research product . Other ORP type . 2020

Estimation de la situation du SRAS-CoV-2 en France

Salje, Henrik; Tran Kiem, Cécile; Lefrancq, Noémie; Courtejoie, Noémie; Bosetti, Paolo; Paireau, Juliette; Andronico, Alessio; Hozé, Nathanaël; Richet, Jehanne; Dubost, Claire-Lise; ...
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French
  • Published: 01 Jan 2020
  • Publisher: HAL CCSD
  • Country: France
Abstract
Traduction non relue par les auteurs de "Estimating the burden of SARS-CoV-2 in France" paru dans Science https://science.sciencemag.org/content/369/6500/208 Date de parution : 10 juillet 2020 DOI: 10.1126/science.abc3517; [ATTENTION : LA TRADUCTION DE L'ARTICLE N'A PAS ÉTÉ RELUE PAR LES AUTEURS]. La France a été fortement affectée par la pandémie du syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus 2 (SRAS-CoV-2) et est entrée en confinement le 17 mars 2020. À l'aide de modèles appliqués aux données hospitalières et de décès, nous estimons l'impact du confinement et l'immunité actuelle de la population . Nous constatons que 2,9% des personnes infectées sont hospitalisées et 0,5% des personnes infectées décèdent (intervalle de confiance à 95%: 0,3 à 0,9%), allant de 0,001% chez les moins de 20 ans à 8,3% chez les 80 ans ou plus âgés. À tous les âges, les hommes sont plus susceptibles d'être hospitalisés, d'entrer en soins intensifs et de mourir que les femmes. Le confinement a réduit la reproductivité de 2,90 à 0,67 (réduction de 77%). D'ici le 11 mai 2020, date à laquelle les interventions devraient être assouplies, nous prévoyons que 3,5 millions de personnes (fourchette: 2,1 millions à 6,0 millions), soit 5,3% de la population (fourchette: 3,3 à 9,3%), auront été infectées. L'immunité de la population semble insuffisante pour éviter une deuxième vague si toutes les mesures de contrôle sont relâchées à la fin du confinement.
Subjects
free text keywords: [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie
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ANR| INCEPTION
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INCEPTION
Institut Convergences pour l’étude de l’Emergence des Pathologies au Travers des Individus et des populatiONs
  • Funder: French National Research Agency (ANR) (ANR)
  • Project Code: ANR-16-CONV-0005
, EC| VEO
Project
VEO
Versatile Emerging infectious disease Observatory
  • Funder: European Commission (EC)
  • Project Code: 874735
  • Funding stream: H2020 | RIA
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null
HAL-Pasteur; HAL-Inserm; Hyper Article en Ligne; Mémoires en Sciences de l'Information et de la Communication; Hal-Diderot
Other ORP type . 2020
Providers: HAL-Pasteur; HAL-Inserm; Hyper Article en Ligne; Mémoires en Sciences de l'Information et de la Communication; Hal-Diderot

22. Stan Development Team, RStan: the R interface to Stan (2020); https://mc-stan.org/.

23. Z. Du, X. Xu, Y. Wu, L. Wang, B. J. Cowling, L. A. Meyers, Serial interval of COVID-19 among publicly reported confirmed cases. Emerg. Infect. Dis. 26, 1341-1343 (2020). doi:10.3201/eid2606.200357pmid:32191173

24. Q. Bi, Y. Wu, S. Mei, C. Ye, X. Zou, Z. Zhang, X. Liu, L. Wei, S. A. Truelove, T. Zhang, W. Gao, C. Cheng, X. Tang, X. Wu, Y. Wu, B. Sun, S. Huang, Y. Sun, J. Zhang, T. Ma, J. Lessler, T. Feng, Epidemiology and transmission of COVID-19 in 391 cases and 1286 of their close contacts in Shenzhen, China: a retrospective cohort study. Lancet Infect. Dis. 10.1016/S1473-3099(20)30287-5 (2020). doi:10.1016/S1473-3099(20)30287-5

25. L. Tindale, M. Coombe, J. E. Stockdale, E.Garlock, W. Y. V. Lau, M. Saraswat, Y.-H. B. Lee, L. Zhang, D. Chen, J.Wallinga, C. Colijn, Transmission interval estimates suggest pre-symptomaticspread of COVID-19. medRxiv 2020.03.03.20029983 [Preprint]. 6 March 2020.https://doi.org/10.1101/2020.03.03.20029983.

26. S. Funk, socialmixr; https://github.com/sbfnk/socialmixr.

27. O. Diekmann, J. A. Heesterbeek, J. A. Metz, On the definition and the computation of the basic reproduction ratio R0 in models for infectious diseases in heterogeneous populations. J. Math. Biol. 28, 365-382 (1990). doi:10.1007/BF00178324pmid:2117040 [OpenAIRE]

28. N. Hens, G. M. Ayele, N. Goeyvaerts, M. Aerts, J. Mossong, J. W. Edmunds, P. Beutels, Estimating the impact of school closure on social mixing behaviour and the transmission of close contact infections in eight European countries. BMC Infect. Dis. 9, 187 (2009). doi:10.1186/1471-2334-9-187pmid:19943919 [OpenAIRE]

29. Décret n° 2020-260 du 16 mars 2020 portant réglementation des déplacements dans le cadre de la lutte contre la propagation du virus covid-19, Legifrance; www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do? cidTexte=JORFTEXT000041728476&categorieLien=id.

