识,这些领域已经解决了严重的流行病:如何制作口罩,从家庭生产一直扩展到大规模生产。如今,即使是简单的口罩,也能很好地防止感染。 CDC提供指导 基本的外科口罩值得使用。如果您不戴口罩外出,而您却不知不觉被感染,那么您的社区正处于危险之中。而且如果被感染的人在您离他们几米之遥时咳嗽,并且没有戴着口罩(和谷歌或眼镜),那么您被感染的风险就会大大增加(这已经被证实)从病毒学和流行病学的角度看科学)。在美国和许多其他国家/地区,口罩严重短缺,因此请着手制作口罩,因为您可以帮助挽救生命。您当地的医院是首先提供帮助的最重要的地方。这里的方法需要特殊的设备和材料,因此您需要与当地社区协调以使事情进展。另外,还有一些更简单的方法可以创建更简单的蒙版。为了获得两者的帮助,我们提供了一个 Wiki和讨论线程 for this post.

免责声明:我不是合格的医疗专业人员。但是,我早在2003年就在香港度过了非典。我的前同事是一个确诊病例。在她被送进医院之前,我每天都会经过她的办公桌。

“实际上,(香港)这里的每个人都经历了演练,他们知道后果。” (福田敬治(Keiji Fukuda),美国传染病专家,曾任世界卫生组织卫生安全助理总干事)

有人可能会争论戴口罩的保护性。但是,最重要的是,如果我是无症状的COVID-19携带者,我不会将病毒传播给我周围的人。这将有助于“拉平曲线”(签出 杰里米和瑞秋的解释)。

内容

视频 1 (以广东话),显示背景和发展过程。

如何制作可重复使用的口罩(基本型号)?

你需要什么

  1. 设备/工具:
    • 3D打印机(我将MakerBot Replicator与旧版打印机支持软件一起使用。因此,我无法使用大多数功能,因此需要解决校准问题(例如,调平打印床)。
    • 真空成型机(我使用Mayku FormBox。)
    • 一把剪刀
    • 打孔器
    • 磨床
  2. 材料:
    • 3D打印材料(我使用了Mayku。)
    • 食品级(非常重要!)真空成型材料(内层用1个成型片(白色),外层用1个铸片(透明))
    • 外科口罩(1片可以切成10片或更小片,即10倍量)
    • 松紧带(可调节长度以最适合您)
    • 鼻梁的柔软材料(我不知道哪种效果最好)
    • 胶水(适用于塑料和软质材料)
    • 美纹纸胶带(对于3D打印机的打印床,最好是片状而不是卷状)

程序

  1. 从下面的链接下载文件进行3D打印(归功于TinkerCad用户ID:alex.wh.leeJ5ZTZ李伟康老师)。提供3种模具尺寸。 (源文件也可用,因此您可以对其进行修改以进行自定义。)

尺寸要求的指示性打印时间和材料(g):

质量(我可用的选项) 中等的 小的
均衡

5:46小时

60.78g

待定

3:08小时

33.58g

草案

4:40小时

59.93g

待定

2:34小时

33.00g

迷你填充

6:10小时

53.32g

待定

2:45小时

28.52g

  1. 打印蒙版模具(视频中为蓝色)。
  2. 在口罩模具上放一张表格(视频中为白色)以制作口罩的内层。
  3. 用一把剪刀剪出内层(类似于模具的形状)
  4. 将一块浇铸薄板(在视频中透明)放在蒙版模具上,以制作蒙版的外层。
  5. 用一把剪刀剪掉外层(每面都留有多余的材料以便穿上松紧带-见淡蓝色的线和上面的点)
  6. 使用打孔器在外层放置支撑物(最好从内部人员进行打孔)
  7. 用砂轮打磨所有锋利的边缘
  8. 在过滤器区域放一小块口罩
  9. 将松紧带装到孔中
  10. 在鼻梁周围涂上柔软的材料
  11. 看看这个 视频 2 关于如何佩戴和移除它的信息。使用后请勿触摸前表面,这一点也很重要。佩戴前和卸下后始终要进行手卫生。对于有脸毛的人,请考虑根据以下方法更改脸部发型 CDC的建议.3

我们如何做得更好?

