[Thread] Depuis le début de l'épidémie du #COVID2019france tout le monde est devenu un peu épidémiologiste. Petite vidéo pour montrer quelques techniques pour étudier la dynamique d'une épidémie et éventuellement faire des prédictions
C'est super bien que les données en libre accès suscite un engouement, mais il y a vraiment beaucoup d'approximations (voire fausses). J'ai vu pleins de gens qui ont essayé de faire passer des fonctions simples (comme l'exponentielle) à travers le nombre de cas
D'où vient cette histoire de croissance exponentielle ?
Ceci n'est vérifié qu'en début d'épidémie. Si on prend un modèle compartimental simple SIR où on divise une population homogène en 3 groupes (avec 3 états)
Les flux entre ces compartiments sont des changements d'états
On peut modéliser l'évolution du nombre d'individus sains au cours du temps par la dérivée dS/dt avec un taux de transmission du virus béta
En début d'épidémie, la fraction d'individu sain est de 100% comme personne n'est immunisé du COVID-19
Ce qui entraînera une croissance exponentielle pour le nombre d'individus infectés en début d'épidémie... mais au fur et à mesure que l'épidémie avance, le nombre de personnes susceptibles va diminuer et les personnes guéries ne vont pas être réinfectées
d'où l'inflexion de la courbe du nombre de cas infectés
Je vais donc parler des prédictions faites par les modèles. Un modèle n'est qu'une approximation de la réalité. "Ils sont tous faux mais certains sont utiles"
Si je prends un modèle publié dans The Lancet le 31 janvier, il prédisait un pic d'épidémie à Wuhan en Avril : finalement, la prédiction est complètement fausse... A cause du confinement très strict qui a eu raison de l'épidémie
De même, autre papier : prédiction avec une énorme fourchette du nombre de cas
Pourquoi est-ce si dur de prédire avec exactitude à plus de quelques jours voire 2 semaines ?
Parce que le comportement humain est difficile prévisible. Il influe sur tous les paramètres d'épidémie
Exemple d'actions qui peuvent avoir de l'influence sur la dynamique d'une épidémie
La grande force de l'épidémie c'est la simulation qui permet de tester et mettre à jour les modèles et tester l'effet des actions gouvernementales
La faiblesse est l'estimation de ces paramètres
Dans la vidéo, je vous donne les clefs pour comprendre un joli modèle publié dans Science, un Global Epidemic and Mobility Model (GLEAM) mêlant le SIR, l'épidémiologie spatiale, la théorie des réseaux et le stochastique pour les événements aléatoires
Pour revenir aux modèles à SIR, on peut les complexifier pour mieux coller à la réalité en ajoutant des états :
▪️ E pour les individus infectés et non infectieux
▪️ Un état de quarantaine
▪️ Une immunité innée (ou vaccinale)
▪️ les décès
▪️ varier la population au cours du temps
Une hypothèse majeure de ce modèle populationnel est qu'on pense que la probabilité de transmission (ou de changement d'état) est la même pour tout le groupe d'individus, ce qui est faux dans la réalité
La transmission d'un pathogène dépend du taux de contact et comportement
Les réseaux sont des ensembles de nœuds qui peuvent être des individus (ou des villes ou d'autres unités) reliés entre eux par des liens
Sur Facebook : nœuds = contacts
liens = amitié FB
En biologie : nœuds = neurones
liens = axones
Les réseaux permettent de modéliser la structure sociale par laquelle les maladies infectieuses se propagent
A gauche : le nombreux de connexion est plus important, ce qui favorise la propagation rapide de l'épidémie
A droite, cela sera plus lent. Le degré de nœuds plus faible
On peut utiliser plusieurs indicateurs pour évaluer la forme des réseaux :
- degré de nœud nombre de liens partant d'un nœud
- regroupement : proba que 2 nœuds ayant un voisin commun soient eux-mêmes communs
- orientation
Ensuite on modélisera la probabilité qu'une individu (un nœud) infecte un autre pendant une certaine durée. On analysera comment un individu infecté va "percoler" et infecter les autres connectés à lui
On peut mêler ça ensuite avec des états SIR
Une hypothèse non prise en compte dans tout ça : les populations humaines ne sont pas réparties uniformément dans l'espace mais plutôt agrégées en sous-population. On peut construire des modèles de méta-population connectées par des liens (réseaux)
En conclusion, on est donc très loin d'une fonction exponentielle... Il existe une diversité de modèles qui ont pour point commun de repose sur des hypothèses et des incertitudes sur les mesures des paramètres d'où la difficulté à prédire : ce ne sont pas des boules de cristal
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Pourquoi cet amendement limitant l'expérimentation animale (in vivo) est dangereux pour la Recherche et la Santé Publique ?
