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Numéro de reproduction de COVID-19 et comment il associe aux mesures de santé publique

Une étude neuve publiée sur le medRxiv* de serveur de prétirage indique en mai 2020 l'utilisation d'un modèle dynamique de SEIR de recenser des variations du nombre reproducteur de SARS-CoV-2 au fil du temps, utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Ceci a pu aider à modéliser et prévoir les résultats des solutions variées de santé publique.

Le numéro reproducteur

Le numéro reproducteur est devenu la condition la plus discutée dans la pandémie du courant COVID-19. Ce numéro, représenté comme R0, se rapporte au nombre d'infections neuves qu'une personne infectée peut entraîner dans une population susceptible. On l'a employé pour justifier et expliquer pourquoi les lockdowns, les stratégies distançantes et et autres sociales d'atténuation sont nécessaires pour maintenir le péage de compte et de mort de cas inférieur dans cette pandémie.

Si le R0 est au-dessus de 1, les races de chaque infection davantage, et la manifestation continueront à se développer. Quand il tombe en-dessous de 1, la manifestation continuera mais à un taux de mortalité inférieur, puisque moins de 1 cas infecté suit la définition d'un cas plus tôt de la mort ou de guérison.

En raison des changements du pays, de la culture, du type de calcul, et de l'étape de manifestation, le R0 a été rapporté avec des grandeurs hautement différentes. Quoiqu'il soit important, il semble compliqué obtenir à une valeur précise et prévue due aux limitations de caractéristiques et aux inexactitudes d'enregistrement. D'ailleurs, l'observation directe du R0 semble impossible.

Le premier R0 rapporté était de Wuhan, à 2,2, en raison du traçage de contact direct. Ceci est devenue suspect dû au volume de cas, menant à la perte de systèmes de santé et de moyens de tests insuffisants à cette étape, ainsi que définitions en évolution de cas. Même aujourd'hui, le choix modèle, commençant des conditions, et d'autres suppositions forment le calcul final, qui a mené à un large éventail de valeurs R0 à partir de 2.2-3.6 à 4.1-6.5.

Le modèle de SEIR

L'étude actuelle emploie le modèle de SEIR. C'est un modèle de compartiment, courant dans les études épidémiologiques. Il montre comment la maladie progresse par des interactions entre 4 compartiments, à savoir, susceptibles, exposé, infectieux, et récupéré. Il est basé sur trois paramètres, les régimes auxquels les gens susceptibles deviennent exposés (β), exposé devenu infectieux (α), et l'infectieux devenu récupéré (γ). Les deux derniers sont inversement associés à la période latente et à la période infectieuse, respectivement.

La période latente est le temps l'où une personne exposée n'est pas encore infectieuse, et la période infectieuse est la durée où une personne infectée peut infecter d'autres. Ceux-ci peuvent différer de 2-6 jours et de 3-18 jours.

Ce modèle capte l'aspect le plus essentiel d'un modèle épidémiologique, c.-à-d., le passage de susceptible de la condition exposée. Ceci changera avec la taille des populations susceptibles et infectieuses et le régime du contact entre elles, ainsi que sera inversement proportionnel au délai d'exécution.

La discussion de lockdown

Dans les 45 jours du premier cas COVID-19 rapporté en Europe, le 24 janvier 2020, la pandémie avait affecté tous les 27 pays de l'Union européenne, ayant pour résultat un lockdown dans toute l'UE de toutes les frontières extérieures. D'ici les deux semaines prochaines, beaucoup de restrictions et de lockdowns de course locaux ont suivi, avec un déclin de 95% dans des transports aériens entre les pays d'UE. Ceci a suscité l'immense désaccord basé principalement sur un manque d'accord pour la façon dont ceci réussirait à réduire le nombre de cas neufs.

Conclusion du numéro dynamique de reproduction

L'étude actuelle a visé à trouver des corrélations entre les lockdowns et à changer les états de manifestation. Elle emploie un modèle dynamique de SEIR pour réfléchir des régimes changeants de contact sous des paramètres de lockdown. Le modèle permet le calcul du R0 précis dans différentes conditions et l'à retard de temps entre n'importe quelle mesure de santé publique et son effet sur l'écart de manifestation. Ce ce dernier est un paramètre essentiel en décidant comment détendre des lockdowns d'une façon échelonnée, ainsi que fournir à des évaluations du risque chaque ligne de conduite.