口罩设计

当然,下载文件可能不完全适合您,这是保护的关键。您可能要修改源文件。但是,您需要先找出您的脸部形状,然后才能对其进行修改。这可以通过使用来自不同角度的多个图像来创建3D模型来完成(查找 运动软件的结构)。

或者,使用深度学习通过单张照片来创建它(论文:Shunsuke Saito等人使用深度神经网络进行的逼真的面部纹理推断。 //arxiv.org/pdf/1612.00523v1.pdf)。有人愿意迎接这一挑战吗?

对于在那里的工程师,要坚持使用阀门或更精致的设计。

对于过滤器

有人可能对手术口罩的保护表示怀疑。我能够获得CKP-V28滤纸,该滤纸可以过滤大于0.3微米的任何东西,这与N95(美国)或P2(欧洲)类似。 (警告:如果这个想法可行,则此版本的口罩尚未经过测试或认证为个人防护设备。)

用于食品级3D打印材料

为了节省材料,可以使用特殊的塑料瓶将塑料瓶回收成细丝。 刀具 4 或者你可以使 5.

批量生产

对于业内人士而言,模具可以使用CNC机器由铝制成。请使用您的技能和资源来支持此操作。

广告活动状态:

日期 动作
20年3月14日 了解有关“拯救面具”运动的信息
20年3月15日 与拥有设备和原材料的本地制造商社区联系
20年3月18日 设备已交付并经过简短培训
20年3月19日 印刷模具(小尺寸)
20年3月20日 制作了小尺寸的口罩(见附件1)并附有试用清单
20年3月27日 提高我的技能并在试用清单上工作,并订购更多铸件和模具板

备注:我对这里提到的任何产品都没有任何经济利益。

最后说明

个人卫生(比定期洗手更重要) 6.

远离社会/自我隔离也很重要。

如果您没有洗手液(酒精含量超过70%)。世卫组织建议 两个公式 7 用于小批量生产。尽管可能没有乙醇(96%),但也可以向当地的复合药店(不是普通药店)查询,他们可能会为您提供。

脚注

(单击脚注上的to返回到原来的位置。)

  1. 香港大纪元新唐人联合新闻频道的《可重用STEM口罩料日产二万口罩赠学界社福界》(翻译:可重复使用的STEM口罩,预计日产量20K,将惠及教育界和社会), 2020年3月13日。 视频.

  2. “ N95 3M面罩:如何佩戴&SingHealth删除”。 视频 

  3. “留胡子还是不留胡子?这是个好问题!” Jaclyn Krah Cichowicz等人在疾病控制与预防中心的研究。 2017年11月2日 

  4. A 水瓶切割机视频 

  5. DIY水瓶切割机视频 

  6. 香港大学有关个人卫生的建议。学分:洪教授(HKU Faculty) 

  7. 世卫组织卫生保健中手卫生指南:首个全球患者安全挑战清洁护理是更安全的护理。 12种WHO推荐的手部护理配方 网站 

Covid-19,您的社区和您-数据科学的视角

我们是数据科学家,也就是说,我们的工作是了解如何分析和解释数据。当我们分析covid-19周围的数据时,我们非常担心。社会上最脆弱的部分,老年人和穷人,处于最大的危险之中,但是控制这种疾病的传播和影响需要我们 全部 改变我们的行为。定期彻底洗手,避免成群结队,取消活动,并且请勿触摸脸部。在这篇文章中,我们解释了我们为什么感到担忧,您也应该如此。有关您需要了解的关键信息的出色摘要,请阅读 简短的电晕 由Ethan Alley(非营利组织的主席,该组织致力于开发技术来降低流行病的风险)。

翻译

欢迎任何人翻译本文,以帮助他们的当地社区了解这些问题。请使用适当的信用额链接回到此处。让我们知道 推特 因此我们可以将您的翻译添加到此列表中。

内容

我们需要一个运转良好的医疗系统

就在2年前,我们中的一个人(雷切尔(Rachel))感染了脑部疾病,杀死了大约1/4的人,并使1/3的人永久性认知障碍。许多其他人最终会永久性视力和听力受损。蕾切尔(Rachel)爬过医院停车场时感到很疯狂。她很幸运能够得到及时的护理,诊断和治疗。直到事件发生前不久,瑞秋身体状况良好。迅速进入急诊室几乎可以肯定挽救了她的生命。

