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15 Sep 20, 4 tweets, 2 min read
En extrapolant la dynamique actuelle des données hospitalières, une saturation des services de réa/soins intensifs est à craindre courant novembre (cf. précédents tweets). Quand réagir, et avec quelle intensité ? Explorons ici les médianes de deux scénarios extrêmes. Thread 1/4
A) Scénario de contrôle léger mais précoce : une baisse du taux de transmission à un niveau comparable à celui du mois de juin doit être apportée au plus tard mi-octobre pour rester sous 5000 lits de réanimation occupés par des patients COVID (capacité pré-épidémique). 2/4
B) Scénario de contrôle tardif mais lourd : une baisse du taux de transmission à un niveau comparable à celui du confinement doit être apportée au plus tard mi-novembre pour rester sous la barre des 12000 patients COVID en réanimation (capacité étendue). 3/4
En résumé, plus vite l'épidémie est contrôlée, moins le coût des restrictions est important. Plus les mesures sont prises tard, plus les conséquences sont dramatiques et plus il est difficile de tenir compte des dynamiques locales. 4/4 @threadreaderapp
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29 May
** non relu par les pairs **

En collaboration avec #CERBA et @CHU_Montpellier, grâce à @BaptElie, nous avons étudié la cinétique du #SARSCoV2 à partir des Ct de 17113 tests #PCR chez 8006 personnes.

Nous détectons des différences entre #variants.

medrxiv.org/content/10.110…
1/N
La cinétique correspond aux variations de charge virale au cours du temps au sein d'une personne infectée.

Dans le cas du #SARSCoV2, une des premières analyses a été réalisée sur des patient⋅e⋅s par l'équipe de Jérémie Guedj à @IAME_Center.

pnas.org/content/118/8/…
2/N
L'originalité de notre étude est qu'elle porte sur la population générale et qu'elle compare les #variants.

Les 2/3 des échantillons sont du B.1.1.7, 20 % sont des souches sauvages et 6 % sont a priori du B.1.351 (P.1 est très rare en France).

3/N
Read 8 tweets
21 Apr
Nous sommes interpellé⋅e⋅s à propos de la #virulence plus élevée du #variant de #SARSCoV2 B.1.1.7 (ou #voc).

Certain⋅e⋅s y voient des études "contradictoires".

Tour d’horizon rapide avec deux études qui nous semblent solides et deux études, disons... «médiatiques».

1/N
La première étude du @bmj_latest a suivi plus de 54.000 patients et analysé la mortalité après 28 jours.

L’infection par B.1.1.7 multiplierait le risque de décès par 1,32 à 2,04 par rapport à l'infection par un virus d'une autre lignée.

bmj.com/content/372/bm…

2/N
La seconde étude publiée dans @nature analyse plus de 2 millions de tests PCR et plus de 17.000 décès avec des outils statistiques pointus.

Elle conclue que l’infection par B.1.1.7 augmente le risque de décès de 39 à 72 %.

nature.com/articles/s4158…

3/N
Read 12 tweets
18 Mar
Le preprint de notre analyse des #Ct des tests #RTPCR de #SARSCoV2, en partenariat avec la Société Française de Microbiologie et plus de 20 laboratoires de virologie français est maintenant en ligne. **NON RELU PAR LES PAIRS**

medrxiv.org/content/10.110…
1/N
Nous y analysons des valeurs quantitatives de millions de tests #RTPCR effectués en France en 2020 : les Ct, ou cycles de doublement.

assets.publishing.service.gov.uk/government/upl… (doc très clair en anglais)

publichealthontario.ca/-/media/docume… (doc en français)

**NON RELU PAR LES PAIRS**
2/N
Il y a eu un débat sur ces Ct et l'opportunité de les communiquer aux patients.

Primo, cela dépend de l'échantillon. Secundo, pour les #coronavirus, il est risqué de voir dans le nombre de copies d'ARN une charge virale.
osf.io/5gra3/

**NON RELU PAR LES PAIRS**
3/N
Read 11 tweets
24 Feb
Notre analyse de la progression des #variants en France à partir de tests réalisés par le laboratoire CERBA et le @CHU_Montpellier est en preprint et en revue.

La carte régionale de la fréquence estimée des variants au 20 fév (scénario conservateur).

medrxiv.org/content/10.110…
1/N Image
Nous avons analysé les facteurs de risques et, comme @SantePubliqueFr trouvons que la proportion de variants est plus élevée chez les plus jeunes.

Cela a aussi été décrit en Angleterre.

On ne peut pas encore trancher entre des raisons biologiques et épidémiologiques.

2/N Image
On retrouve moins les variants dans les tests issus de milieux hospitalier (patients #COVID19).

C’est logique car il y a environ 14 jours entre infection et hospitalisation.

Ignorer l'origine des échantillons, c'est sous-estimer la propagation actuelle des #variants !

3/N Image
Read 8 tweets
10 Feb
Au 8 Fév, la France avait contribué un peu plus de 5.000 génomes de #SARSCoV2 sur la base de données internationale @GISAID

Énième illustration de l'abandon de la recherche et de la santé publiques, même depuis Déc 2020, nous sommes à 236 génomes partagés par semaine.

1/N
Depuis le 5 Fev, le séquençage est remboursé (avant, CHU et labos en étaient pour leur frais).

Mais le séquençage #Sanger (500 nucléotides donc 2% du génome du virus) est remboursé à 200 € comme le séquençage #NGS (>28.000 positions du génome).

legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTE…
2/N
Pour info, le #Sanger coûte moins de 10 € alors que le #NGS oscille entre 50 et 200 € pour de tels échantillons selon les protocoles.

Mais en France on est surtout équipés pour le Sanger... Problème : ça n'apportera rien de plus que des PCR ciblées sur 3 ou 4 positions.

3/N
Read 4 tweets
2 Feb
Notre site #COVIDici permet de visualiser l’épidémie de #COVID19 par région et département, ainsi que de visualiser les tendances sur 2 semaines basé sur notre modèle épidémiologique.

Merci à @Occitanie et à @IFB_Bioinfo pour leur aide !

cloudapps.france-bioinformatique.fr/covidici/

1/N #Thread
Sur #COVIDici, la courbe n’est pas un bête lissage des données mais issue d’un modèle mécanistique.

Il est donc normal qu’à des endroits les prévisions soient loin des données. Cela permet d'avancer en cherchant pourquoi cet endroit est différent.

medrxiv.org/content/10.110…
2/N
Le modèle se base sur les admissions quotidiennes en #réanimation. La prévision sur ce chiffre est donc la plus robuste.

Des informations sur la proportion de létalité, l’intervalle sériel, les temps de séjour en réanimation sont ajoutées au modèle.

data.gouv.fr/fr/datasets/do…
3/N
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