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Cet outil interactif détermine votre risque COVID-19 d’assister à un événement

Cet Outil Interactif Détermine Votre Risque Covid 19 D'assister à Un

Vous prévoyez d’assister à un événement mais vous n’êtes pas sûr du risque de COVID-19 et si vous devriez y aller? Il existe un outil Web interactif factuel qui peut vous aider.

Développé par des chercheurs du Georgia Institute of Technology et simple dans sa conception, l’outil en ligne utilise des données mises à jour quotidiennement pour estimer la probabilité qu’une ou plusieurs personnes lors d’un événement soient positives au COVID-19.

La navigation dans le risque peut être délicate, en particulier lorsque le nombre de cas de COVID-19 change chaque jour et que les taux d’infection peuvent être très différents d’un endroit à l’autre.

Cet outil utilise des données en temps réel sur les cas de COVID locaux aux États-Unis pour quantifier et visualiser le risque attendu pour des rassemblements de différentes tailles: d’un dîner de 10 personnes, d’une réception de mariage avec 100 invités, à un jeu sportif avec 100000 spectateurs.

Il a également été récemment élargi pour estimer le risque dans plusieurs pays européens, dont l’Italie, la Suisse et le Royaume-Uni.

Cartes illustrant le risque au niveau du comté d’au moins une personne positive au COVID-19 assistant à un événement aux États-Unis avec 10 personnes (en haut), 100 (au milieu) ou 1000 (en bas). (Crédit d’image: Chande et al., Nature Human Behavior, 2020)

« Alors que les cas ont commencé à augmenter ici [in the US] et les écoles et les entreprises rouvrent, les gens posent des questions difficiles », a déclaré le biologiste quantitatif Joshua Weitz, auteur principal d’un nouvel article sur l’outil. Filaire en juillet.

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« Puis-je envoyer mon enfant dans une salle de classe? Puis-je aller en toute sécurité dans un bar ou un restaurant? Répondre à ces questions est au cœur de ce que nous essayons de faire. »

La plupart des autres cartes et tableaux de bord interactifs, tels que celui-ci de l’Organisation mondiale de la santé (OMS), affichent les numéros de cas et les décès de COVID-19; en revanche, cet outil relie les données sur les cas documentés dans chaque État américain aux évaluations des risques par taille d’événement. La possession de ces informations peut aider les gens, les décideurs et les responsables de la santé à évaluer le risque quotidien dans leur région et à planifier en conséquence.

Les résultats sont affichés sous forme de carte thermique où les utilisateurs peuvent comparer les États américains ou zoomer sur leur comté local, et basculer entre des événements de différentes tailles pour voir comment le risque augmente à mesure que le nombre augmente.

« En fournissant un outil quantitatif pour transmettre le risque continu de pandémie, nous espérons compléter et renforcer les avis de santé publique locaux », ont déclaré les chercheurs.

L’outil regroupe les données en temps réel des services de santé publique des États, du COVID Tracking Project, une organisation bénévole collectant des données sur les cas de COVID aux États-Unis, et le New York Times‘ensemble de données en libre accès sur les cas de coronavirus.

« Nos calculs de risque vous indiquent seulement dans quelle mesure il est probable qu’au moins une personne lors d’un événement d’une taille donnée soit contagieuse. » les chercheurs écrivent dans l’étude.

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« Ce n’est pas la même chose que le risque qu’une personne soit exposée ou infectée par le COVID-19 lors de l’événement. »

Les estimations des risques sont basées sur le nombre de personnes qui se présentent à un événement et sur le nombre de cas détectés dans cette zone (au cours des dix derniers jours), mais pas sur leur comportement une fois arrivés.

Les chercheurs ont cependant ajusté le nombre de cas dans leur modèle pour tenir compte de la rareté des tests aux États-Unis.

«Les cas peuvent être sous-déclarés en raison des pénuries de tests, des« épandeurs silencieux »asymptomatiques et des retards de déclaration», explique l’équipe.

Avec les données disponibles, l’analyse à l’échelle nationale montre que la plupart des comtés américains partagent un risque inévitablement élevé avec des événements auxquels participent plus de 1000 personnes, et un risque moindre lorsque les événements sont de petite taille (moins de dix invités). Le risque varie beaucoup plus d’un comté à l’autre pour les événements de 50 à 150 personnes.

«Les cartes des risques visualisées sont destinées à informer les individus sur la nécessité de prendre des mesures préventives pour réduire les nouvelles transmissions, par exemple en évitant les grands rassemblements et en portant des masques lorsqu’ils sont en contact étroit avec les autres», ont déclaré les chercheurs dans leur article.

« En conséquence, les individus peuvent se visualiser dans un groupe et décider si ce risque vaut la peine d’être pris. »

Si vous assistez à un événement, quelle que soit sa taille, il incombe à tout le monde de porter un masque, de pratiquer la distanciation sociale et de se laver les mains régulièrement.

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« De telles précautions sont encore nécessaires même lors de petits événements, étant donné le grand nombre de cas en circulation », écrivent les chercheurs.

Il faut cependant souligner que le modèle, se concentrant uniquement sur le nombre de participants à l’événement et les cas récents, ne prend pas en compte le type de lieu.

Mais nous savons que le SRAS-CoV-2 se propage dans l’air, les planificateurs d’événements et les autorités sanitaires devraient donc faire la distinction entre les lieux intérieurs qui peuvent avoir une mauvaise ventilation, où des événements à grande propagation sont plus susceptibles d’avoir lieu, et les événements en plein air avec beaucoup d’espace et d’air frais, où le risque est généralement plus faible.

Le modèle suppose également qu’une personne séropositive au COVID-19 est tout aussi susceptible d’assister à un événement qu’une personne sans maladie; en réalité, les premiers devraient suivre les conseils de santé publique et rester à la maison s’ils savent qu’ils sont porteurs du virus.

Faire des hypothèses comme celles-ci fait partie intégrante de la modélisation; nous devons juste en être conscients afin de comprendre ses limites.

La plus grande incertitude du modèle reste le nombre réel de cas de COVID-19 enregistrés et documentés, que nous ne pouvons que commencer à apprécier avec davantage de tests.

La recherche est publiée dans Comportement humain de la nature et l’outil Web interactif est accessible ici.

Cet article a été initialement publié par ScienceAlerte. Lire l’article original ici.

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