SI值也一样 。 但很显然 ， 在一个特定的人群中 ， 当R0小于1时 ， 也就是一个患者在他（她）被治愈前只能将病原传染给平均不到一小我时 ， 人群中的传染者数就将逐渐削减 ， 直至归零 。 这一过程到底需要几多时候 ， 则视SI值的大小而定 。
SI值越大 ， 拖得时候越长 。 若是传染者地点的人群并不都是易感者 ， 此中有一些人具有免疫力而不被传染 。 则疾病的再生数就会小于R0, 。
我们管此时的再生数叫做有用再生数（R或Re） 。 好比当一部门人接种了疫苗 ， 他们就不会被传染了 ， 疫病的传布力就会削弱 ， R值变小 。 按照界说 ， R0值不克不及因为疫苗接种等行动而改动 ， 但R值可以 。
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有了这些常识后 ， 我们就可以谈到本文起头时要解决的问题：在缺乏防护 ， 疫病不竭传染给四周人的过程中 ， 人群中的幸存者（不被传染）的概率最终是否会归于零？起首我们要注重到 ， 一小我传染新冠病毒后不久 ， 他（她）身上会呈现抗体 ， 发生对该病毒的免疫力 ， 他（她）至少在短期内再赶上新冠病毒时 ， 就不会被传染了 。
当人群中传染者达到必然数目 ， 并都发生了免疫力后 ， 则一个传布者在碰到一个传布对象时 ， 对方就有可能因已有免疫力而不被传染 ， 造当作总的传布力下降 ， 这与疫情初期分歧 。
所以跟着人群已传染者的增多 ， R值就不会是最初的R0值 。 而是会不竭下降 ， 当降到1以下时 ， 人群中发病人数就会不竭削减 ， 疫情就会慢慢平复 ， 最终患者数归于零 ， 即使人群中仍然存在必然比例的易感者也是如斯 。 所以对任何流行症 ， 在可以刺激传染者自身免疫的环境下 ， 永远不会达到100%的传染率 ， 达到必然程度就会停下来 。
这种环境半斤八两于存在一种免疫樊篱 ， 对疫病的传布形当作阻击 ， 让新增病例数逐渐削减 ， 直至归零 。 若是可以给健康人进行人工免疫 ， 则这一天还会到来得更早 。
那么在人群中已经不易感的小我达到多大的比例就可以造当作这一结果呢 ， 这要按照具体疾病传布能力 ， 也就是根基再生数R0值的大小而定 。 我们再介绍一个概念 ， 群体免疫阈值（HIT）或群体免疫程度（HIL） ， 是指经由过程天然传染或经由过程人工免疫的方式获得对一种流行症的免疫力的个别的百分比达到并跨越某一数值时 ， 该病的群体传布就将趋于终止 ， 这一数值就是群体免疫阈值 。
它的算法是这样的：设易动人群在整个群体中的比例是S；已经具有免疫力 ， 因而当作为不易感的人群在整个群体中的比例是p 。
因为p+S=1 ， 所以p可以写为1-S 。 前面说了 ， 当R小于1时 ， 人群传布将逐渐终止 。 此时的易感者的占比应是：S=1/R0所以p=1-S=1-1/R0用这个公式就可按照R0值来计较分歧的流行症的群体免疫阈值（HIT）p了 。 这个p值就是需要经由过程在人群中发生免疫以阻止疾病继续传布的人群临界值 。 我们看看用这一公式计较的一些流行症的HIT（表1）
表1 一些流行症的R0和HIT值
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