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11 Nov, 10 tweets, 5 min read
Ralentissement encore plus prononcé des temps de doublement de l'épidémie calculés sur les hospitalisations #COVID19 au niveau national au 10 nov. : environ 51 jours sur les 7 derniers jours, contre 21 jours la semaine précédente et 10 jours lors de l'annonce du confinement.
1/10
Rappelons que l'effet du confinement national n'est pas encore visible : les hospitalisations du 3 au 10 novembre reflètent l'état de l'épidémie entre le 16 et 31 octobre environ car il s'écoule entre 10 à 18 entre infection et hospitalisation.
2/10
medrxiv.org/content/10.110…
On voit aussi une hétérogénéité des nombre de reproduction calculés sur les hospitalisations dans les départements au 8 novembre (noir croissance, bleu foncé croissance potentielle, bleu clair décroissance potentielle, détails sur la légende sur covid-ete.ouvaton.org).
3/10
L'origine du ralentissement est compliquée. Deux effets possibles sont le renforcement des mesures de contrôle locales (type #couvrefeux) et les #vacancesdelatoussaint. Étrangement, l'indicateur d'Oxford n'indique pas de renforcement avant le 30 oct. 4/10
ourworldindata.org/grapher/covid-…
Le temps de doublement sur les tests positifs lui diminue par rapport à la semaine dernière : 23 jours contre 43 la semaine d’avant (effet "rentrée" ?). Mais attention aux biais potentiels des tests RT-PCR (variation de la population échantillonnée, nombre de tests faits).
5/10
Pour les incidence de décès #COVID19france, toujours au 10 nov., le ralentissement de l'épidémie est plus faible que pour les hospitalisations, ce qui est logique car il y a un décalage plus important entre cette donnée et l'état de l'épidémie.
6/10
Le ralentissement de l'épidémie pré-confinement est un signe optimiste puisqu'on part de moins loin pour contrôler l'épidémie. On devrait savoir cette semaine (ou début de prochaine) si le confinement a eu l'effet attendu avec un pic d'incidence des hospitalisations.
7/10
Il faudra attendre au mieux la semaine prochaine pour voir un pic de prévalence (nombre de personnes hospitalisées). Les hôpitaux vont donc rester sous tension extrême, ce qui aurait pu être évité si les prévisions scientifiques avaient été entendues
8/10
Enfin, il faudra attendre plus longtemps afin d'estimer l'effet exact du confinement sur l'épidémie c'est-à-dire à quel point le nombre de reproduction est inférieur à 1 et à quelle vitesse l'épidémie décroît (temps de division par deux au lieu du temps de doublement).
9/10
Plus les mesures de contrôle sont appliquées tôt dans une épidémie, plus elles ont un effet. En laissant l'épidémie s'étendre, on perd les options les moins contraignantes. La France n'a pas débattu des options et a attendu très tard pour réagir...
10/10 @threadreaderapp unroll

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6 Nov
#deuxiemeVague de #COVID19france : il est encore trop tôt pour estimer l'effet du #confinement2, notre modèle COVIDSIM nous permet de simuler 4 scénarios pour les prochaines semaines. 1/n Thread
Au cours de la 1e vague, le #confinement avait réduit le nb de reproduction (R) de 3 à 0,7 (cf nos estimations de l'époque : medrxiv.org/content/10.110…). Compte tenu des différences de restrictions entre les deux confinement, il est peu vraisemblable que le R actuel soit de 0,7. 2/n
Le scénario R = 0,7 (A) constitue donc une borne inférieure nette. En revanche, R = 1 correspond un à un contrôle insuffisant, qui appellerait à un durcissement des restrictions (que nous fixons arbitrairement au 15 novembre avec pour effet de R = 0,9 dès lors) (B). 3/n
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5 Nov
À propos de #mutations du #SARSCoV2 chez les #Visons au #Danemark peu d'infos et, au minimum, une communication catastrophique. Deux threads détaillés de @firefoxx66 et @BallouxFrancois qu'on résume en français 1/10 Thread
threadreaderapp.com/thread/1324085…
threadreaderapp.com/thread/1324095…
Les visons sont, comme beaucoup de mammifères, infectés par le #SARSCoV2 avec des symptômes légers. Les élevages peuvent donc être un réservoir. Et, pour la grippe aviaire, l'homogénéité génétique des animaux d'élevage favorise les souches virulentes. 2/10
adioscorona.org/themes-questio…
Il y a déjà eu des épidémies de #SARSCoV2 dans des élevages de visons aux Pays-Bas en juin qui ont conduit à des abattages massifs à cause des passages à l'homme (on a estimé que 50.000 infections ont été indirectement liées à ces élevages). 3/10
sciencemag.org/news/2020/06/c…
Read 10 tweets
4 Nov
Si une proportion suffisante de la population est immunisée contre un maladie infectieuse, elle ne peut plus causer d’épidémie. Ce seuil dépend du nombre de reproduction qui varie au cours du temps et dans l'espace. Peut-on envisager des immunités de groupe locales ? 1/10 thread
Si le nombre de reproduction de l’épidémie est noté R, alors le seuil d’immunité de groupe est 1-1/R. En l’absence de tout contrôle, on estime que R=R0=3 en France et donc le seuil national d’immunité de groupe serait de 66 %. Cf notre Rapport 2
covid-ete.ouvaton.org/Rapport2_Immun… 2/10
Précision : ce seuil suppose que l’immunité est parfaite après infection et aussi que la population n’est pas hétérogène. En théorie, des super-propagateurs pourraient être immunisés plus rapidement, permettant d’atteindre une immunité de groupe avec un seuil plus bas. 3/10
Read 10 tweets
27 Oct
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
Read 8 tweets
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
5 Oct
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 Image
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
Read 10 tweets

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