1. L'in vivo est incontournable pour développer un médicament ou tester la sécurité des pesticides, additifs, contaminants
@Anne_Stambach @CaronAymericoff
Tester des produits sur des cellules isolées (in vitro) a un pouvoir beaucoup moins bon de prédire les effets chez l'humain (par rapport à un organisme vivant animal)
On ne peut pas tester les pesticides chez l'humain en essai clinique
La pertinence biologique et clinique est beaucoup plus faible en in vitro
Exemple : les substances qui s'attaquent à l'ADN (génotoxicité) : exemple l'estragole dans le pesto
On demande toujours des tests animaux pour confirmer les résultats de tests de toxicité in vitro
Depuis quelques années, on entend souvent dire que nos fruits et légumes sont "moins nutritifs" qu'avant
📉 Mais qu'en est-il vraiment ?
Voici ce que disent les études scientifiques. 👇
🔍 Les faits : Certaines recherches montrent une diminution des niveaux de certains minéraux (comme le calcium, le fer et le magnésium) dans les fruits et légumes au cours des 50 dernières années
Cela serait lié à des facteurs comme l'épuisement des sols et les pratiques agricoles modernes. 🚜🌱
Les variétés de fruits et légumes modernes sont souvent sélectionnées pour maximiser le rendement, la taille et la résistance aux maladies sciencedirect.com/science/articl…
J'ai mis aussi les photos de deux chercheuses qui ont aussi participé à ces travaux pionniers : Rosalind Lee et Rhonda Feinbaum
Explications ⬇️
Les microARN sont de petits ARN non codants, d'environ 22 nucléotides, qui jouent un rôle clé dans la régulation post-transcriptionnelle des gènes. Leur fonction principale est de se lier aux ARNm et de réguler leur stabilité ou leur traduction en protéines
Cela se fait généralement par appariement partiel avec des séquences spécifiques situées dans la région 3'UTR des ARNm cibles, conduisant soit à la dégradation de l'ARNm, soit à l'inhibition de sa traduction
Les travaux de Ambros et Rukvun portent sur le ver C. elegans
Anciennement connue sous le nom de variole du singe), c'est une maladie zoonotique virale
En 🇫🇷 du 1er janvier au 30 juin 2024, 107 cas de Mpox ont été déclarés
Résumé de mes petites recherches (à retrouver aussi sur mon insta @ThibSciences ⤵️
Le virus de la variole du singe ( Orthopoxvirus singepox ) est un virus enveloppé doté d'un génome à ADN double brin qui appartient au genre Orthopoxvirus
Il existe 2 clades génétiquement distincts pour le MPXV
le clade I (du bassin du Congo en Afrique centrale), avec les sous-clades I(a) et Ib avec une létalité jusque 10%
le clade II (clade d'Afrique de l'Ouest) avec sous-clades IIa et IIb, moins létale et sévère
Thread : Que sait-on sur le cupping (ventousothérapie) ?
▪️ Pas de mécanisme physiologique qui expliquerait l’effet du cupping sur la santé
▪️ Pas de preuves solides
▪️ Risques réels de lésions de la peau, infection...
FranceInfo mentionne cette revue narrative de revues systématiques sur le cupping
78% des études portent sur une pratique illégale le "Cupping humide (hijama humide) avec incision superficielle de la peau (=scarification) puis pose des ventouses
Le cupping humide est à différencier du dry cupping (sèche) où on pose des ventouses pour créer une dépression sur une surface cutanée, ce qui crée un afflux sanguin
Des esthéticiennes, infirmiers, coach, entrepreneurs ont déjà été condamnés pour exercice illégal de médecine