Etrafımda kaç kişi bulaşıcı COVID var?

Sokakta, bir toplantıda, sınıfta ya da bir mağazada, muhtemelen hiç kaç kişiler COVID bulaşıcı ları etrafınızcivarındaydı. Ne yazık ki, birçok bulaşıcı insanlar yok çünkü bu insanlar gözlemleyerek bilinemez hastalık belirtileri . Buna ek olarak, bu sayı günden güne ve bölgeye göre değişir. 

Neden insidans oranına dayalı bir tahmin yetersizdir?
Bulaşıcı bir kişi karşılaşma riskinibasit bir tahmin insidansı oranı kullanır. Tanım olarak, bu oran herhangi bir zamanda bir popülasyonda yeni pozitif insanların oranıdır. Soru ya da bir gruptaki COVID ile tanışmanın, görülme oranını bilme riski nedir? Ancak, genellikle resmi web sitelerinde yayınlanan bu oran, doğrudan sayısına bağlı olarak pozitif testlerin sayısı tahmin edilmektedir kişiler Test. Bu nedenle, insanları test edileten ya da test etmemeye iten koşullara karşı çok hassastır. Örneğin, Fransa'da Mart ve Nisan 2020'de çok az kişi test edildi ve insidansı eğrisi çok az arttı kişiler hastaneye yatırılan hasta çok artıyordu. Fransa'da tarama Ağustos başından Ekim 2020 sonuna kadar önemli ölçüde artmış ve görülme sıklığı da benzer şekilde artmıştır. Kasım 2020'nin ilk haftasında her iki oran da aynı anda düştü(SI-DEP verileri). Son olarak, bir şehirde her yeni bir test merkezi açıldığında, görülme sıklığı artıyor.

Bulaşıcı kişilerin sayısını, test ilkesine bağlı olmayan canlandırma girişlerinin sayısına göre tahmin etmeye karar verdik. Bizim muhakeme izleyerek, epidemiyolojik tahminler ile kendinizi tanımak ve her tahmin kendi sınırlamaları vardır neden anlamak mümkün olacak. 

Tahmincimiz ne veriyor?
Kasım 2020'nin başında Toulouse'da bin kişiden 2'si enfekte yoldan geçenler, 5'i lyon'da. Bin kişi: Bu, işlek bir caddede bir saat içinde yoldan geçenlerin sayısına, tam bir metro trenindeki yolculara veya büyük bir üniversitenin öğrencilerine karşılık gelir. En az 25 kişilik bir grupta en az bir kişi den en az birinin enfekte olma olasılığı Toulouse'da %5, Lyon'da ise %12 idi. Dikkat, tahminlerimiz mükemmel değildir: bunlar büyüklük emirleridir (bkz. sayfanın altındaki paragraf "limitler"). Bugün tahmini görmek için, Paris, Marsilya, Lyon ve Toulouse bulaşıcı kişi sayısını gösteren tabloyu açmak için tıklayın, sokakta ve toplantı. Bu tablo her gün güncellenir. Rea'daki girişlere dayanan başka bir tablo, her gün kişiler 30 bölüm için 1000 sokak geçişleri dışında enfekte: Fransa'da otuz şehir, bulaşıcı yoğunluğuna göre sınıflandırılır

COVID-19 taşıyıcılarının sayısını nasıl tahmin emzebilirsiniz?
Bir tahmin yapmak biraz bir pasta yapmak gibidir: iyi olması için, iyi malzemeler ve iyi bir tarifi gerekir. Buradaki bileşenler modelin verileri ve parametreleridir. Veriler günlük ve bölgeye göre değişir ve güncellenmesi gerekir. Parametreler, Virüs ve hastalık: bilimsel makalelerde bulunur lar ve çok fazla değişmezler. Reçete, bu verileri ve bu parametreleri matematiksel formüllerle, beklenen sonuçları doğrudan görüntüleyen bir elektronik tabloda (elektronik tablo) nasıl birleştirilen bir şekilde biraraya getirilebilirsiniz. Bu internette paylaştığımız pasta.

