Guy Tchuente博士与Roland Pongou和Jean - Baptiste Tondji共同撰写了这篇论文，使用了美国养老院网络的独特数据，校准、建模和量化了在COVID-19大流行期间各州优先考虑健康而不是财富的偏好。
本文提出了一个混合流行病学和经济学的新模型。Tchuente解释说:“新的建模方法是通过使用美国养老院的数据进行实证验证的。”
摘要如下:
“我们为社会规划者开发了一个最佳封锁政策模型，以平衡人口健康和短期财富积累。”唯一的解决方案取决于可容忍的感染发生率和社会网络结构。然后，我们使用美国养老院网络的独特数据来校准模型，并量化各州对健康优先于财富的偏好。我们还实证验证了从比较静力学分析中得到的模拟结果。我们的研究结果表明，容忍更多病毒传播的政策(放任主义)会增加州GDP增长和疗养院的COVID-19死亡人数。自由放任政策的有害影响对网络中更外围的养老院、贫困县的养老院和以盈利为基础的养老院更有效。我们还发现，美国共和党州长所在的州的可容忍发病率较高，但这些政策往往会导致较高的死亡人数。”
就影响而言，Tchuente希望这篇论文能从新冠肺炎中吸取教训。
“我们认为，政策制定者可以利用论文中提出的最佳目标策略，在未来像covid - 19这样的大流行中更好地保护公众。”
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