Des mathématiciens basés en Australie et en Chine ont développé une méthode pour analyser la grande quantité de données accumulées pendant la pandémie de COVID-19. La technique, décrite dans la revue Chaos, par AIP Publishing, peut identifier les pays anormaux – ceux qui réussissent mieux que prévu à répondre à la pandémie et ceux qui échouent particulièrement.
Les données proviennent de Our World in Data, un projet du Global Change Data Lab, un organisme de bienfaisance enregistré en Angleterre et au Pays de Galles. Cette organisation a collecté des informations auprès du Centre européen de prévention et de contrôle des maladies pour les dénombrements quotidiens cumulés et les décès pour 208 pays sur une période de 122 jours du 31 décembre 2019 au 30 avril 2020. Les enquêteurs ont analysé les données avec une variation d'une technique statistique connue sous le nom d'analyse de cluster.
Dans cette approche, les points de données sont regroupés selon la similitude. Les pays forment des grappes à mesure que les épidémies individuelles se rapprochent.
Pour tout le mois de janvier, les enquêteurs n'ont trouvé que deux grappes: la Chine dans une grappe et les 207 autres pays dans l'autre. Au fur et à mesure que le virus se propageait, de nouveaux pays ont rejoint le cluster chinois. L'Italie a été la première à rejoindre, suivie par les États-Unis, l'Espagne, la France, l'Allemagne, l'Iran et le Royaume-Uni.
À la mi-mars, le nombre de cas pour les pays du monde entier était regroupé en 16 grappes. En avril, un groupe similaire a été observé dans le nombre de décès. À la mi-mars, la Chine est sortie du pire groupe de décès, tandis que les États-Unis, l'Espagne, l'Italie, la France et le Royaume-Uni s'y sont installés.
Les enquêteurs ont constaté une rupture notable dans la structure des grappes pour les cas entre le 1er mars et le 2 mars. Cette date est importante, car de nombreux pays ont signalé leurs premiers cas de COVID-19 à cette époque, principalement en provenance d'Iran et d'Italie.
Une autre rupture dans la structure des grappes se produit entre le 18 mars et le 19 mars pour les décès, une différence de 17 jours par rapport à celle des cas. Ce décalage suggère un décalage de 17 jours pour les décès derrière les cas et est d'accord avec les données médicales.
Une fois que les enquêteurs ont identifié l'écart de 17 jours entre les cas et les décès, ils ont pu comparer les cas et les décès des pays au même moment. Cela a révélé des pays avec des résultats anormaux.
Les anomalies peuvent signifier un nombre de décès disproportionnellement élevé ou faible par rapport au nombre de cas. «
Nick James, co-auteur
L'Iran et l'Italie avaient tous deux des taux de mortalité anormalement élevés au début de la pandémie, tandis que Singapour était anormalement bas, tout comme la Corée du Sud, le Qatar et l'Australie.
« Nous avons également remarqué une sorte d'effet de masse critique dans la progression des cas vers les décès », a déclaré le co-auteur Max Menzies. « Le nombre de décès en Espagne au 28 mars était plus du double de celui de son nombre de cas seulement 16 jours plus tôt. Il s'agit d'une explosion étonnante de COVID-19. Il s'applique également aux États-Unis. masse critique début mars. «
La source:
Institut américain de physique
Référence de la revue:
James, N & Menzies, M (2020) Cluster-based dual evolution for multivariate time series: Analyzing COVID-19. Le chaos. doi.org/10.1063/5.0013156.
