Explications

Mieux expliquer les maths

• mai 4, 2022
• admin
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Même si les experts émettent des doutes quant à la contenance du COVID-19 comme le suggèrent leurs données, il est toujours vrai que le R0, ou le taux de reproduction de base, d’une maladie infectieuse n’est pas gravé dans la pierre et est estimé par modélisation. Extrait d’un article 2019 publié au CDC:
Le nombre de reproduction de base (R0), également appelé taux ou taux de reproduction de base ou taux de reproduction de base, est une métrique épidémiologique utilisée pour décrire la contagiosité ou la transmissibilité des agents infectieux. Le R0 est affecté par de nombreux facteurs biologiques, sociocomportementaux et environnementaux qui régissent la transmission des agents pathogènes et, par conséquent, est généralement estimé avec divers types de modèles mathématiques complexes, ce qui rend le R0 facilement dénaturé, mal interprété et mal appliqué. R0 n’est pas une constante biologique pour un pathogène, un taux dans le temps ou une mesure de la gravité de la maladie, et R0 ne peut pas être modifié par des campagnes de vaccination. R0 est rarement mesuré directement et les valeurs modélisées de R0 dépendent des structures et des hypothèses du modèle. Certaines valeurs de R0 rapportées dans la littérature scientifique sont probablement obsolètes. R0 doit être estimé, rapporté et appliqué avec une grande prudence car cette métrique de base est loin d’être simple….
Pour tout agent infectieux donné, la littérature scientifique peut présenter de nombreuses valeurs R0 différentes. Les estimations de la valeur R0 sont souvent calculées en fonction de 3 paramètres principaux – la durée de contagiosité après qu’une personne est infectée, la probabilité d’infection par contact entre une personne sensible et une personne ou un vecteur infectieux, et le taux de contact – ainsi que des paramètres supplémentaires qui peuvent être ajoutés pour décrire des cycles de transmission plus complexes (19). De plus, la triade épidémiologique (agent, hôte et facteurs environnementaux) fournit parfois l’inspiration pour ajouter des paramètres liés à la disponibilité des ressources de santé publique, à l’environnement politique, à divers aspects de l’environnement bâti et à d’autres facteurs qui influencent la dynamique de transmission et, ainsi, , sont pertinentes pour l’estimation des valeurs R0 (21). Pourtant, même si l’infectiosité d’un agent pathogène (c’est-à-dire la probabilité d’infection se produisant après un événement de contact efficace) et la durée de la contagiosité sont des constantes biologiques, R0 fluctuera si le taux d’interactions homme-humain ou homme-vecteur varie dans le temps ou dans l’espace. Des preuves limitées soutiennent l’applicabilité de R0 en dehors de la région où la valeur a été calculée (20). Tout facteur ayant le potentiel d’influencer le taux de contact, y compris la densité de population (par exemple, rurale vs urbaine), l’organisation sociale (par exemple, intégrée vs ségréguée), et la saisonnalité (par exemple, la saison humide / pluvieuse pour les infections à transmission vectorielle), seront affecter finalement R0. Étant donné que R0 est fonction du taux de contact effectif, la valeur de R0 est fonction du comportement et de l’organisation sociaux humains, ainsi que des caractéristiques biologiques innées de pathogènes particuliers. Plus de 20 valeurs de R0 différentes (fourchette de 5,4 à 18) ont été signalées pour la rougeole dans une variété de zones et de périodes d’étude (22), et un examen en 2017 a identifié des valeurs de R0 de rougeole réalisables de 3,7 à 203,3 (23). Cette large gamme met en évidence la variabilité potentielle de la valeur de R0 pour un événement de maladie infectieuse sur la base des circonstances sociocomportementales et environnementales locales.
La Chine était clairement en grande difficulté avec Covid-19, mais la contagion était contenue le 19 février, du moins selon leurs données. Ils l’ont fait en verrouillant le pays et en réduisant leur économie dans le processus. C’est clairement une force d’un régime totalitaire.
Mais la Chine a également clairement montré au reste du monde comment limiter une épidémie virale, et le reste du monde suit lentement et à contrecœur le même livre de jeu, dans la mesure où ils le peuvent.
