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Équipe de modélisation de l'épidémiologie et de l'évolution des maladies infectieuses (CNRS, IRD, Université de Montpellier)
haiech jacques Profile picture 1 added to My Authors
20 Jul
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
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29 May
** 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
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21 Apr
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
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18 Mar
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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24 Feb
Notre analyse de la progression des #variants en France à partir de tests réalisés par le laboratoire CERBA et le @CHU_Montpellier est en preprint et en revue.

La carte régionale de la fréquence estimée des variants au 20 fév (scénario conservateur).

medrxiv.org/content/10.110…
1/N Image
Nous avons analysé les facteurs de risques et, comme @SantePubliqueFr trouvons que la proportion de variants est plus élevée chez les plus jeunes.

Cela a aussi été décrit en Angleterre.

On ne peut pas encore trancher entre des raisons biologiques et épidémiologiques.

2/N Image
On retrouve moins les variants dans les tests issus de milieux hospitalier (patients #COVID19).

C’est logique car il y a environ 14 jours entre infection et hospitalisation.

Ignorer l'origine des échantillons, c'est sous-estimer la propagation actuelle des #variants !

3/N Image
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10 Feb
Au 8 Fév, la France avait contribué un peu plus de 5.000 génomes de #SARSCoV2 sur la base de données internationale @GISAID

Énième illustration de l'abandon de la recherche et de la santé publiques, même depuis Déc 2020, nous sommes à 236 génomes partagés par semaine.

1/N
Depuis le 5 Fev, le séquençage est remboursé (avant, CHU et labos en étaient pour leur frais).

Mais le séquençage #Sanger (500 nucléotides donc 2% du génome du virus) est remboursé à 200 € comme le séquençage #NGS (>28.000 positions du génome).

legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTE…
2/N
Pour info, le #Sanger coûte moins de 10 € alors que le #NGS oscille entre 50 et 200 € pour de tels échantillons selon les protocoles.

Mais en France on est surtout équipés pour le Sanger... Problème : ça n'apportera rien de plus que des PCR ciblées sur 3 ou 4 positions.

3/N
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2 Feb
Notre site #COVIDici permet de visualiser l’épidémie de #COVID19 par région et département, ainsi que de visualiser les tendances sur 2 semaines basé sur notre modèle épidémiologique.

Merci à @Occitanie et à @IFB_Bioinfo pour leur aide !

cloudapps.france-bioinformatique.fr/covidici/

1/N #Thread
Sur #COVIDici, la courbe n’est pas un bête lissage des données mais issue d’un modèle mécanistique.

Il est donc normal qu’à des endroits les prévisions soient loin des données. Cela permet d'avancer en cherchant pourquoi cet endroit est différent.

medrxiv.org/content/10.110…
2/N
Le modèle se base sur les admissions quotidiennes en #réanimation. La prévision sur ce chiffre est donc la plus robuste.

Des informations sur la proportion de létalité, l’intervalle sériel, les temps de séjour en réanimation sont ajoutées au modèle.

data.gouv.fr/fr/datasets/do…
3/N
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22 Jan
Estimations et projections de COVIDSIM (medrxiv.org/content/10.110…) au 21 janvier 2021. 1/N
Le nombre de reproduction R est estimé à 1,09 [1,06 – 1,12], en concordance avec les approches statistiques. 2/N
Ce nombre est relativement stable depuis 2 semaines et rend compte de l'effet des fêtes de fin d'année. L'épidémie n'est plus sous contrôle, nous faisons face à un rebond avec un temps de doublement entre 1 et 2 mois.
Nous l'avions prévu en décembre :

3/N
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11 Jan
First analyses support the idea that #B117 #SARSCoV2 #VOC has an increased transmissibility but unchanged clinical severity compared to already circulating variants. Is really an increase in transmission more problematic than an increase in lethality? Well, it depends. Thread 1/N
To keep things simple, let us, once again, take the canonical SIR model (Kermack & McKendrick, 1927) and look at how the cumulative mortality of COVID-19 would vary through time assuming no initial immunity (nor vaccination) but public health measures such that R < R0 = 3. 2/N
We explore 3 hypothetical scenarios: 1 (in grey) is the baseline -- as if the mutations carried by the variant were epidemiologically neutral; 2 (in pink) simulates a 50% increase in transmission and 3 (in blue) represents a 50% increase in lethality. 3/N
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11 Jan
Le #variant #B117 de #SARSCoV2 détecté outre-Manche fait la une.

Des modèles de fin Déc suggèrent que son R0 est plus de 50 % supérieur aux autres variants.

Cause ou conséquence ? Le variant s’est-il fixé « par hasard » ou de par son avantage ?

On en sait un peu plus.

1/N
Le #variant #B117 a été détecté car 25 % des tests #PCR britanniques ont 3 cibles dans le génome viral et, pour le #B117, 2 sur 3 sont positives. Mais seul le séquençage permet d’être sûr.

Selon @PHE_uk, en Oct, 3 % des tests douteux étaient liés à #B117, en Déc > 95 %

2/N
Les analyses préliminaires de @cmmid_lshtm montrent que ce #variant s’est propagé rapidement dans des régions mais pas dans d’autres.

