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Nov 18, 2020 11 tweets 5 min read
Probablement du fait de la baisse des températures, les pays européens augmentent les mesures de restriction contre #Covid_19 (couvre-feux, confinement suggéré, imposé...).

Une grosse différence réside dans le #seuil de déclenchement de ces mesures strictes.

1/n Thread
Pour la variation des mesures de contrôle, il existe une visualisation par @OurWorldInData avec un indice de sévérité de la réponse (même si cet indice reste relativement arbitraire).

2/n
ourworldindata.org/grapher/covid-…
Dans certains pays comme l'Angleterre, l'Italie ou la France, le seuil de déclenchement du durcissement semble très élevé. En France, on a attendu que les services de réanimation soient remplis au tiers de patient⋅e⋅s #COVID19.

3/n
À l'inverse, des pays comme le Danemark ou l'Allemagne ont un #seuil bien plus faible à partir duquel ils durcissent leurs mesures de contrôle. Ainsi, l'Allemagne a mis en place des mesures similaires à la France avec environ 6 semaines d'avance.

4/n
Dans une stratégie de #stopandgo, Vaut-il mieux un durcissement local rapide ou, au contraire, attendre vraiment que les services de soins soient saturés ?

À tous points de vue, attendre semble un mauvaise idée...

5/n Image
D'une part, la proportion du temps passée en condition de durcissement (par exemple #confinement local) est indépendante du #seuil de déclenchement local. On le voit sur ce graphique où la durée passée en "relachement" dépend du contrôle maintenu hors confinement.

6/n Image
En effet, si vous réagissez tôt, vous allez revenir plus vite sous le seuil de déclemement du contrôle local. À l'inverse, plus vous attendez, plus il faut un confinement long pour revenir au seuil. On le voit en simulant un 1er confinement plus ou moins tardif.

7/n Image
Donc l'argument selon lequel un confinement plus tardif limiterait les dégâts sociaux, psychologiques et économiques ne semble pas tenir la route.
An contraire, le confinement tardif maximise la pression sur le système hospitalier et le nombre de victimes du #COVID19.

8/n
Un autre désavantage de la stratégie "attentiste" est que la plupart des mesures de contrôle de l'épidémie perdent en efficacité quand la prévalence augmente. On le voit avec la stratégie tester/tracer/isoler, qui devient cosmétique avec plus de 10.000 infections par jour.

9/n
Pour être francs, un intérêt à attendre pour des dirigeants est qu'il permet ne pas contredire les populistes et de s'épagner un débat quant au choix des mesures les plus à même de contrôler l'épidémie. Sans parler de la question : Qui va payer les coûts ?

10/n
En résumé, que ce soit du point de vue sanitaire, social, démocratique, voire économique, retarder le plus possible la mise en place des mesures de contrôle de l'épidémie plus strictes semble n'avoir que des désavantages pour le plus grand nombre...

11/n @threadreaderapp unroll

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Aug 28, 2021
🌟 Combien de décès hospitaliers et de séjours en soins critiques la #VaccinationCovid a-t-elle permis d'éviter en France ?

doi.org/10.31219/osf.i…

Nous venons de finaliser une étude (non encore évaluée par les pairs ⚠️) pour essayer de l'estimer.

Un fil 1/n 🧵👇
L'efficacité des vaccins 💉contre les formes symptomatiques et sévères est bien établie. Toutefois, pour estimer le nombre de formes critiques évitées *en vie réelle*, il est indispensable d'intégrer de la réduction de la circulation virale conférée par la vaccination. 2/n
Pour cela, nous avons utilisé notre modèle COVIDSIM, dont les projections feront l'objet d'une analyse rétrospective à paraître dans les prochains jours dans @AccpmJ, afin de réaliser des simulations contrefactuelles. 3/n
Read 17 tweets
Aug 24, 2021
Peut-on mieux anticiper la dynamique hospitalière de #COVID19 à l’aide des données numériques de mobilité ?

Des travaux de Christian Selinger (@ird_fr) avec @samuel_alizon (@CNRS) et @choisy_marc (@OUCRU_Vietnam) sont publiés en août sur ce sujet.

ijidonline.com/article/S1201-…

1/N
Grâce à un partenariat avec l’opération @DataForGood_FR de @FacebookFR et l’@umontpellier, l'équipe a pu valider un modèle qui vise à expliquer les variations des nombres quotidiens d’admission et de décès à l'hôpital pour #COVID19.

dataforgood.fr

2/N
L’originalité de l’approche réside dans le modèle et les données utilisées.

@FacebookFR donne accès à des données de #colocalisation entre 2 personnes, plus appropriées pour une épidémie car reflètant un #contact (et non juste la position d'une personne).

3/N
Read 11 tweets
Jul 20, 2021
Dans notre dernière étude publiée dans @Eurosurveillanc, journal de l'@ECDC_EU,
nous présentons 4 projections de #COVIDSIM calibré
avec l'avantage de transmission du #VariantDelta estimé à partir des données PCR du laboratoire #CERBA. 1/12
eurosurveillance.org/content/10.280…
Les hypothèses communes sont plutôt optimistes : 1) la vaccination est rapide (66% de la population totale vaccinée 2 doses au 1e sept.),
2) aucun relâchement des gestes barrières n'a lieu avant au moins le 14 juil., 2/12
3) le R au 5 juil. valant 1.14 (ce que l'on estime actuellement sur les données d'admissions en soins critiques). 3/12
Read 12 tweets
May 29, 2021
** 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
Apr 21, 2021
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
Mar 18, 2021
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

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