Covid-19 projections Projections pour le covid-19 新型コロナウィルスの予測

From April to September 2020, I was involved in a group of scientists from RIKEN to provide scientific support for the Saitama prefecture on the situation of the new coronavirus. I used a simple model to track the reproduction number and make different projections. The projections can be seen below. Please select the date and area. D'avril à septembre 2020, j'ai fait partie d'un groupe de chercheurs de RIKEN pour apporter un soutien scientifique à la préfecture de Saitama concernant l'épidémie de coronavirus. J'ai utilisé un modèle simple pour suivre le nombre de reproduction et faire différentes projections. Les projections peuvent être consultées ci-dessous. Veuillez choisir la date et la région. 2020年4月から9月まで、新型コロナウィルス感染症に関する理研の科学者のグループのメンバーとして、埼玉県に科学的助言を提供しておりました。シンプルなシミュレーション・モデルを使用し、基本再生産数(感染率)を計算し、さまざまなシナリオで予測を行いました。見通しは以下のとおりです。日とエリアをを選んでください。

The upper graph shows the number of confirmed cases every day (blue curve). The confirmed cases represent only a fraction of the infected individuals, because not everyone can be tested and many infected people do not have any symptoms. Moreover, there is some delay (around 13 days) between the confirmation of cases and the actual time of their infection. The estimated true number of infections at the dates of infection is shown by the orange curve. Le graphique du dessus montre le nombre de cas confirmés chaque jour (courbe bleue). Les cas confirmés ne représentent qu'une fraction (initialement environ 20%) des personnes infectées, car tout le monde ne peut pas être testé et de nombreuses personnes infectées ne présentent aucun symptôme. De plus, il y a un certain délai (environ 13 jours) entre la confirmation des cas et le moment réel de leur infection. Le nombre réel estimé d'infections aux dates d'infection est indiqué par la courbe orange. 上のグラフは、確認された毎日の症例数(青色の曲線)。すべての人が検査できるわけではなく、感染した多くの人には症状がないため、確認された症例は感染した個人のほんの一(約20%)部にすぎません。 さらに、症例の確認と感染の実際の時間との間には多少の遅延があります(約13日)。 感染日における推定真の感染数は、オレンジ色の曲線で示されています。

The lower graph shows the basic reproduction number R0, which represents the rate of infection. When R0 is larger than 1, more people get infected, and when it is smaller than 1, less people get infected. R0 depends on the intensity of social interactions as well as the efficiency of cluster containment measures, therefore it cannot be predicted. For this reason, two scenarios are considered for the future evolution of R0 : a scenario A where either the situation is under control or rapid intervention is taken when necessary, and a scenario B where the situation is out of control for a while. Note that these scenarios start 13 days ahead of now because our current knowledge of the infections is delayed by 13 days. Each scenario determines the future evolution of the epidemic, shown by dashed curves. Le graphe inférieur montre le nombre de reproduction de base R0. Lorsque R0 est supérieur à 1, davantage de personnes sont infectées et lorsqu'il est inférieur à 1, moins de personnes sont infectées. Ce nombre dépend de l'intensité des interactions sociales ainsi que de l'efficacité des mesures d'isolation des foyers d'infections, et ne peut donc pas être prédit. Pour cette raison, deux scénarios sont envisagés pour son évolution future: un scénario A où soit la situation est sous contrôle, soit une intervention rapide est effectuée si nécessaire, et un scénario B où la situation est hors de contrôle pendant un moment. Notez que ces scénarios commencent il y a 13 jours par rapport à maintenant, car notre connaissance actuelle des infections est retardée de 13 jours. Chaque scénario détermine l'évolution future de l'épidémie, représentée par des courbes en tiretés. 下のグラフは、基本再生産数R0という感染率を示しています。 感染率R0が1より大きい場合、感染者が多くなり、1より小さい場合、感染者が少なくなります。 感染率R0は、社会的接触の多さと、クラスター隔離の効率によりますので、予測不能です。そこで、R0の今後の変化について、2つのシナリオを想定しました。状況が制御されているか、必要に応じて迅速な介入が行われるシナリオA、および状況がしばらく制御不能になるシナリオBです。 感染に関する現在の知識が13日遅れているため、これらのシナリオは今より13日先に開始されることに注意してください。各シナリオは、破線の曲線で示されるように、流行の将来の進展を決定します。

Model and explanations Modèle and explications モデルと説明

Data sources Source des donnés データソース

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