Thread by @ete_fr

Le nombre de reproduction de l'épidémie de #COVID-19 se note #Rt c'est le nombre moyen de personnes qu'infecte une personne porteuse du virus au cours de son infection. Thread 1/10

Si le nombre de reproduction #Rt est plus grand que 1, l'épidémie est en croissance exponentielle. S'il est plus petit que 1, elle est en décroissance exponentielle. 2/10

Pour calculer le nombre de reproduction de base, on suit le nombre de nouveaux cas au cours du temps : nouveaux tests positifs, nouvelles hospitalisations pour #COVID-19, nouvelles admissions en réanimation, nouveaux décès... 3/10

Chaque source utilisée a ses avantages et ses défauts. Les tests PCR permettent de suivre de près l'épidémie mais sont très sensibles à l'effort de #dépistage et donc aux biais d'échantillonnage. 4/10

Nous analysons plutôt les hospitalisations pour #COVID-19 qui ont 10 à 18 jours de décalage avec l'état actuel de épidémie mais sont moins sujettes aux variations d'échantillonnage. 5/10

Les techniques d'analyse mettent en jeu des modèles statistiques développés ces 10 dernières années, notamment via le logiciel #EpiEstim. Pour les détails techniques, voir bioinfo-shiny.ird.fr/Rt2-fr/ 6/10

À noter que la valeur exacte du nombre de reproduction #Rt dépend de l'intervalle de génération (le nombre de jours moyens entre le moment où une personne est infectée et celui où elle en infecte une autre), largement inconnu en France. 7/10

Il existe aussi de fortes variations journalières, par exemple liées au délais de signalement des cas les week-ends. Pour pallier à cela, nous calculons #Rt sur une moyenne glissante (chaque jour on prend la moyenne des 7 derniers jours). 8/10

Par rapport à la version officielle @santeprevention nous sommes moins près de l'état actuel de l'épidémie mais moins sensibles aux variations d'échantillonnage. Nous mettons aussi en avant l'intervalle de confiance à 95 % car s'il y a peu de cas l'incertitude est grande. 9/10

Sur covid-ete.ouvaton.org la carte de France du nombre de reproduction #Rt dans les #Départements à partir des hospitalisations #COVID-19 reflétant l'épidémie au 27 août (en noir l'épidémie croît avec 95% de certitude). 10/10 @santeprevention
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