Actuellement, la France met en place un contrôle strict local de l’épidémie de #COVID dans des villes ou départements quand des #seuils d’alerte sont dépassés. Ceci s’appelle « contrôle adaptatif » ou « #stop_and_go » en anglais. Thread 1/10
Cette option est différente du « contrôle cyclique », qui consisterait par exemple à fixer à l’avance les jours de la semaine où le contrôle strict s’exerce. Par exemple, on pourrait ne renforcer les mesures de contrôle que les mercredi et jeudi. 2/10
Une des différences est qu’avec le « contrôle adaptatif », il faut choisir le #seuil à partir duquel on active le contrôle renforcé. Parmi les différents #indicateurs, et vu la saturation actuelle des tests, le nombre d’admissions en #reanimation semble le plus pertinent. 3/10
L’autre paramètre est le % de relâchement hors des périodes de contrôle, ici noté ici PRRC. Si on relâche tout (plus de masques ni de distanciation sociale), alors PRRC=1. Pendant le confinement national en France, on avait environ PRRC=0,5. 4/10
Plus le relâchement est important hors des phases de contrôle strict, moins on peut bénéficier de ces phases de relâchement. Ainsi, en revenant à une situation pré-épidémique et relâchant tout, il faudrait être en contrôle strict 4 jours sur 5 environ. 5/10
Dans ce modèle, la variable réponse est le nombre de décès d’ici fin 2020. Pour simplifier le contrôle strict est fixé à PCCR=0,5 (confinement français en avril). On voit que plus le relâchement est grand (en vert) hors des phases de confinement, plus il y a de décès. 6/10
Plus le #seuil d’admissions en #reanimation qui sert de déclencheur est élevé (trianglesà, plus il y a de décès aussi. Surtout si ce seuil dépasse les 30 admissions par jour au niveau national. Aujourd’hui, on compte environ 120 admissions par jour en moyenne. 7/10
Attendre que les services de réanimation saturent pour renforcer le contrôle de l’épidémie ne semble donc pas optimale pour limiter la mortalité. C’est aussi une contrainte pour les hospitaliers, maintenus sous tension. Et pas sûr que ça limite la durée du contrôle strict... 8/10
En effet, la proportion du temps passée en relâchement vs. contrôle strict semble dépendre avant tout du contrôle maintenu sur l’épidémie en période de relâchement, comme nous le montrons dans cet article : doi.org/10.1101/2020.0… 9/10
En résumé, pour passer le moins de temps possible avec un contrôle strict (confinement), il faut maintenir au mieux les gestes moins contraignants (port du masque, distanciation physique, lavage des mains…) @threadreaderapp
unroll 10/10
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À partir des données de réa et décès #COVID19france au 26 oct (donc avant les couvre-feux), l'équipe (@MT_Sofonea) estime :
R(t) = 1,25 [1,20-1,30]
population actuellement infectée = 0,9 [0,8-1,2] %
infections par jour = 69.000 [56.000-89.000] doi.org/10.1101/2020.0… thread 1/8
Après une accalmie à la mi-septembre, l'épidémie repartirait plus rapidement en octobre. On estime aussi qu'au 26 oct, environ 5,7 [5,3 - 6,1] % de la population a été infectée. On détecte aussi une diminution de la proportion de létalité de 15 % avant et après juillet. 2/8
Scénario A, si les #couvrefeux ont eu un effet en diminuant le #nombre_de_reproduction sous 1 depuis le 17 oct, alors on s'attend à un pic épidémique vers la mi-novembre sous la barre des 4.000 lits occupés en réanimation. 3/8
La valeur du #R0 (nombre de reproduction de base) n'est pas spécifique à un agent infectieux. Elle a deux composantes, l'une biologique et l'autre sociale. Pour plus de détails sur son calcul, voir notre note covid-ete.ouvaton.org/Note_R0.html 1/6 thread
Toutes choses étant égales par ailleurs, plus un virus cause des infections longues, plus il survit longtemps dans l’environnement extérieur, plus les personnes infectées on des virémies élevées, plus le #R0 est élevé. C'est la dimension biologique (ou virologique). 2/6
Mais, pour un même virus, la population où il se propage joue un grand déterminant sur la valeur du #R0. Ainsi, le nombre de contacts par personne par unité de temps ou encore la structure des réseaux d'interactions entre les personnes influent sur le #R0. 3/6
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
Pourquoi laisser le #COVID-19 se propager chez les plus jeunes n'est pas une si bonne idée... Thread 1/10
Car la proportion de létalité (#IFR) dépend de l'âge : environ 4 décès pour 100 infections pour les 70/79 ans, 2/100 pour le 60/69 ans, 0,5/100 pour les 50/59 ans (selon Verity et al 2020). covid-ete.ouvaton.org/Note_IFR.html 2/10
D'ailleurs, le fait que les personnes infectées en juillet/août étaient plus jeunes que celles en mars/avril permet d'expliquer une baisse de 30 % de la mortalité. 3/10
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