Avertissement : Cette page est une traduction automatique de cette page à l'origine en anglais. Veuillez noter puisque les traductions sont générées par des machines, pas tous les traduction sera parfaite. Ce site Web et ses pages Web sont destinés à être lus en anglais. Toute traduction de ce site et de ses pages Web peut être imprécis et inexacte, en tout ou en partie. Cette traduction est fournie dans une pratique.

Le modèle mathématique pour COVID-19 tient compte de distancer et de relaxation dynamiques de social

La pandémie de la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19) et son choc sur les systèmes de santé globaux ont entraîné une nécessité pressante de développement rapide de mesure préventive et d'approches thérapeutiques de combattre le virus. En date d'aujourd'hui, il y a eu plus de 43,9 millions de cas d'infection du coronavirus 2 de syndrôme respiratoire aigu sévère (SARS-CoV-2) mondiale, plus de 225.000 cas au Canada, et plus de 74.000 cas dans la province d'Ontario.

Pendant les stades précoces de la manifestation COVID-19, beaucoup d'études se sont concentrées sur la modélisation mathématique de la dynamique de la maladie, y compris le numéro de reproduction et la boîte de vitesses fondamentaux de la maladie. Il était clair qu'il soit important de considérer la boîte de vitesses par les personnes asymptomatiques avec des infections non détectées dans ces modèles. Ceci a mené à une commande des vitesses globale de police se concentrant sur des restrictions de course, au social distançant des protocoles, et aux lockdowns de communauté.

DDD

Modèle mathématique pour faciliter des décisions politiques sur augmenter ou diminuer distancer social

Récent, les chercheurs de l'université de York, Toronto, Canada, ont présenté un modèle mathématique pour COVID-19 constituant des groupes de personnes avec les niveaux de l'exposition variés à la maladie basée sur des caractéristiques d'Ontario, Canada. Leur travail est publié sur le medRxiv* de serveur de prétirage. Les chercheurs ont présenté un modèle où la décision augmenter ou distancer social de diminution est mathématiquement modélisée en fonction des cas COVID-19 actifs et totaux et du coût perçu d'isoler des gens. Ils ont également défini le coût de santé ainsi qu'un coût total.

L'équipe a exploré ces coûts par le réglage des paramètres qui pourraient influencer des décisions politiques. Ils ont constaté que des coûts minimaux n'ont pas été toujours associés à la dépense et à la vigilance accrues à cause d'un manque de distancer correcte de social et de la fatigue provoquée par distancer social.

La « compréhension comment les gens réagiront à un changement des lockdowns environnants de police ou aux interdictions des réunions amicales est essentielle en mesurant le choc que COVID-19 et stratégies d'atténuation auront sur des infections et la mortalité. »

Les coûts réduisants à un minimum de santé peuvent seulement être possibles aux coûts relativement énormes pour maintenir des gens à l'intérieur des frontières

Les auteurs ont présenté un modèle mathématique pour COVID-19 qui guide des décisions politiques et permet la mise en place dynamique et la relaxation de distancer social basées sur le nombre actif de cas et de différents coûts d'isolement. Le principal avantage de cette approche est qu'il présente avec précision la psychologie et le comportement humains, à la différence d'autres approches où des comportements sont tournés en marche et en arrêt aux heures prédéterminées.

Utilisant cette approche pour modéliser le comportement humain dynamiquement, les auteurs ont produit des résultats unintuitive au sujet de coût total relatif. Ils ont conclu que les coûts accrus de vigilance et de relaxation et la réactivité diminuée aux nombres de dossiers croissants ne diminuent pas forcément le coût total. C'est parce que les gens veulent avoir une vie sociale, et social distançant la fatigue de cause de mesures dans les gens. L'étude a également expliqué que des coûts complémentaires de santé peuvent être évités dans certaines circonstances, mais seulement aux coûts relativement énormes pour maintenir des gens à l'intérieur des frontières.

Les lockdowns multiples des durées peuvent mener aux coûts minimaux

L'étude a constaté qu'un certain nombre de lockdowns des durées peuvent aider à réduire à un minimum des coûts. Leurs résultats sont basés sur des caractéristiques de cas d'Ontario, Canada, entre les mars à août 2020. Selon les auteurs, ce cadre dynamique de modèle n'est pas limité à une ville ou maladie particulière ; il peut être adapté à d'autres scénarios en changeant les paramètres de comportement et la maladie.

« Un avantage du cadre dynamique utilisé dans ce modèle est qu'il n'est pas limité à Ontario, ni est il même limité à COVID-19. Le changement des paramètres de la maladie et de comportement permettra à ce modèle de s'adapter à d'autres scénarios. »

Les auteurs veulent également reconnaître que leur modèle ne tient pas compte des interventions pharmaceutiques telles que la vaccination, qui jouent un rôle essentiel en atténuant le choc sur le système de santé et la période maximale et la durée de la manifestation. Selon l'équipe, le fait que distancer social n'est pas vraiment discret, et les gens ne diminuent pas leur avoir une vie sociale immédiatement est une autre considération importante. Les gens appartiennent à un spectre avec les régimes liquides de contact, et cet aspect doit être exploré dans davantage de petit groupe.

Une « autre considération importante est que distancer social n'est pas vraiment discret dans ces gens ne réduisent pas soudainement leurs contacts. En réalité, c'est un spectre avec les régimes liquides de contact, et ceci doit être exploré plus plus loin. »

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:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Cheriyedath, Susha. (2020, October 27). Le modèle mathématique pour COVID-19 tient compte de distancer et de relaxation dynamiques de social. News-Medical. Retrieved on November 29, 2021 from https://www.news-medical.net/news/20201027/Mathematical-model-for-COVID-19-allows-for-dynamic-social-distancing-and-relaxation.aspx.

  • MLA

    Cheriyedath, Susha. "Le modèle mathématique pour COVID-19 tient compte de distancer et de relaxation dynamiques de social". News-Medical. 29 November 2021. <https://www.news-medical.net/news/20201027/Mathematical-model-for-COVID-19-allows-for-dynamic-social-distancing-and-relaxation.aspx>.

  • Chicago

    Cheriyedath, Susha. "Le modèle mathématique pour COVID-19 tient compte de distancer et de relaxation dynamiques de social". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20201027/Mathematical-model-for-COVID-19-allows-for-dynamic-social-distancing-and-relaxation.aspx. (accessed November 29, 2021).

  • Harvard

    Cheriyedath, Susha. 2020. Le modèle mathématique pour COVID-19 tient compte de distancer et de relaxation dynamiques de social. News-Medical, viewed 29 November 2021, https://www.news-medical.net/news/20201027/Mathematical-model-for-COVID-19-allows-for-dynamic-social-distancing-and-relaxation.aspx.