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27 Oct, 8 tweets, 5 min read
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
Scénario B1, les #couvrefeux ont eu un effet limité et des mesures plus strictes sont mises en place très rapidement (ici le 4 nov). On resterait alors sous la barre des 5.000 lits occupés en réanimation et le pic serait atteint la deuxième semaine de novembre. 4/8
Scénario B2, là encore si les #couvrefeux ont eu une efficacité limitée mais que les mesures plus strictes sont mises en place une semaine plus tard (ici le 11 nov). On dépasse alors les 5.000 lits occupés en réanimation au pic qui se produit fin novembre. 5/8
Scénario C1, l'effet des #couvrefeux aurait été compensé par d'autres phénomènes (températures à la baisse). Si des mesures strictes sont mises en place très rapidement (2 nov), le pic épidémique serait atteint vers fin nov avec plus de 5.000 lits occupés en réanimation. 6/8
Scénario C2, là encore, aucune baisse de la vitesse de l'épidémie de #COVID19 en oct. et une réponse plus lente (le 9 nov), auquel cas on risquerait un pic épidémique majeur (près de 10.000 lits occupés en réanimation) début déc. 7/8
Ces prévisions font l'hypothèse que les tendances actuelles seront stables dans les prochains jours. Impossible de savoir ce que la présidence et le #gouvernement ont en tête, ni de savoir comment ils réagiront. Le débat aurait du avoir lieu en août... 8/8 @threadreaderapp unroll

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21 Oct
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
Read 6 tweets
15 Sep
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
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10 Sep
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
Read 10 tweets
9 Sep
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
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