面对前所未有的不确定性和公共卫生与其他形式的人类福祉之间的激烈权衡，政策制定者在Covid-19大流行期间寻求流行病学家和经济学家的指导。不幸的是，虽然这两组科学家使用许多相同的基本数学工具，但他们为政策提供信息而开发的模型往往依赖于不同的假设集，因此往往会得出不同的政策结论。这种政策建议上的分歧可能导致不确定性和混乱，为虚假信息、对机构的不信任和科学事实政治化打开了大门。不幸的是，迄今为止，还没有广泛的努力来建立桥梁，寻求共识，甚至澄清这些领域的差异来源，这些领域的成员往往继续在他们传统的学术领域内工作。为了应对这一“传播危机”，我们召集了一组来自流行病学、经济学和相关领域(如统计学、工程学和卫生政策)的学者，讨论对经济范围内的流行病建模的方法。我们通过提供学科差异(包括批评)的共识观点并通过具体的政策示例来总结这些对话。此后，我们规划了学科间更有效协同的前进道路，希望随着当前大流行的演变和未来大流行的出现，这将导致更好的政策。