为了减缓或完全阻止流行病在人类中传播，公共卫生当局通常会采取非药物干预措施。我们来看看一些最常用的策略。我在这里要介绍的是旅行限制，特别是航空旅行、学校关闭和隔离。所有这些干预措施的共同点是，它们影响的都是没有生病的人。因此，这些措施的好处需要仔细权衡。
让我从航空旅行限制开始。流行病传播如此之快，形成大流行的主要原因之一是我们生活在一个高度相连、全球化的世界。对航空旅行的需求从未如此之高。据国际航空运输协会(IATA)估计，2017年全球有39.1亿人次乘坐飞机出行，这比2012年的29.8亿人次多了9.3亿人次。你可以想象这对传染病意味着什么。在这个星球的历史上，从未有传染性病原体能比今天更快地在世界各地传播。航空旅行的优点是它完全在我们控制之下。减少航空旅行的成本很高，但这是可行的。
我想提到的第二种非药物干预措施是暂时关闭学校。众所周知，学校在某些疾病的传播中起着重要作用，因为学校是高密度环境，很可能传播疾病。关于学校停课对疾病事件的减缓效应，最有力的论据来自学校停课放假期间的疾病调查数据。例如，有证据表明，假期可以大大降低儿童传染流感的几率。从公共卫生的角度来看，当大流行的威胁非常大时，尝试复制这种效应是很有意义的。
最后，让我谈谈作为非药物干预的隔离（Quarantining）。Quarantining是更强形式的isolation。Isolation是指隔离有疾病的人，而quarantining是指隔离接触过疾病的人，这意味着quarantining通常比isolation影响更多的人。
近年来，最著名的隔离病例发生在2014年，当时西非部分地区爆发了埃博拉流行病。塞拉利昂一度隔离了100多万人，超过该国人口的三分之一。另一个最近的例子是韩国爆发的中东呼吸综合征，数千人被隔离。
再说一遍，所有这些措施（航空旅行限制，学校关闭和隔离）的共同点是：容易影响到大量的人，所有这些措施都付出了巨大的经济代价，所有这些措施的效果并不总是百分之百清楚，很简单，因为我们没有那么多的经验，显然也不能做实验。这种情况下，计算模型就派上用场了。在这些模型中，计算机模拟了真实的世界，你可以在模型运行的假设下测试各种策略的效果。
从这些模型中，我们很好地了解到，这些措施可能非常有效，特别是在流行病爆发早期采用这些措施时。现实问题是，这些措施非常不受欢迎，因为它们影响了人们的生活，以至于个人自由可能受到限制，而这显然不受欢迎。所以这些措施需要仔细权衡，这可能是任何公共卫生官员最艰难的工作之一。但最后，令人欣慰的是，即使在没有药物和疫苗的情况下，我们也有这些非药物工具来对抗疾病的传播。
非药物干预：人类1
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