İşte zaten malzemelerin listesi: veri ve parametreler

• Fransa'da yayınlanan resüsitasyon (Rea) için kabul sayısı tüm kritik bakım hizmetleri (sıkı anlamda Resüsitasyon - yoğun bakım - sürekli bakım) içerir. Bu birimler doymamış, gerçekleştirilen PCR testlerinin sayısından bağımsız ve Réa-GéoDES'teki her Fransız bölümü için kullanılabilir olduğu sürece güvenilir verilerdir. Birçok ülke, OurWorldInData (Yoğun Bakım Üniteleri için yoğun bakım verileri) üzerinde toplanan bu verileri de yayınlamaktadır.
• Nüfus büyüklüğü de verilir. Bu resmi web sitelerinde (INSEE Fransa) bulunabilir şehir, bölge veya söz konusu ülkenin sakinlerinin sayısıdır.
• Bu, ilk gün sayısı hastalık belirtileri ve Rea giriş yedi eşittir, Grasselli tarafından uluslararası bir meta-analiz göre, JAMA, ama daha yakın zamanda bir Fransız çalışma sekiz gün bir gecikme gözlemler(COVID-ICU, Yoğun Bakım Tıbbı).
• Öldürücülük: Rea verilerini sayıya aktarmak için kişiler enfekte bir ölüm lerin sayısı geçer. Armstrong, Anestezigöre, Rea hasta öldürücü oranı dünya çapında% 42'dir. Fransa, Belçika ve İsviçre'deki Yoğun Bakım Üniteleri(COVID-ICU, Yoğun Bakım Tıbbı)tarafından yapılan daha yeni bir çalışma, Rea'daki vaka sayısının azaldığını ve ortalama %31 olduğunu göstermektedir. Bu parametre, Rea'ya kabul kriterlerine ve bakım kalitesine bağlı olarak değişebilir. Ölüm Rade oranı (Enfeksiyon Fatality Rade) arasında değişir 0.37 ve 0.75% ciddi çalışmalara göre (soru enfekte bir kişi için COVID-19 ölme riski nedir?),biz Fransa'da%0.5 Salje göre tahmin, Bilim . Bu oran levin, medRxivgöre yaş piramidi çok bağlıdır ve bu nedenle söz konusu ülkeye gerekirse adapte edilmelidir.
• Bulaşıcı süre: Bir hasta 7 ile 21 gün arasında bulaşıcıdır, ancak ortalama süre ilk süreden 7 gün sonradır hastalık belirtileri , yani salgının başlamasından iki gün önce toplam 9 gün hastalık belirtileri . Viral RNA nazofarenkgeal örneklerde daha uzun bulunur, ama artık bulaşıcı, Bloodffel göre, Doğa.
• Asemptomatik: Enfekte insanların% 42.5 Lavezzo göre asemptomatik, PCR testi ile bir İtalyan komün ayrıntılı ankette Doğa. Haziran 2020'de İngiliz hanehalkları üzerinde yapılan bir araştırmada %76,5 asemptomatikbulunmuştur (Petersen, Clin). Epidemiol. Burada ikisinin ortalamasını kullanıyoruz, %60. Asemptomatik insanlar, hastalar evlerine veya hastanelere hapsedildiği için, karşılaşma riski olan tek kişilerdir.

İşte bu maddeleri birleştirme tarifi: hesaplama adımları

• Rea'ya dün yapılan giriş sayısıyla başlayalım. Rea girişlerinin eğrisi hafta sonları (Pazar günleri daha az sayıda) ile ilgili salınımlar sunar. Onları yastıklamak için, günlük girdileri kullanmak yerine, 7 gün boyunca kaygan ortalamalarını kullanırız.
• Rea girenler sundu hastalık belirtileri ortalama sekiz gün önce, ve onlar bulaşıcı olmaya başladı 2 gün önce hastalık belirtileri Rea'dan 10 gün önce. Dünkü Rea girişlerinden 11 gün önce kaç kişinin bulaşıcı olduğunu anlayabiliriz.
• Rea girişlerinin sayısından yeni bulaşıcı girdilerin sayısına geçmek için büyük/küçük harf oranları kullanılır. Rea'daki hasta sayısını öldürücülükleriyle (%31) çarpalım, bu da ölüm sayısını verir. Bu ölüm sayısını enfekte kişilerin öldürücülüğüne (%0,5) bölerek, ölüm sayısının tahmini kişiler Enfekte.
• Her hasta yaklaşık 9 gün boyunca bulaşıcı kalır, bu yüzden sayısını bulmak için dokuz gün içinde yeni bulaşıcı özetlemek kişiler dokuzuncu gün yaygınlık.
• Bu hesaplamalar bize 11 gün önce bulaşıcı insanların sayısını veriyor. Bugün bu numarayı nasıl tanıyacağız? Bu sayının son bir haftadır geliştiği gibi gelişmeye devam edeceğini varsayıyoruz. Bu nedenle, salgın üstel olduğu için, bilinen son 7 yedi gün içinde verilere göre ayarlanmış üstel eğriyi on bir günden geleceğe tahmin ediyoruz.
• O zaman bu sayıyı bölelim. kişiler yüzde enfeksiyon oranına sahip olmak için, bölüm veya bölgenin nüfusun büyüklüğü ile enfekte. Bu nedenle Réa'daki yeni hastaların hepsinin departmandan geldiği düşünülür, ki bu her zaman böyle değildir.
• Son olarak, sokakta, biz karşılamak hastalar değil, çünkü evlerine kapalı kalır ya da hastanede tedavi edilir. Asemptomatik insanlarla tanışıyoruz: bazıları henüz hasta değil ama zaten bulaşıcı, diğerleri asla hastalık belirtileri . Yani sayıyı çarpıyoruz. kişiler asemptomatik yüzdesi ile, kaç bulaşıcı insanların geçme olasılığı olduğunu tahmin etmek için.

