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May 29, 2021 8 tweets 7 min read Read on X
** 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 Image
** non relu par les pairs **

En résumé, on trouve un pic de charge viral plus élevé pour les variants et, dans le cas de B.1.1.7, cet effet est corrélé avec l'âge (le pic est plus élevé chez les personnes plus âgées).

4/N Image
** Non relu par les pairs **

On trouve aussi que la baisse charge virale serait plus faible pour le #variant B.1.1.7, ce qui conduit à des durées de périodes infectieuses plus longues (+0,8 jour). Pour les personnes hospitalisées, cette durée est plus longue (+1,5 jours).

5/N Image
** non relu par les pairs **

Au niveau épidémiologique (on fait un lien entre Ct et infectiosité via l'intervalle sériel), ces différences de cinétique intra-hôte se traduiraient par des avantages de transmission des #variants dépendants de la démographie de la population.

6/N Image
** non relus par les pairs **

Les avantages de transmission pour les #variants estimés à partir des cinétiques sont très cohérents avec nos estimations sur les données épidémiologique (40 % pour V1 avec l'intervalle sériel de Nishiura et alii).

medrxiv.org/content/10.110…

7/N
Merci à l'équipe de #CERBA et au @CHU_Montpellier pour cette collaboration autour des données de criblage (étude NCT04653844) et à @BaptElie pour l'analyse en un temps record.

PS : ces résultats sont cohérents avec ceux de l'équipe de @FrancoisJB

hal.sorbonne-universite.fr/hal-03217231/

8/N

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Jun 2, 2022
Sur les cas de #variole #simesque (#MPXV) détectés de par le monde, quelques réflexions d'épidémiologie, de modélisation et d'évolution de l'équipe.

Car, pour le moment, ce sont surtout les #génomes viraux qui apportent des indications !

ecdc.europa.eu/en/news-events…

1/N
Sans entrer dans les détails, ces infections sont causées par un (gros) #virus à #ADN.

Pour des détails cliniques et thérapeutiques, @MarcGozlan a un post très détaillé en #acceslibre 👇
lemonde.fr/blog/realitesb…

2/N
Les épidémies de #MPXV sont beaucoup étudiées par les modélisateurs car elles ont, habituellement, un #R0<1. Autrement dit, on s'attend à ce qu'elles régressent vite.

Notre collègue @jlloydsmith les a beaucoup analysées :
journals.plos.org/ploscompbiol/a…
3/N
Read 14 tweets
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
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
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