實驗設計

3.3.1 人口結構

為更真實呈現腸病毒在真實社會的傳染情況，我們參考行政院主計處政司 2006年9月所公佈的人口統計資料，針對個體的年齡、性別佔總人口的比率整理如 下表：

表 5 2006年台灣人口統計資料

3.3.2 分身點設定

人的活動力會因為年齡而有所差距，所以在初始設定分身點數時，會考慮年 齡的大小而造成分身點數目的多寡。在分身點方面又分為固定分身點與隨機分身 點，固定分身點代表個體再一天之內一定會去的場所（例如：家庭、工作場所、

學校等），隨機分身點用來表示個體的一些休閒活動場所（例如：電影院、餐廳…

等）。個體分身點數設定：

表 6 個體分身點數設定

說明：

愈少。

圖25 常態分布圖；資料來源：維基百科

（8）無尺度分布（Power-low Distribution），又稱為冪次率分佈，例 如一些熱門的餐館，隨著時間其累積用餐人數愈來愈高，而冷門的 餐館則顧客用餐數愈來愈少。

3.3.3 個體屬性參數設定

表 7 代理人個體屬性參數表

名稱 型態 說明

People_Age 整數 個體的年齡

People_sex 整數 個體的性別

Parent 整數 紀錄幼童的監護人

Fix_MI 整數 個體的隨機分身點數

All_MI 整數 個體的分身點總數

Ran_MI 整數 個體的固定分身點數

EpiState 整數 個體的疾病狀態

HomeMI 整數 個體家庭的分身點

MaskLeval 整數 個體口罩的防護率

EpiStatePeriod 整數 個體的疾病天數

QuarantinedPeriod 整數 個體居家隔離天數

isSick 布林值 判斷個體是否染病

isMask 布林值 判斷個體是否帶口罩

isParent 布林值 判斷個體是否有小孩

isReduceMI 布林值 判斷個體是否減少外出

isSelfIsolated 布林值 判斷個體是否自體隔離

isStateChange 布林值 判斷個體疾病狀態是否改變

isQuarantined 布林值 判斷個體是否醫療隔離

InfectRate 浮點數 個體被傳染的機率

3.3.4 模型驗證設計

在模擬公衛政策之前，首要先證明提出的腸病毒傳播動態模擬系統（圖26）

是正確的，我們增減人數及場所數（表8），在不同的網路規模尺度下，來驗證是 否符合社會網絡的小世界等拓樸特性，並將其傳染模擬結果與實際歷年腸病毒通 報人次曲線做對照，驗證疾病模擬系統的正確性。

圖 26 腸病毒傳播動態模擬系統

表 8 模擬規模參數

3.3.5 特定場所傳染率探討

固定分身點場所中，我們將家庭、學校教室、辦公室設定為主要探討場所，

人數設定：家庭平均有3人；辦公室有10~15人、國中小學校教室有30~35人[11]，

而隨機分身點選取場所時，會因為場所的熱門程度，而分配其人數。而特定場所 的傳染率設計如下表，紫色方框內為依據研究文獻中，所統計出來的真實場所傳 染率，其家居傳染率：52％[3]，而學校教室傳染腸病毒的機率低於家庭，其傳染 率設定為18％[15]，辦公室傳染率較家庭低，假設與學校教室傳染率相近，我們將 藉由此模擬平台，探討特定場所傳染率增減，對於嬰幼兒童感染人數之影響。

表 9 特定場所傳染率參數

3.3.6 停止上班上課及居家隔離阻絕政策探討

由於腸病毒潛伏期平均為3~5 天，最多長達 12 天[5]，在疾病流行期間，病患 或者是與病患接觸過之疑似感染個體，進行個體行動限制方式，活動範圍限制在 住所，因為這些個體可能會將病毒傳染給其他健康個體，所以實施停止上班上課 及居家隔離檢疫，直到確定無感染能力後，才會恢復自由活動的日常生活。我們 將停止上班上課簡述為A 級隔離政策，居家隔離政策簡述為 B 級隔離政策（圖

27），紅色線條內代表 A 級隔離之範圍（紅色小人為患者，與其接觸的個體也須 隔離），而紫色線條內代表B 級隔離之範圍（除了與患者接觸的個體須隔離外，

這些個體另外接觸的人也連帶隔離），並設定不同的隔離天數2、4、8 天（圖 28），

與政策實施時間點，例如第1、28、56 天，分別代表三月初、三月底、四月底，

來探討其成效及成本效益。另外，因主要感染影響的為嬰幼兒童，此兩項隔離政 策一實施，我們設定被感染人就會附帶一位照顧者。

圖 27 隔離示意圖

圖 28 停止上班上課及居家隔離阻絕政策參數選項

表 10 居家隔離相關參數

名稱 型態 說明 設定值

QuarantineDay 整數 居家隔離天數 可變項

QuarantineLevel 整數 居家隔離等級 可變項

AdministerDay 整數 政策實施的時間點 可變項

3.3.7 勤洗手戴口罩阻絕政策探討

勤洗手戴口罩政策是阻絕腸病毒之主要傳染途徑，減少腸病毒透過飛沫、糞-口、接觸傳染的機率，此事先預防政策主要探討的三種族群如下：

（1）6～14 歲學童：已到就學年齡，此學生族群主要是以學校場所居多。

（2）15～64 歲一般民眾：屬於青壯年族群，主要是以工作場所及社交活動為主，

活動力也是所有族群裡最活躍的。

（3）64 歲以上老人：屬於已退休狀態，主要活動場所為居家及戶外活動。

我們並沒有將 1～5 歲的嬰幼兒童考慮進去（圖 29），主要因為此年齡層族群，

使用口罩的效果不佳，例如小孩戴不住自行拔除，或使用的方式不正確，造成口 罩防護率的下降，而小孩的自主生活能力未達成熟，無法為自己做清潔的動作，

只能依靠大人幫他們洗手，因此我們不將此族群考慮進去。

表 11 勤洗手戴口罩設定參數

名稱 型態 說明 設定值

Num_MaskChild 整數 6~14 歲學童的口罩個數 可變項

Num_MaskSenior 整數 64 歲以上老人的口罩個數 可變項

Num_MaskPopulace 整數 15 歲~64 歲的口罩個數 可變項

MasktoChild 浮點數 口罩對6~14 歲學童的防護力 可變項

MasktoSenior 浮點數 口罩對64 歲以上老人的防護力 可變項

MasktoPopulace 浮點數 口罩對15~64 歲的防護力 可變項

此政策主要有三個參數值可做細部調整，如各族群的使用口罩的參與率

（Num_Mask），及各等級口罩（表12）的防疫率（ME_Self）、傳染率（ME_Other）， 可細部罩防疫率與傳染率，由於一般口罩防疫率低，在第一週及第四週施行之初 步模擬結果，沒有明顯防疫成效，因此本研究主要探討外科與 N95 口罩，其傳染 率計算公式如下：

（1） 若病患有戴口罩，傳染率之計算方式：

InfectRate NEW = InfectRate ORIGNIAL*（1 –ME_Other）

（2） 若個體有戴口罩，傳染率之計算方式：

InfectRate NEW = InfectRate ORIGNIAL*（1 –ME_Self）

（3） 若病患及個體都有戴口罩，傳染率之計算方式：

InfectRate NEW = InfectRate ORIGNIAL*（1 –ME_Self）*（1 –ME_Other）

表 12 各口罩等級防疫效率[29]

圖 29 勤洗手戴口罩阻絕政策參數選項