Denklemleri tercih edenler için aşağıdaki Hesap Makinesi'ne ve Paris, Lyon, Marsilya, Toulouse ve Fransa'daki Coronavirus Carriers'ınsağdaki metnine bakın.

SIniz veya ülkeniz için matematik yapın!
Eğer iki hafta boyunca rea ile ilgili verilere sahipseniz, bugün şehrinizde, bölgenizde veya ülkenizde enfekte olmuş kişilerin sayısını kendiniz tahmin edebilirsiniz. Aşağıdaki Hesap Makinesi'ne nüfusun büyüklüğünün yanı sıra onları da girin (Fransa için veriler: Réa-GéoDES; diğer ülkeler için: OurWorldInData). Çalışmak için oldukça uzun bir zaman, çünkü rea girişleri 15 gün boyunca bu interaktif tabloda, gerileme hesaplamak için dikkat etmek zorunda. Ve nüfus boyutunu koymayı unutmayın! Bu hesap makinesi, sonuçların nasıl değiştiğini test etmek istiyorsanız, ayarların değerlerini değiştirmenize de olanak tanır. Bu Covid HESAP MAKINESI (sadece okuyun görmek için tıklayın. Kullanmak için kopyalayın veya indirin).

• Bir Google hesabınız varsa, bu hesap makinesini COPY ile sürüme kopyalayın
• Aksi takdirde, hesap makinesini açın ve sayfanın sol üst kısmında "Dosya" ve ardından "İndir" seçeneğini tıklayarak Excel veya OpenDocument formatında sabit diskinizde geri alın

Bu tahmincinin sınırları nelerdir?
Bu tahminci, salgının evrimini birkaç hafta içinde yansıtarak hükümetlere tavsiyelerde bulunan epidemiyologlar gibi sofistike bir model değildir: hesaplama günü için basit bir soruyu cevaplar. Sınırlamalardan bazıları şunlardır.

• Bu tahminci birçok parametreyi dikkate alır. Bu parametreler bilimsel yayınlarda yanlış değerlendirilirse, son tahmin çarpıtılır. Örneğin, enfekte insanlar arasındaki gerçek durum %0,5 yerine %0,4 olsaydı (burada kullanılır), bulaşıcı insan sayısı %20 hafife alınırdı. 
• Başka bir sınırlama vaka oranı yaş ve ülkeye göre değişir olmasıdır. Yaz aylarında, enfekte olan çoğunlukla gençler oldu, ve bu gerçek vakalık oranını azaltmış olabilir. CoVID-19'lu hastaların bakımı iyileşti mi sorusunu görüyor musun?
• Başka bir sınırlama Rea giriş verilerinin geçerliliğidir. Resüsitasyon mutlaka farklı ülkelerde aynı şekilde hesaba katılmaz. Birden fazla yaşam kusuru olan hastalar için ayrılmış, tek bir başarısızlık ve hayatı tehdit eden başarısızlık riski olanlar için sürekli izleme (Fransa'da her üç olgu Rea değeri gruplanır) için ayrılmış kelimenin katı anlamda resüsitasyon vardır. Fransa'da, hastanede yatan tüm hastalar test edilir. Korona virüsü (SARS-CoV-2) covid-19 dışında bir nedenle hastaneye gitmiş olsalar bile, Rea'da hesaba katılıyorlar. Bu Rea değerinin hafif bir aşırı tahmin yol açabilir. 
• Son olarak, bulaşıcı insan sayısı verilere göre on bir gün içinde tahmin edilir. Ekstrapolasyon eğrisi yanlış değerlendirilirse, sokaktaki bulaşıcı insan sayısında önemli hatalara yol açar. Bu ekstrapolasyon modelin zayıf bir noktasıdır, özellikle Rea'da çok az giriş olduğunda: küçük bir departmanda, ya da salgın neredeyse kontrol edilirse, sıfıra yakın bir eğim eğrisiüzerinde, bir bulaşıcı kümenin görünümü çok hızlı büyüyen bir üstel tarafından modellenir, oysa, tespit ve iyi takip edilirse, hızlı bir şekilde düzenlenir.

Bu hesaplama aynı zamanda bir grup takiben covid kişi geçiş riski nedir, insidansı oranı bilereksoru ayrıntılı sınırlamalar sunuyor?

 Sonuç olarak, burada sunulan hesaplamalar sayısının yaklaşık bir resim sağlamak kişiler çevremizdeki bulaşıcı insanlar. Bu sayı tam bir değer olarak değil, büyüklük sırası olarak alınmalıdır. Bu modelin orijinal sürümü yazarlarının web sitesinde sunulmaktadır, Floransa - Denis Corpet: Ne kadar benim şehirde bulaşıcı?