现在,让我们讨论一下covid-19,以及在未来几周和几个月内,处于雷切尔局势中的人们可能会发生什么。每3至6天发现被covid-19感染的人数增加一倍。以三天的速度增加一倍,这意味着发现被感染的人数可以在三周内增加100倍(实际上并不是那么简单,但是请不要被技术细节所干扰)。 十分之一的感染者 需要住院治疗数周,其中大多数需要氧气。尽管这种病毒还处于初期,但已经有一些地区的医院完全超支,人们不再能够获得所需的治疗(不仅针对covid-19,而且还针对其他任何疾病,例如Rachel所需要的拯救生命的护理)。例如,在一周前的意大利官员说一切都很好的情况下,现在有1600万人被封锁(更新:发布此消息6个小时后,意大利将整个国家锁定),并建立了这样的帐篷来帮助患者大量涌入:

意大利使用的医疗帐篷
意大利使用的医疗帐篷

意大利重灾区的区域危机应对部门负责人Antonio Pesenti博士, 说过,“我们现在被迫在走廊,手术室,恢复室中设置重症监护治疗……伦巴第是世界上最好的卫生系统之一,距崩溃的步伐已迈出了一步。”

这不像流感

流感的死亡率约为感染的0.1%。哈佛大学传染病动态中心主任Marc Lipsitch 估计 对于covid-19,它是1-2%。这 最新的教育学模型 在2月份在中国发现患病率为1.6%,比流感高出16倍1 (但是,这可能是一个保守的数字,因为当医疗系统无法应对时,费率会大大提高)。根据目前的最佳估计,covid-19造成的死亡人数今年将比流感多10倍(而且 Elena Grewal制作的模型,Airbnb的前数据科学总监表示,在最坏的情况下,它可能会增加100倍。这是在考虑对医疗系统的巨大影响(例如上述影响)之前。可以理解的是,有些人试图说服自己这不是什么新东西,就像流感一样,是一种疾病,因为接受一个根本不熟悉的现实是非常不舒服的。

试图直觉地理解被感染人数呈指数增长的增长并不是我们的大脑要处理的。因此,我们必须以科学家的身份对此进行分析,而不是凭直觉。

2周后会在哪里? 2个月?
2周后会在哪里? 2个月?

平均而言,每个感染流感的人都会感染1.3个其他人。称为流感的“ R0”。如果R0小于1.0,则感染停止传播并死亡。如果超过1.0,则会扩散。对于中国境外的covid-19,R0当前为2-3。两者之间的差异听起来很小,但是在20个“世代”感染者继续感染后,R0为1.3将导致146次感染,而R0为2.5将导致3600万感染! (当然,这是非常手工的波形,并且忽略了许多现实世界的影响,但这是对 相对的 在所有其他条件相同的情况下,covid-19与流感之间的差异)。

注意,R0不是疾病的某些基本属性。它很大程度上取决于响应,并且会随着时间而变化2。最值得注意的是,在中国,针对covid-19的R0大幅下降,目前已接近1.0!你怎么问?通过在美国这样的国家实施难以想象的规模的措施,例如,完全封锁了许多大城市,并开发了一种测试程序,每周可以对一百万以上的人进行测试。

社交媒体(包括来自诸如埃隆·马斯克(Elon Musk)等高度关注的帐户)上大量出现的一件事是对两者之间的区别的误解 后勤指数的 生长。 “后勤”增长是指在实践中流行病传播的“ S形”增长模式。显然,指数增长不可能永远持续下去,因为否则,受感染的人数将超过世界上的人数!因此,最终,感染率必须始终降低,从而导致呈S形(称为 乙状结肠)的增长率。但是,增长的下降只是出于某种原因-这不是魔术。主要原因是:

  • 大规模有效的社区回应,或
  • 如此多的人被感染,因此未感染的人较少。

因此,将逻辑增长模式作为“控制”大流行的一种方式是没有逻辑的。

很难直观地理解covid-19对您当地社区的影响的另一件事是,感染和住院之间存在非常显着的延迟-通常在11天左右。这段时间似乎并不长,但是将其与那段时间的感染人数进行比较,则意味着当您注意到医院的病床已满时,社区感染的水平已经达到需要处理的人增加了5-10倍。