Le graphique ci-dessus montre la transmissibilité (R0) de Covid-19 en Chine. Lorsque R0 passait en dessous de 1, le nombre de nouvelles infections diminuait de jour en jour. Le nombre de dossiers actifs a mis un certain nombre de semaines à fonctionner dans le système, mais ils n’étaient pas en difficulté au 17 février.
Même si les hôpitaux chinois Covid-19 sont pour la plupart vidés, ils sont toujours fermés. La Chine a encore de nouveaux cas. Ce qui est alarmant, c’est que bon nombre des cas les plus récents sont importés d’Iran. Même en Chine, seul un faible pourcentage de la population a été infecté, si peu sont immunisés car le virus continue de se propager dans le monde.
Nous voulons savoir si la pandémie peut être maîtrisée. C’est probablement le cas, du moins dans les pays qui sont prêts à fermer pendant des semaines ou des mois. Nous voulons savoir si la pandémie peut être stoppée dans le monde. C’est de plus en plus improbable. Et nous voulons savoir combien de temps il nous faudra enfermer.
Les réponses à ces questions se résument à la compréhension de la transmissibilité de la maladie. Normalement, les experts en soins de santé utilisent R0 (prononcé R zéro) pour mesurer la transmissibilité d’une maladie. Il essaie de mesurer combien de personnes seront infectées par chaque nouvelle infection d’une maladie. C’est une merveilleuse métrique en théorie, mais une terrible métrique en pratique. Il est presque impossible de mesurer avec précision et est débattu pendant des décennies. Je voulais trouver une alternative pratique à R0 qui peut être calculée à partir de données accessibles au public qui nous indiqueraient ce que nous devons vraiment savoir.
J’ai pu calculer une version de R0 qui montre quand la maladie se propage de façon incontrôlable dans différentes régions et les progrès que le pays a faits pour ralentir cela. J’ai simplement mesuré le nombre de nouveaux cas dans une région par rapport au nombre de cas actifs 5 jours auparavant. Ceci est encore imparfait dans la mesure où au début, de nombreux cas n’étaient pas détectés, donc R0 est surévalué. Il n’est également pas du tout clair si 5 jours est la période d’incubation moyenne. Quelle que soit la façon dont on calcule R0, ce qui importe, c’est que lorsque R0 est supérieur à 1,0, la maladie se propage et lorsqu’elle est inférieure à 1,0, la maladie se contracte. Mes calculs R0 simplifiés montrent les tendances par région. Les données ont été téléchargées à partir des ensembles de données Johns Hopkins qu’ils utilisent pour leurs rapports quotidiens.
Après que la Chine eut maîtrisé l’épidémie, elle avait encore le temps de se rendre dans d’autres pays. La Corée du Sud a déjà stoppé la propagation dans son pays. L’Italie et l’Iran ont été plus lents. L’Italie a un arrêt complet. L’Iran a libéré ses prisonniers. Leur R0 est autour de deux maintenant, mais tombe rapidement.
(hors Italie) L’Europe et les États-Unis ont été touchés plus tard, ni l’un ni l’autre n’est encore efficace. R0 est cinq, ce qui reflète le fait que le virus s’est propagé partout, mais les blocages n’ont pas encore commencé. J’habite à Seattle, qui a fait pratiquement tous les morts aux États-Unis. Et notre région est déjà verrouillée. Je suis coincée chez moi, les écoles de mes enfants ont été fermées et ma femme a passé deux jours à chercher du papier toilette. Mais tous les décès à Seattle reflétaient des personnes qui étaient déjà malades bien avant que R0 aux États-Unis ne recommence à augmenter il y a 2 semaines.
Mais ce qui fait peur, c’est que le reste du monde est en train de se faire frapper en ce moment. Nous ne savons pas si le Nigéria, le Venezuela ou l’Indonésie seront en mesure d’imposer des contrôles de distanciation sociale à l’ensemble de la population. Je ne suis pas gêné de ne pas pouvoir quitter ma maison. Beaucoup en Amérique perdront temporairement leur emploi. Dans le tiers monde, les gens peuvent mourir de faim s’ils ne peuvent pas travailler.