Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur de préimpression, les chercheurs ont estimé le nombre de reproduction de base spécifique à la région (R0) valeurs pour les MSA (zones statistiques métropolitaines) aux États-Unis (États-Unis) basées sur la modélisation compartimentale avec des données de surveillance reproduites du coronavirus du syndrome aigu sévère 2 (SARS-CoV-2).
Les efforts de surveillance de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) aux États-Unis ont fourni des informations précieuses sur la dynamique de transmission du SRAS-CoV-2 dans le pays. Plusieurs régions américaines ont été simultanément touchées par un seul virus pathogène (SARS-CoV-2) au début de la pandémie de SARS-CoV-2. Par conséquent, en comparant le COVID-19 R par région0 les estimations pourraient élucider comment les caractéristiques de la population de différentes zones fusionnent pour déterminer la sensibilité différentielle au SRAS-CoV-2.
La transmission initiale d’un pathogène causant une maladie transmissible dans une population spécifique peut être quantifiée sur la base du R0 valeurs, qui fournissent le nombre attendu de nouveaux cas de COVID-19 générés par une personne infectée dans une population sensible, en fonction des propriétés de l’agent pathogène causal et de la population. Les auteurs de la présente étude ont précédemment développé un modèle d’analyse compartimentale qui pourrait reproduire les données quotidiennes sur le nombre de cas d’infection par le SRAS-CoV-2 pour les 15 MSA américaines les plus peuplées et les 50 États américains.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé leur modèle précédemment développé pour estimer le COVID-19 R régional0 estimations pour 280 des 384 MSA américaines, représentant respectivement 95 % et 82 % de la population américaine résidant dans les régions urbaines et la population totale.
Une approche basée sur un modèle compartimental a été utilisée pour l’analyse, pour laquelle une population homogène est requise. Pour déterminer si la transmission du SRAS-CoV-2 se produit de manière plus homogène dans les comtés ou les États américains de la MSA, trois mesures de variabilité (coefficient de Gini, distance de Wasserstein-1 et facteur de Fano) ont été utilisées pour évaluer la variabilité des taux d’incidence du COVID-19 par semaine (c’est-à-dire , risque d’infection par le SRAS-CoV-2 sur sept jours).
Le modèle compartimental a pris en compte la période initiale des INP (interventions non pharmaceutiques)/distanciation sociale, au cours de laquelle une proportion d’individus a adopté des comportements d’évitement de la maladie. En revanche, les autres personnes se livraient librement à des activités sociales sans prendre de précautions pour la prévention du COVID-19.
Les trois mesures de variabilité ont été tracées en fonction de la semaine épidémiologique pour les MSA choisies et les états qui se chevauchent. Les histogrammes des mesures de variabilité moyennées dans le temps pour les MSA et les États multi-comtés ont été analysés. Pour chaque MSA, l’approche d’inférence bayésienne, activée par la procédure d’échantillonnage MCMC (chaîne de Markov Monte Carlo), a été appliquée pour dériver le maximum a postériori (CARTE) R0 estimations, équivalentes aux estimations du maximum de vraisemblance.
Les mesures de variabilité ont été calculées pour la semaine épidémiologique 5 à la semaine 52, correspondant à la période entre le 26 janvier 2020 et le 26 décembre 2020, pour les MSA et 50 États comprenant plusieurs comtés en fusionnant les décomptes quotidiens des infections confirmées au SRAS-CoV-2 à un niveau départemental. Pour les évaluations de la variabilité, les données ont été obtenues à partir de Le New York Times-maintenu du référentiel public GitHub.
Résultats
Les MSA identifiées avec le plus grand nombre de comtés étaient Atlanta (n = 29 comtés), Washington (n = 25 comtés ou équivalents de comté), New York City (NYC, n = 23 comtés ou équivalents de comté) et Virginia Beach (n = 19 comtés ou équivalents de comté). Le R0 les estimations variaient entre 1,9 (pour la MSA englobant Appleton, Wisconsin) et 7,7 (pour la MSA englobant Detroit, Michigan) pour la sensibilité relative par région à la transmission du SRAS-CoV-2.
Le R disparate0 les estimations ont indiqué que les caractéristiques de la population contribuant à la propagation initiale du SRAS-CoV-2 étaient géographiquement hétérogènes et combinées pour donner une contagiosité > 4 fois supérieure du SRAS-CoV-2. Les mesures de variabilité étaient moindres pour les MSA par rapport à celles des États qui se chevauchent.
Pour les trois mesures de variabilité, les histogrammes MSA ont montré des décalages du côté gauche par rapport à ceux des États, indiquant que les risques de transmission du SRAS-CoV-2 au niveau du comté ont montré une plus grande homogénéité pour les comtés américains au sein des MSA par rapport à ceux des États . Les paramétrages de modèle spécifiques à la région se sont avérés cohérents avec les données de surveillance du SRAS-CoV-2 des MSA américaines avec plus de 200 cas cumulés de COVID-19 documentés avant le 21 mai 2020 et ≥ 5 nouveaux cas d’infections par le SRAS-CoV-2 sur n’importe quel jour donné dans la période comprise entre le 21 janvier 2020 et le 21 juin 2020. Les critères ont été remplis par 280 MSA américaines.
Dans l’ensemble, les résultats de l’étude ont montré que la contagiosité du SRAS-CoV-2 variait sur une plage quadruple dans les régions urbaines des États-Unis. Les découvertes peuvent faciliter en atténuant de futures manifestations des maladies pulmonaires puisque quelques régions urbaines se sont avérées pour avoir une susceptibilité bien plus grande à la boîte de vitesses rapide SARS-CoV-2 que d’autres.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.
