Accueil Economie - Business Matière noire, secondes ondes et modélisation épidémiologique

Matière noire, secondes ondes et modélisation épidémiologique

Voici un nouvel article d’Anthony Costello et Deenan Pillay:

Contexte Des rapports récents basés sur des modèles SEIR conventionnels suggèrent que la prochaine vague de la pandémie de COVID-19 au Royaume-Uni pourrait submerger les services de santé, avec des décès qui dépassent de loin la première vague. Ces modèles suggèrent que les interventions non pharmaceutiques auraient un impact limité sans des verrouillages nationaux intermittents et des impacts économiques et sanitaires conséquents. Nous avons utilisé la comparaison du modèle bayésien pour revenir sur ces conclusions, en tenant compte de l’hétérogénéité de l’exposition, de la sensibilité et de la transmission virale. Méthodes Nous avons utilisé la modélisation causale dynamique pour estimer les paramètres des modèles épidémiologiques et, surtout, les preuves de modèles alternatifs des mêmes données. Nous avons comparé les modèles SEIR du statut immunitaire qui étaient équipés de facteurs latents générant des données; à savoir, emplacement, symptôme et état des tests. Nous avons analysé les cas et les décès quotidiens aux États-Unis, au Royaume-Uni, au Brésil, en Italie, en France, en Espagne, au Mexique, en Belgique, en Allemagne et au Canada au cours de la période du 25 janvier 20 au 15 juin 20. Ces données ont été utilisées pour estimer la composition de la population de chaque pays en termes de proportions de personnes (i) non exposées au virus, (ii) non sensibles à l’infection lorsqu’elles sont exposées et (iii) non infectieuses lorsqu’elles sont sensibles à l’infection. Résultats La comparaison du modèle bayésien a trouvé des preuves accablantes de l’hétérogénéité de l’exposition, de la sensibilité et de la transmission. En outre, le verrouillage et le renforcement de l’immunité de la population ont contribué à la transmission virale dans tous les pays sauf un. De petites variations d’hétérogénéité ont suffi à expliquer les grandes différences de taux de mortalité entre les pays. Le meilleur modèle de données britanniques prédit qu’une deuxième vague de décès sera bien inférieure au premier pic (31 contre 998 décès par jour. IC à 95%: 24-37) – sensiblement moins que les prévisions du modèle conventionnel. La taille de la deuxième vague dépend sensiblement de la perte d’immunité et de l’efficacité des programmes de recherche-test-trace-isolat-support (FTTIS). Interprétation Un modèle causal dynamique qui intègre l’hétérogénéité de l’exposition, de la sensibilité et de la transmission suggère que la prochaine vague de la pandémie de SRAS-CoV-2 sera beaucoup plus petite que les modèles conventionnels ne le prédisent, avec moins de perturbations économiques et sanitaires. Cette hétérogénéité signifie que la séroprévalence sous-estime l’immunité collective efficace et, surtout, le potentiel des programmes de santé publique.

Cela semble être l’un des meilleurs traitements à ce jour, même si je tiens à souligner que je n’ai vu personne avec une bonne compréhension de la rotation potentielle (ou non) des super-épandeurs, d’autant plus que l’hiver arrive et que les bureaux rouvrent également. À cet égard, à tout le moins, la modélisation d’une deuxième vague est difficile.

Via Yaakov Saxon, qui a une fois mis au point un plan si intelligent que je lui ai personnellement envoyé de l’argent pour rien.

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