Les données de mobilité ne semblent pas expliquer ces différences. L'avantage de #B117 serait alors de 50 à 74 %.

cmmid.github.io/topics/covid19…
3/N
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9 Jan
Comment pourrait évoluer la #virulence du #SARSCoV2 pour l'homme ?

Quelques éléments de réponse dans ce #thread.

Pour des détails, il y a notre Rapport 12 du mois d'août :
covid-ete.ouvaton.org/Rapport12.html

1/N
La #virulence est le mal qu’un parasite (virus, bactérie,...) fait à son hôte.

Dans le cas du #SARS-CoV-2, on peut la mesurer via le risque d’être hospitalisé ou de décéder. Sachant que cela dépend fortement de l’âge.
thelancet.com/journals/lanin…
2/N
Contrairement à une idée répandue, les parasites n’évoluent pas tous pour rapidement devenir avirulents.

La #tuberculose est restée virulente.

Quand au #VIH, sa virulence semble même avoir #augmenté depuis les années 1980.
thelancet.com/journals/lanhi…
3/N
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24 Dec 20
Si la tendance de hausse lente de l'épidémie observée depuis décembre se maintient (R entre 1,0 et 1,1), contrairement à la première vague les services hospitaliers demeureront sous tension (3000 personnes en soins intensifs au 1er Fév selon un scénario médian). 1/5 thread
Si on rajoute un effet du réveillon de Noël (supposons R = 1,5 pendant 2 jours), cela suffirait malheureusement à faire repartir l'épidémie avec un risque prononcé d'avoir plus de 3000 personnes en soins intensifs au 1er Fév. 2/5
Une réponse à ce risque potentiel qui, selon les médias, se discuterait en haut lieu serait de reconfiner la population très vite. Effectivement, un reconfinement dès le 26 Déc faisant passer le R à 0,8 enraye l'épidémie. 3/5
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13 Dec 20
Le 8 Déc, le Directeur Général Délégué à l’Innovation du @CNRS a écrit pour vendre le plan du gouvernement de 300 M€ pour "préserver l’emploi dans la R&D".

Traduction : amplifier la #fraude_fiscale du crédit impôt recherche #CIR.

Avec un beau lapsus en prime (page 2) !

1/n
M. Jean-Luc Moullet, le délégué à l’innovation en question, est une incarnation du « pantouflage » à la française.

cnrs.fr/fr/personne/je…

2/n
Il incarne aussi ce fossé entre une direction du @CNRS au service des gouvernements (qui les nomment), ne comprenant que le #Buisness, et les personnels, dédiés au #servicepublic et à la #recherche_fondamentale.

lemonde.fr/blog/huet/2018…

3/n
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7 Dec 20
Le temps de division par 2 des hospitalisations #COVID19 est d'environ 50 jours avec les chiffres du 6 Déc (état de l'épidémie la semaine du 16 Nov).

L'épidémie ralentit moins vite que les deux semaines précédentes où les temps étaient respectivment de 12,5 et 21 jours.

1/n
Si on regarde les admissions en réanimation, l'effet est moins prononcé avec une taille d'épidémie qui se divise par deux tous les 25 jours (contre 12 et 17 jours les deux semaines précédentes).

Toutefois, il y a aussi plus de bruit car moins de cas...

2/n
Sur les dépistages (RT-PCR et antigéniques), la baisse est très forte la semaine du 29 Nov (division tous les 6 jours) avec un ralentissement la semaine du 22 Nov (division tous les 40 jours).

Toutefois les données de dépistage sont peu idéales (cf nos tweets précédents).

3/n
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20 Nov 20
À partir des chiffres hospitaliers et des décès jusqu’au 17 nov, nous estimons avec #COVIDSIM un Rt national de 0.82 [0.70 - 0.89] avec actuellement entre 180.000 et 380.000 porteuses de l’infection et de 11.800 à 30.700 nouvelles infections par jour. 1/n Thread
Ceci correspond à notre scénario "plus réaliste" mais "optimiste" d'autant que la baisse du nombre de reproduction semble avoir été amorcée avant le début du confinement (effet #couvrefeux et/ou #vacances). 2/n
Si la tendance se poursuit, au 1er Déc la prévalence serait de l’ordre de 178.000, les admissions en réa entre 130 et 300 par jour (contre 350 environ aujourd'hui) et il y aurait environ 13.000 nouvelles infections par jour (entre 5.400 et 23.200). 3/n
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18 Nov 20
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
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18 Nov 20
Dans @lemondefr, @JeanCASTEX déclare qu'il était « extrêmement difficile d’anticiper » la #deuxiemevague de #COVID19. Petit retour sur les prévisions de @santeprevention et du Conseil Scientifique depuis juillet... 1/n Thread
lemonde.fr/politique/arti…
27 Juillet, le Conseil Scientifique écrit dans on avis n°8 : "A moyen terme, cet avis envisage ce que pourrait être une reprise de la circulation du virus à un haut niveau à l'automne 2020."
solidarites-sante.gouv.fr/actualites/pre…
2/n
4 août : le conseil scientifique alerte via @franceinfo francetvinfo.fr/sante/maladie/…]
3/n
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11 Nov 20
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
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6 Nov 20
#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 20
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…
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4 Nov 20
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
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