请注意,有一些早期迹象表明,对您当地的影响至少在某种程度上取决于气候。论文 温度和纬度分析以预测COVID-19的潜在扩散和季节性 指出该疾病迄今已在温和的气候中传播(对我们而言,不幸的是,我们居住的旧金山的温度范围恰在该范围内;它还涵盖了欧洲的主要人口中心,包括伦敦。)

“不要惊慌。保持冷静。”没有帮助

我们在社交媒体上看到的一种普遍的回应是,人们指出了引起关注的原因,即“不要惊慌”或“保持冷静”。至少可以说,这没有帮助。没有人暗示恐慌是一种适当的应对措施。但是,出于某些原因,“保持冷静”在某些圈子中是一种非常普遍的反应(但在任何流行病学家中,其工作就是跟踪这些事情)。也许“保持镇定”可以使某些人对自己的无所作为感到更好,或者使他们感到比想象中的无头鸡跑来跑去的人优越。

但是“保持冷静”很容易导致准备和响应失败。在中国,数以千万计的人被封锁,并在达到美国目前的统计数字时建造了两家新医院。意大利等待时间太长,仅在今天(3月8日星期日),他们就报告了1492例新病例和133例新死亡,尽管锁定了1600万人。根据我们目前可以确定的最佳信息,就感染统计而言,仅在2-3周前,意大利与美国和英国在今天的位置相同。

请注意,在此阶段,几乎所有关于covid-19的事情都悬而未决。我们真的不知道它的感染速度或死亡率,我们不知道它在表面上保持活跃的时间,我们也不知道它是否可以在温暖的条件下生存和传播。我们拥有的一切都是基于人们能够汇总的最佳信息的最新最佳猜测。请记住,这些信息的绝大部分是中国人。目前,了解中国经验的最好方法是阅读优秀的 2019年世卫组织中国冠状病毒病联合特派团的报告由来自中国,德国,日本,韩国,尼日利亚,俄罗斯,新加坡,美利坚合众国和世界卫生组织(WHO)的25位国家和国际专家联合组成。

当存在不确定性时,也许这不会成为全球性大流行,也许一切都只是 可能 没有医院系统崩溃就过去了,这并不意味着正确的反应是什么也不做。在任何威胁建模情况下,这都是极大的推测,而不是最佳的响应。像意大利和中国这样的国家似乎也没有充分理由无缘无故地关闭其大部分经济,这似乎也是极不可能的。这也与我们在医疗系统无法应对的受感染地区在地面上看到的实际影响不一致(例如,意大利正在使用462顶帐篷进行“预审”), 将重症监护病房患者从感染地区转移)。

相反,周到,合理的应对措施是遵循专家建议的步骤,以避免传播感染:

  • 避免大群人群
  • 取消活动
  • 尽可能在家工作
  • 出门在外时要洗手,出门时要经常洗手
  • 避免触摸脸部,尤其是在出门在外时(不容易!)
  • 消毒表面和包装(病毒可能会在表面上保持活跃9天,尽管至今仍无法确定)。

不只是关于你

如果您未满50岁,并且没有诸如免疫系统受损,心血管疾病,既往吸烟史或其他慢性疾病之类的风险因素,那么您可以放心covid-19不太可能杀死您。但是您的反应方式仍然很重要。您仍然有被感染的机会,如果被感染,也有被他人感染的机会。平均而言,每个感染者再感染两个以上的人,并且在出现症状之前就具有传染性。如果您有自己关心的父母或祖父母,并计划与他们共度时光,后来发现您有责任用covid-19感染他们,那将是一个沉重的负担。

即使您未与50岁以上的人接触,也可能有更多的同事和熟人认识慢性病。 研究显示 如果能够避免的话,很少有人在工作场所透露自己的健康状况,因为 害怕受到歧视。我们俩都属于高风险类别,但我们经常与之互动的许多人可能对此一无所知。

当然,这不仅与您周围的人有关。这是一个非常重要的道德问题。每个竭尽全力为控制病毒传播做出贡献的人都在帮助他们的整个社区减慢感染速度。饰演Zeynep Tufekci 写在《科学美国人》杂志上:“为这种病毒几乎不可避免的全球扩散做准备……是您可以做的最亲社会,无私的事情之一。”她继续说:

我们应该做好准备,而不是因为我们可能会感到个人处于危险之中,而是为了帮助我们降低所有人的风险。我们不应该做准备,不是因为我们面临无法控制的世界末日场景,而是因为我们可以改变社会所面临的这一风险的方方面面。没错,您应该做好准备,因为您的邻居需要您进行准备,尤其是您的年长邻居,在医院工作的邻居,患有慢性病的邻居以及由于缺乏精神而没有能力或时间准备的邻居。资源或时间。

这对我们个人造成了影响。我们在fast.ai创建的最大,最重要的课程代表了我们多年的工作成果,计划于一周内在旧金山大学开始。上周三(3月4日),我们决定将 整件事在线。我们是第一批上线的大型课程之一。我们为什么要这样做?因为我们上周初意识到,如果我们进行此课程,我们就隐含地鼓励数百人在一个封闭的空间中聚会,这需要持续数周时间。将小组聚集在封闭的空间中是一件最糟糕的事情。在道德上,我们有责任确保至少在这种情况下不会发生这种情况。这是一个令人心碎的决定。我们与学生直接合作所花费的时间一直是每年最大的乐趣之一,也是最富有成效的时期之一。我们有计划从世界各地飞来的学生,我们真的不想让他们失望3.

但是我们知道这是正确的做法,因为否则我们可能会增加疾病在社区中的传播4.

我们需要弄平曲线

这是非常重要的,因为如果我们可以减慢社区的感染速度,那么我们将为该社区的医院提供时间来处理被感染的患者以及需要处理的常规患者负担。这被描述为“使曲线变平”,并且在此说明图中清楚显示:

停留在虚线下意味着一切
停留在虚线下意味着一切

前国家卫生IT协调员Farzad Mostashari解释说:“每天都在发现没有旅行史或与已知病例有关联的新病例, 我们知道这些只是冰山一角 由于测试延迟。这意味着在接下来的两周内,被诊断出的病例数量将会爆炸……在社区呈指数蔓延的情况下尝试进行围堵就像集中精力在房屋着火时扑灭火花一样。发生这种情况时,我们需要将策略转向缓解措施,采取保护措施以减缓扩散&减少对医疗保健的最大影响。”如果我们能够将疾病的传播保持在足够低的水平,以使我们的医院能够负担得起,那么人们就可以接受治疗。但是,如果案件来得太快,那么那些需要住院的人就无法得到。

这是数学的样子, 根据Liz Specht:

美国每1000人拥有约2.8张病床。人口3.3亿,这是大约100万张床。在任何给定时间,这些床中的65%已被占用。这样一来,全国约有33万张病床(可能在每年的流感季节等时候少一点)。让我们相信意大利的数字,并假设大约10%的病例足够严重,需要住院治疗。 (请记住,对于许多患者而言,住院治疗持续了 周数 —换句话说,营业额将是 非常 由于COVID19患者的床铺得很慢)。据此估算,到5月8日左右,美国所有开放的病床将被装满。 (当然,关于这些病床是否适合隔离具有高传染性病毒的患者,这没有说什么。)如果我们对严重病例的比例错误两倍,那么这只会改变病床饱和的时间表在任一方向上减少6天。如果20%的病例需要住院,我们将在5月2日之前用完床。如果只有5%的病例需要住院,我们可以在5月14日之前完成治疗。 2.5%使我们到达5月20日。当然,这是假设对床的需求没有增加 其他 (非COVID19)原因,这似乎是一个可疑的假设。随着医疗保健系统的负担越来越重,Rx短缺等,通常管理得当的患有慢性病的人可能会发现自己陷入了严重的医疗困境,需要重症监护& hospitalization.

