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SARS-CoV-2 peut-il s'éteindre sans immunité ?

Pendant que la pandémie COVID-19 continue à prendre à des milliers de durées chaque jour dans différentes parties du monde, la recherche vaccinique et antivirale continue, comme seul espoir d'émergence de dessous l'ombre du coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de syndrôme respiratoire aigu sévère. Cependant, une étude récente de chercheur Bhavin S Khatri à l'université impériale Londres et publié sur le medRxiv* de serveur de prétirage propose en août 2020 que le virus SARS-CoV-2 puisse s'éteindre plus rapidement que la pensée, si le numéro de reproduction est le bas maintenu.

MONSIEUR modèle

Le modèle de MONSIEUR (Susceptible-Infecté-Récupéré) a resté des modèles meilleur-utilisés pour comprendre l'évolution d'une épidémie puisqu'il a été introduit la première fois. MONSIEUR simplifie beaucoup de facteurs liés à la transmission de la maladie en travers de différents populations et lieux et laps de temps. Cependant, sa force se situe dans sa capacité de condenser l'épidémie dans quelques paramètres principaux.

Un des facteurs les plus critiques qui déterminent le cours d'une épidémie est le numéro efficace de reproduction ou re (ne pas être confondu avec le R0, nombre fondamental de reproduction), qui montre l'accroissement à une valeur au-dessus de 1, et rétrécissement quand en-dessous de 1. Il donne également le nombre d'infections se produisant en raison de l'écart des cas primaires comme 1/γ. Les paramètres simples peuvent représenter les grandes lignes des modèles plus détaillés, offrant une meilleure idée comment les changements de ces paramètres affectent les épidémies, de cependant au prix de l'exactitude quantitative offerte par les modèles plus fortement paramétrisés. Une approche combinatoire a pu aider ainsi à prévoir le comportement épidémique plus exactement.

Densité de probabilité des temps d
Densité de probabilité des temps d'extinction pour les mêmes paramètres que Fig.1, mais en comprenant le transfert et la subdivision dans les populations de taille égales. Chaque histogramme comporte 1000 répliques pour n = 5 régions reliées par transfert uniforme au φ de probabilité. Les barres grises sont φ = 0 (isolement complet), bleu correspondent au φ = 0,05 et le φ = 0,1 sont les barres rouges. Pour le φ = 0 la ligne grise en trait plein est exact la ligne noire solide dans Fig.2, prouvant que la distribution de temps d'extinction d'identique à la population bien mélangée globale unique de la même taille totale. Les lignes bleues et rouges solides sont des ajustements à l'histogramme utilisant Eqn.7 avec un paramètre libre unique au sujet de (le γ et l'I0 étant contraint aux valeurs employées pour faire fonctionner les simulations.

Discreteness individuel

L'étude actuelle traite le modèle de MONSIEUR tout en comportant le discreteness individuel. Ceci le rend différent des modèles déterministes où le nombre et la densité de personnes infectées sont traités comme continus de sorte que la valeur de la densité puisse réellement être moins de 1. Ceci peut mener à la prévision incorrecte d'une deuxième onde après que des restrictions au mouvement soient levées. Au lieu de cela, ce modèle emploie une description stochastique complète à de faibles densités, tout en traçant le cours de la manifestation. Dans de telles conditions, le nombre de personnes dans une population peut être exact 0, qui signifie que l'épidémie est éteinte quand le numéro d'infection est 0. À moins que des cas soient importés, aucune deuxième onde ne peut se produire.

Le papier considère la situation actuelle où l'immunité de troupeau n'a pas été encore atteinte, mais le Re est moins d'un. L'épidémie est, pour cette raison, ne s'élevant pas, mais il y a beaucoup de susceptibles pour chaque personne infectée. Les chercheurs ont constaté qu'à l'aide d'un seuil neuf I = 1= (1 - au sujet de), représentant le temps d'extinction, il pourrait être montré que pendant qu'au sujet de est entre 0,6 et 1, le temps d'extinction de moyen relâche sensiblement comparé à un modèle déterministe.