30. A. Gelman, J. B. Carlin, H. S. Stern, D. B. Rubin, Bayesian Data Analysis (CRC Texts in Statistical Science, Chapman and Hall, ed. 2, 2004).

31. COVID-19 Community Mobility Report, www.google.com/covid19/mobility/.

32. J. Wallinga, M. Lipsitch, How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc. Biol. Sci. 274, 599-604 (2007). doi:10.1098/rspb.2006.3754pmid:17476782

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Traduction non relue par les auteurs de "Estimating the burden of SARS-CoV-2 in France" paru dans Science https://science.sciencemag.org/content/369/6500/208 Date de parution : 10 juillet 2020 DOI: 10.1126/science.abc3517; [ATTENTION : LA TRADUCTION DE L'ARTICLE N'A PAS ÉTÉ RELUE PAR LES AUTEURS]. La France a été fortement affectée par la pandémie du syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus 2 (SRAS-CoV-2) et est entrée en confinement le 17 mars 2020. À l'aide de modèles appliqués aux données hospitalières et de décès, nous estimons l'impact du confinement et l'immunité actuelle de la population . Nous constatons que 2,9% des personnes infectées sont hospitalisées et 0,5% des personnes infectées décèdent (intervalle de confiance à 95%: 0,3 à 0,9%), allant de 0,001% chez les moins de 20 ans à 8,3% chez les 80 ans ou plus âgés. À tous les âges, les hommes sont plus susceptibles d'être hospitalisés, d'entrer en soins intensifs et de mourir que les femmes. Le confinement a réduit la reproductivité de 2,90 à 0,67 (réduction de 77%). D'ici le 11 mai 2020, date à laquelle les interventions devraient être assouplies, nous prévoyons que 3,5 millions de personnes (fourchette: 2,1 millions à 6,0 millions), soit 5,3% de la population (fourchette: 3,3 à 9,3%), auront été infectées. L'immunité de la population semble insuffisante pour éviter une deuxième vague si toutes les mesures de contrôle sont relâchées à la fin du confinement.
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  • Project Code: ANR-16-CONV-0005
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22. Stan Development Team, RStan: the R interface to Stan (2020); https://mc-stan.org/.

23. Z. Du, X. Xu, Y. Wu, L. Wang, B. J. Cowling, L. A. Meyers, Serial interval of COVID-19 among publicly reported confirmed cases. Emerg. Infect. Dis. 26, 1341-1343 (2020). doi:10.3201/eid2606.200357pmid:32191173

24. Q. Bi, Y. Wu, S. Mei, C. Ye, X. Zou, Z. Zhang, X. Liu, L. Wei, S. A. Truelove, T. Zhang, W. Gao, C. Cheng, X. Tang, X. Wu, Y. Wu, B. Sun, S. Huang, Y. Sun, J. Zhang, T. Ma, J. Lessler, T. Feng, Epidemiology and transmission of COVID-19 in 391 cases and 1286 of their close contacts in Shenzhen, China: a retrospective cohort study. Lancet Infect. Dis. 10.1016/S1473-3099(20)30287-5 (2020). doi:10.1016/S1473-3099(20)30287-5

25. L. Tindale, M. Coombe, J. E. Stockdale, E.Garlock, W. Y. V. Lau, M. Saraswat, Y.-H. B. Lee, L. Zhang, D. Chen, J.Wallinga, C. Colijn, Transmission interval estimates suggest pre-symptomaticspread of COVID-19. medRxiv 2020.03.03.20029983 [Preprint]. 6 March 2020.https://doi.org/10.1101/2020.03.03.20029983.

26. S. Funk, socialmixr; https://github.com/sbfnk/socialmixr.

27. O. Diekmann, J. A. Heesterbeek, J. A. Metz, On the definition and the computation of the basic reproduction ratio R0 in models for infectious diseases in heterogeneous populations. J. Math. Biol. 28, 365-382 (1990). doi:10.1007/BF00178324pmid:2117040 [OpenAIRE]

28. N. Hens, G. M. Ayele, N. Goeyvaerts, M. Aerts, J. Mossong, J. W. Edmunds, P. Beutels, Estimating the impact of school closure on social mixing behaviour and the transmission of close contact infections in eight European countries. BMC Infect. Dis. 9, 187 (2009). doi:10.1186/1471-2334-9-187pmid:19943919 [OpenAIRE]

29. Décret n° 2020-260 du 16 mars 2020 portant réglementation des déplacements dans le cadre de la lutte contre la propagation du virus covid-19, Legifrance; www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do? cidTexte=JORFTEXT000041728476&categorieLien=id.

30. A. Gelman, J. B. Carlin, H. S. Stern, D. B. Rubin, Bayesian Data Analysis (CRC Texts in Statistical Science, Chapman and Hall, ed. 2, 2004).

31. COVID-19 Community Mobility Report, www.google.com/covid19/mobility/.

32. J. Wallinga, M. Lipsitch, How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc. Biol. Sci. 274, 599-604 (2007). doi:10.1098/rspb.2006.3754pmid:17476782

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