社区的反应与众不同

正如我们已经讨论过的那样,这种数学方法还不是确定的。中国已经表明,采取极端措施可以降低利差。越南成功做出反应的另一个很好的例子是越南,除其他外,在全国范围内开展了一项广告宣传活动(包括一首吸引人的歌曲!),迅速动员了社区的反应,并确保人们适当地调整了自己的行为。

这不仅是一种假设情况,还清楚地显示在1918年的流感大流行中。在美国,两个城市对这种大流行表现出截然不同的反应:费城进行了200,000人的巨型游行,以帮助为战争筹集资金。但是圣路易斯实施了精心设计的流程,以最大程度地减少社交活动,从而减少病毒传播,并取消所有大型活动。这是每个城市死亡人数的样子,如 美国国家科学院院刊:

对1918年流感大流行采取不同应对措施的影响
对1918年流感大流行采取不同应对措施的影响

费城的局势变得极为严峻,甚至到了 葬礼棺材或太平间不够 处理因流感而死的大量人。

理查德·贝瑟(Richard Besser)在2009年H1N1大流行期间担任疾病控制与预防中心的代理主任, 在美国,“受到暴露的风险以及保护自己和家人的能力取决于收入,获得医疗保健的条件以及移民身份以及其他因素。”他指出:

当老年人和残疾人的日常生活和支持系统受到干扰时,他们面临的风险尤其大。那些难以获得医疗服务的人,包括农村和土著社区,在需要时可能会面临艰巨的距离。正如我们在华盛顿州已经看到的那样,居住在近处的人们(无论是在公共房屋,疗养院,监狱,庇护所,甚至是街头无家可归者中)可能会遭受海浪的折磨。低工资零工经济的脆弱性,无薪的工人和不稳定的工作时间表,将在这场危机中向所有人公开。询问每小时支付的60%的美国劳动力,在有需要的时候请假有多容易。

美国劳工统计局显示 少于三分之一 收入最低的人群中有薪的有薪病假:

大多数可怜的美国人没有病假,所以必须去上班。
大多数可怜的美国人没有病假,所以必须去上班。

我们在美国没有很好的信息

在美国,最大的问题之一是很少进行测试,并且测试结果没有正确共享,这意味着我们不知道实际发生了什么。先前的FDA专员Scott Gottlieb解释说,在西雅图进行了更好的测试,并且我们在那里看到了感染:“我们之所以早知道西雅图covid-19的爆发是因为有独立科学家进行的前哨监视工作。在其他城市,这种监视从未完全进行。因此,其他美国热点可能尚未被完全检测到。”根据 大西洋组织,副总裁迈克·彭斯(Mike Pence)承诺本周将进行“大约150万次测试”,但目前在美国范围内只有不到2,000人接受了测试。借鉴工作 COVID跟踪项目大西洋的Robinson Meyer和Alexis Madrigal说:

我们收集的数据表明,美国人对covid-19及其引起的疾病COVID-19的反应十分缓慢,特别是与其他发达国家相比。疾病预防控制中心八天前证实,该病毒在美国正在社区传播-它正在感染既未出国旅行也未与其他人接触的美国人。在韩国,第一例社区传播病例在一周内接受了超过66,650人的测试,并且很快就可以每天测试10,000人。

问题的一部分在于,这已成为一个政治问题。特别是,唐纳德·特朗普总统已明确表示,他希望看到“人数”(即美国的受感染人数)保持较低水平。这是在实践中优化指标会干扰获得良好结果的一个示例。 (有关此问题的更多信息,请参见《数据科学道德》论文 指标问题是AI的基本问题)。 Google的AI负责人 Jeff Dean发推文 他对政治化的虚假信息问题的关注:

在世卫组织工作时,我参加了全球艾滋病规划(现为艾滋病规划署),旨在帮助世界应对艾滋病毒/艾滋病的大流行。那里的工作人员全心全意地为医生和科学家服务,致力于解决这一危机。在危机时期,清晰,准确的信息对于帮助每个人(国家,州和地方政府,公司,非政府组织,学校,家庭和个人)做出正确而明智的决定至关重要。有了正确的信息和政策来聆听最好的医学和科学专家的意见,我们所有人都将面临诸如艾滋病毒/艾滋病或COVID-19所面临的挑战。由于政治利益驱动着虚假信息的传播,确实存在着使事情变得更糟的现实风险,即面对日益流行的流行病而不能迅速果断地采取行动,并积极鼓励实际上会更快传播疾病的行为。整个情况很难观察。

在透明度方面,似乎没有改变的政治意愿。卫生和公共服务部长亚历克斯·阿扎尔(Alex Azar), 根据有线”开始谈论医护人员用来确定某人是否感染了新冠状病毒的测试。这些工具的缺乏意味着危险的缺乏有关该病在美国的传播和严重程度的流行病学信息,而政府方面的不透明加剧了这种情况。 Azar试图说,还有更多测试正在进行中,尚待质量控制。”但是,他们继续说:

然后特朗普切断了Azar的职务。 “但重要的是,我认为,无论现在还是昨天,任何需要测试的人都可以得到测试。他们在那里,他们有测试,测试很漂亮。任何需要测试的人都会得到测试,”特朗普说。这是不正确的。彭斯副总统星期四对记者说,美国没有足够的测试套件来满足需求。

其他国家的反应比美国快得多,而且反应明显得多。东南亚的许多国家/地区都表现出了不错的成绩,包括台湾,现在的R0降至0.3,而新加坡则被提议为 COVID-19响应模型。不过,不仅在亚洲;例如在法国,>禁止1000人,现在在三个地区关闭了学校。

综上所述

Covid-19是一个重要的社会问题,我们可以而且应该都努力减少疾病的传播。这意味着:

  • 避免大批人群
  • 取消活动
  • 尽可能在家工作
  • 出门在外时要洗手,出门时要经常洗手
  • 避免触摸您的脸部,尤其是在出门在外时。

注意:由于急需解决这个问题,我们没有像平时一样谨慎地引用和赞扬我们所依赖的工作。如果我们错过了任何事情,请告诉我们。

感谢Sylvain Gugger和Alexis Gallagher的反馈和评论。

脚注

(单击脚注上的to返回到原来的位置。)

  1. 流行病学家 是研究疾病传播的人。事实证明,估算死亡率和R0之类的东西实际上是非常困难的,因此有一个专门研究此方面的领域。警惕使用简单比率和统计数据来告诉您covid-19表现如何的人。相反,请看流行病学家所做的建模。 

  2. 好吧,从技术上讲并非如此。严格来说,“ R0”是指没有反应时的感染率。但这并不是我们真正关心的事情,因此让我们对这里的定义有所草率。 

  3. 自从做出此决定以来,我们一直在努力寻找一种方法来运行虚拟课程,我们希望该方法将比面对面的版本更好。我们已经向全世界的所有人开放了它,并且将每天运行虚拟研究和项目组。 

  4. 我们还对生活方式进行了许多其他较小的更改,包括在家中锻炼而不是去健身房,将所有会议移至视频会议以及跳过我们期待已久的夜间活动。 

虚假信息:它是什么,为什么如此普遍以及拟议的法规

接下来的两个来自旧金山大学的视频 应用数据伦理学中心 提供技术政策研讨会!阅读下面的更多内容,或现在观看它们:

Renee DiResta和Guillaume Chaslot是虚假信息专家,他们在CADE技术政策研讨会上发表演讲
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(Dis)信息& Regulation

蕾妮·迪瑞斯塔(Renee DiResta)分享了一个评估虚假信息活动的框架,解释了虚假信息和宣传为何以及如何传播的动态,并调查了解决这些问题的监管方法。她分享了有关广告,反托拉斯和隐私的监管建议,以及这些拟议的法律如何影响无隐私安全的表达平衡。虚假信息是生态系统级别的问题,而不是软件功能级别的问题,因此决策必须灵活并解决更广泛的生态系统。

蕾妮·迪瑞斯塔(RenéeDiResta) 是...的技术研究经理 斯坦福互联网天文台。她调查了恶性叙事在整个社交网络中的传播情况,并协助政策制定者制定针对该问题的对策。蕾妮(Renee)在伪科学阴谋,恐怖活动和国家资助的信息战中研究了影响力运作和计算宣传,并就该主题向国会,国务院以及其他学术,民间社会和商业组织提供了建议。在参议院情报委员会的要求下,她领导了两个研究团队之一,该团队对互联网研究机构和GRU在2014-2018年期间针对美国的影响力运营进行了全面评估。

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纪尧姆·查斯洛(Guillaume Chaslot)在Go的计算机播放器上获得了AI博士学位,几年前在YouTube的推荐系统上在Google工作,此后一直在运营非营利组织 算法透明度,以定量方式跟踪YouTube推荐阴谋论的方式。他的工作被《华盛顿邮报》,《卫报》,《华尔街日报》等报道。在这里观看他的演讲:

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