Le temps d'extinction dépend du Re

Pour capter les effets des variations géographiques et d'autres différences, Khatri comparé il à des modèles plus complexes ainsi que plus simples. Il a trouvé cela par rescaling simplement le Re pour inclure l'effet du transfert, ils pourrait obtenir à une distribution précise de temps d'extinction.

Utilisant cette théorie, Khatri a prévu cela avec du Re entre 0,6 et 1, temps d'extinction couvrirait beaucoup d'années. Dans cet intervalle, le modèle déterministe dépasse chronique le repère de manière significative. Cependant, s'il est maintenu en-dessous de 0,5, il peut relâcher aux mois, dans une seule année. Car le Re relâche davantage en dessous de ceci, il n'y a pas beaucoup d'avantage en termes de réduire les temps d'extinction davantage.

En conclusion, à mesure que la moyenne durée 1/γ d'infection augmente, le temps d'extinction augmente aussi bien. La recherche récente prouve que la durée asymptomatique d'infection est de 7 jours sur la médiane, alors que la durée presymptomatic et d'infection symptomatique est de 2 jours en moyenne, et de 13,4 jours de médiane. La moyenne durée de l'infection est de 20 jours ou ainsi, selon les premières études. Parmi ces derniers, la durée de l'infection asymptomatique est probablement la plus importante puisque c'est au cours de cette période que l'infection est le plus susceptible d'être transportée à d'autres.

Temps d'extinction au R-U et mondial

Le modèle actuel suppose, pour cette raison, que la durée de l'infection en termes de potentiel infectieux est de 7 jours en moyenne. Alors le modèle au sujet du R-U prouve que l'épidémie peut s'éteindre en environ 100 jours, si le Re est en-dessous de 0,5. L'estimation du gouvernement BRITANNIQUE, cependant, ainsi que celle de l'élément de Biostatistique de MRC, Cambridge, met le Re fin juin en tant que 0,9 pour l'Angleterre. À cette valeur, l'extinction prendrait presque deux ans.

Pour la population du monde de 7,8 milliards, et une incidence de 0,05%, le temps prévu d'extinction est environ le même pour le Re en-dessous de 0,5, à 200 jours (6-7 mois). Mais avec du Re au-dessus de 0,6, cela prendra beaucoup d'années pour s'éteindre. En termes plus détaillés, ils prévoient que si le Re est 0,4 et si la durée d'infection est de 7 jours, le temps d'extinction seraient environ 177 jours.

Le modèle simple a été évalué en simulant les conditions utilisant un simulateur épidémique spatial réaliste, GleamViz. Le chercheur a constaté que les temps d'extinction ont prévu par les deux méthodes apparient passablement bien. Khatri dit, « en dépit de l'hétérogénéité des contacts entre différentes régions, le délabrement général de l'infection est exponentiel, et la variation stochastique suit de près les prévisions bien mélangées du modèle stochastique de MONSIEUR présenté ici. »

Implications et conclusion

Les prévisions au niveau global devraient être considérées comme guide environ si tous les pays suivent le même genre de plan d'action. Les chercheurs avertissent également que si un réservoir non-humain existe, l'hébergement du virus, ceci pourrait permettre au virus de réinfecter les populations humaines. Dans ce scénario spécial, l'extinction serait seulement une condition temporaire. Ceci peut être représenté d'une voie assimilée aux importations humaines, mais si de tels réservoirs peuvent être recensés et étudiés, cette route peut également être scellée.

Décrivant sa théorie en tant qu'une qui fournit « un guide utile et rapide pour estimer le temps à l'extinction d'une épidémie, » Khatri conclut, « la conclusion grande une fois appliqué à SARS-Cov-2 est celui pour réaliser l'extinction rapide, des périodes de commande ou de moins que la moitié par année, puis l'objectif devrait être de limiter le Re aux numéros beaucoup moins de 1 et de façon optimale dans la région au sujet du → 0 de 0:4 de ≈ : 5.'

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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