text: 题主引的这篇文献可以作为对现各文章与媒体滥用/误用基本传染指数（R0）非常尖锐的批判[1]。英国卫报报道SARS-CoV-2 Omicron BA.5的R0时得出18.6这一数值是简单将几种流行变异株传播优势倍率与已知变异株R0相乘得出的结果[2]。这种计算显然是有问题的。正如其他回答所述，卫报后来纠正了这一错误并删除了原文的这一部分。
  R0计算要求流行传播中人群需为完全易感者，即不可存在疫苗接种、既往感染这些有免疫背景的人群。一个简单的例子，先流行的变异株在流行后期，由于人群普遍对其免疫，其增势往往显颓，而具有免疫逃逸的新流行变异株，由于人群普遍易感，出现增势则往往显盛。这时先后出现的两种变异株比较出的传播优势并不能全然归于R0增长，其中一部分优势是免疫逃逸带来的，R0甚至可以是下降的。
  另外R0这个指标可能受某人群一时的社会活动影响，比如某地人群密度、传播途径管理（例如在霍乱流行中对生活水的管理水平）、民俗（例如春运等节假日人口流动特点）、民众对疾病重视程度等，都可影响最初R0的计算[3]。
  疾病流行中的超级传播者往往会使疾病传播力被特例拉高，如此R0的“平均”意义变得不具有参考价值。超级传播者这个概念在非典时期提得更多，可能是某个特定的传播条件创造的，也可能是某个特殊的变异病原体造成的。新冠病毒各变异株普遍传播力较强，超级传播者这个概念相对提得少。
  所以不能说R0是病毒自带的某个属性，它是在流行中总结的具有时效性的疫情信息。疫情初期计算和应用R0都更合适一些，对后来具有不同免疫背景的人群来说，外地的传播速度也很难作为本地的参考。疫情后期由于人群普遍免疫确实更适合采用有效传染指数Rt来表达传播动力。
  各地R0的数据来源和计算模型各种各样都有。比如最早权威期刊报道新冠病毒流行的R0大约是2.24-3.58。它的方法是先用非线性最小二乘法（NLS）拟合经过校正新增病例数据的指数增长函数，然后把计算出的内在增长率（intrinsic growth rate）γ放到公式 里面（这里M(·)指拉普拉斯变换）[4]。这个方法后来用到过很多次，有兴趣可以看J. Wallinga的一篇推导[5]。然后这个拉普拉斯变换展开后里面有个参数（分布）是新冠病毒的代际间隔（Generation interval, GI），[4]这篇评估的时间比较早，当时尚缺乏这个数值，所以就拿非典和中东呼吸综合征的GI作参考；另外作者估不准当时报告病例的效率（有没有漏报的），也设了一个梯度——就这样在两个框架下做了个“四方形”评估。再后来很多文章也用不同地区的数据做了R0计算，方法有些也不同，但相对来说这个是早期的方法论里比较专业的。
  在Delta时期很多人也算了R0，最权威的一份是总结了5个数据来源，并简单求了这5个数据平均值的R0(Delta)=5.08[6]。数据源至少有3种，一种是像Delta疫情时期中国还没有经历过大规模感染所以通过Delta变异株输入感染造成小规模疫情回顾计算的结果，方法只是简单写了极大似然估计[7]（结果算出来是R0(Delta)=3，这里面也要考虑当时国内动态清零政策的影响）；另一种是像英国某研究，对Delta的二次感染率做了个假设，并且排除了非药物干预措施（NPI）和大约4.29%的疫苗接种率（没找到原文但是这个想想还是挺复杂的）；还有一种相对简单粗暴了就是假定Delta相对Alpha变异株传播优势大50%（当然文章主要讨论的不是R0）[8]。
  Omicron变异株2021年末出现以后大范围评估R0的主要是有一篇得出卫报上图写的R0(BA.1)=9.5的这个[9]。跟Delta的R0计算一样，主要还是靠很多个研究汇总后简单取平均值。这个真的非常简单粗暴，但每个研究计算方法也各有不同，举个例子SIER模型算是流病模型里非常复杂的一个了，有人就用这个模型套上去算R0[10]（[9]里根据SIER模型算出来的Omicron BA.1的R0是5.5，南非数据）。BA.2时代和BA.5时代基本上没什么人写R0了。有的文章具体计算方法没有写，但能参考一下，比方说这篇上海的R0(BA.2.2)=9.5[11]，BA.2已经算很快了，R0其实也就9.5。上海3月疫情的数据本身是公开的，虽说疫苗接种已经覆盖到一定范围了，如果有大佬感兴趣可以用上面J. Wallinga的方法算算看，当时的防控聊胜于无，再加上两年多动态清零又是免疫白板，可能是全球最好的计算BA.2的R0的样本了。本来国内12月放开又一次绝佳的计算BA.5各变异株的R0的机会，可惜不统计了。