4月5日，国家向公众发布了额外的COVID-19建模数据。州长贾里德·波利斯在3月27日的新闻发布会上首次对数据进行了深入分析。随着数据的发展，国家将继续审查数据，为未来的政策决策提供信息。
建模数据是由一个专家团队制作的科罗拉多公共卫生学院(ColoradoSPH)聚集在一起，协助科罗拉多州公共卫生和环境部(CDPHE)了解科罗拉多州大流行的潜在过程。
从科罗拉多osph和科罗拉多大学医学院在科罗拉多大学安舒茨医学院、科罗拉多大学丹佛分校和博尔德分校，一组志愿者专家使用为科罗拉多州量身定制的方法对大流行进行了建模，随着疾病继续在该州传播，他们更新了建模。
西珥的模型
该团队使用了一种基本方法:SEIR模型。模型的基本原理是直观的:在感染之前，个体是易感的(S)，一旦接触(E)和感染(I)，无论有症状或无症状，他们都具有传染性;那些被感染的人可能会康复并产生耐药性(R)，或者病情严重到需要住院治疗，可能需要重症监护并死亡。因此，这个标准模型简称为SEIR模型。
模型中的另一个重要数字是生殖数(R0)，即疫情开始时每个感染者产生的平均新病例数。(州长将这个数字称为“R零”)如果这个数字超过1，那么感染就会传播。在COVID-19大流行开始时，世界各地报告了各种R0数字，从大约2到5不等。繁殖数量部分取决于感染者和未感染者之间接触的频率。我们现在都在经历的社交距离的目标是减少这些接触，将繁殖数量降低到目标值低于1，从而结束传染。一个关键的问题是:控制疫情需要多长时间的社交距离，以及需要多长时间?
科罗拉多州的R0值
下表提供了提供给CDPHE和总督办公室的两组数字。所提供的数字是关键指标，显示了疫情开始时R0值的变化，以及社交距离在降低接触率方面的有效性，从零到减少80%不等。当计算这些数字时，研究小组发现科罗拉多州的R0值可能高于3。为了捕捉R0的不确定性和社交距离的有效性，提供了一系列值的估计值。
随着大流行过程中数据的积累，科罗拉多建模团队继续完善其模型。还有其他模型可以为科罗拉多州提供估计数据，但这些模型与该州的数据联系不紧密。
通过访问继续保持最新的信息covid19.colorado.gov．
客座撰稿人科罗拉多州公共卫生与环境部。
2022年12月14日