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
Donc, pour un virus donné, comparer le #R0 d'épidémies dans différentes populations peut nous en apprendre plus quant aux populations dans lesquelles il se propage. 4/6
Comparer des #R0 d'épidémies causées par des virus différents dans une même population peut nous donner des indications quant aux modes de transmission ou à la biologie des virus. Toutefois, il est rare de pouvoir de pouvoir délimiter une population de manière aussi nette. 5/6
Mais impossible de tirer des conclusions fines en comparant les #R0 de virus différents se propageant dans des populations différentes... 6/6 @threadreaderapp
unroll
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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
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