R (t), le numéro reproducteur efficace, est un paramètre important dans ce modèle car il réfléchit le changement de R0 (le numéro fondamental de reproduction) avec des stratégies de temps et d'atténuation. Le R0 en travers de l'Europe est 4,5, étant le plus élevé en Espagne, la France, et l'Allemagne presque à 6,0, et le plus inférieur en Estonie, en Slovénie, et à Malte à environ 1,4.

Le numéro reproducteur efficace actuel droite est beaucoup inférieur, avec une valeur d'UE de moyen de 0,72, étant le plus élevé en Slovaquie, en Suède, et en Bulgarie à environ 1,1 et le plus inférieur en l'Autriche, la Chypre, et France à environ 0,3. La réduction relative du numéro de reproduction est la plus considérable en Suède, en Hongrie, et au Danemark, s'échelonnant de 0,58 à 0,44.

L'à retard de temps des restrictions de transports aériens à la réduction du nombre reproducteur efficace s'échelonne de 1 jour en France et au Luxembourg à 30 jours à Malte, avec un moyen d'UE de 13 jours.

Le modèle de SEIR prouve que l'immunité de troupeau est à environ infection atteinte de 78% si le numéro reproducteur est 4,5.

Avantages du modèle dynamique de SEIR

Le modèle dynamique utilisé ici tient compte d'un régime changeant de contact, de ce fait aidant à prévoir les conditions stables temporaires qui sont à partir de l'équilibre final d'immunité de troupeau. Celles-ci peuvent montrer massif et des évolutions rapides une fois que les restrictions et le social de course distançant des règlements sont décontractés, mais peuvent être étudiées avec ce modèle.

Le numéro reproducteur efficace changeant peut également mesurer la force des mesures de santé publique d'aider des polices de forme pour contenir la pandémie.

Il projette également beaucoup de lumière sur l'effet des interventions de santé publique, particulièrement restrictions de course, où la France a réagi le plus rapide et la Suède moins. L'à retard de temps à n'importe quel effet observable sur la courbure de boîte de vitesses est également mineur en France, à un jour, et le plus lent en Suède, à 21 jours.

L'apprentissage automatique est également exploité par les chercheurs pour évaluer l'énorme volume de caractéristiques de la pandémie et pour examiner des tendances et des corrélations. Ceci a fourni le numéro efficace de reproduction à l'UE, par exemple. C'est plus élevé que le numéro coté par l'Organisation Mondiale de la Santé (WHO) basée sur une étude tôt de traçage de contact à Wuhan, à 2,2 mais comparable au chiffre actuel cité de 5,7 pour l'épidémie de Wuhan.

Quitter le lockdown

Les chercheurs ont postulé trois ensembles de conditions ; un dans lequel le numéro reproducteur actuel droite est continuel au numéro reproducteur efficace R (t) ; et les autres deux réfléchissant l'effet d'une modification de droite au R0 fondamental de numéro de reproduction pour ce pays, plus d'un mois ou plus de 3 mois.

La Suède n'a pas imposé le lockdown obligatoire, et son numéro reproducteur est toujours au-dessus de 1, parmi les quelques pays en Europe qui sont dans une situation assimilée. Cependant, la situation suédoise ne changera probablement pas si les recommandations modérées actuelles sont retirées, à la différence de la pointe escarpée projetée dans quelques autres pays comme l'Autriche après le démontage du lockdown. Les mensonges de différence dans la bonne volonté de la personne de prendre la responsabilité d'à un santé.

Les chercheurs concluent, « notre modèle dynamique fournit la souplesse de simuler les effets et les chronologies des stratégies variées de contrôle et de sortie de manifestation pour aviser la prise de décision politique et pour recenser les solutions qui réduisent à un minimum le choc de COVID-19 sur la santé globale. »

Avis *Important

le medRxiv publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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