Modèle SIR mécanistico-statistique pour l'estimation du nombre d'infectés et du taux de mortalité par COVID-19 - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2020

Mechanistic-statistical SIR modelling for early estimation of the actual number of cases and mortality rate from COVID-19

Modèle SIR mécanistico-statistique pour l'estimation du nombre d'infectés et du taux de mortalité par COVID-19

Lionel Roques
Etienne Klein
Julien J. Papaix

Résumé

The first cases of COVID-19 in France were detected on January 24, 2020. The number of screening tests carried out and the methodology used to target the patients tested do not allow for a direct computation of the real number of cases and the mortality rate. In this report, we develop a 'mechanistic-statistical' approach coupling a SIR ODE model describing the unobserved epidemiological dynamics, a probabilistic model describing the data acquisition process and a statistical inference method. The objective of this model is not to make forecasts but to estimate the real number of people infected with COVID-19 during the observation window in France and to deduce the mortality rate associated with the epidemic. Main results. The actual number of infected cases in France is probably much higher than the observations: we find here a factor x 15 (95%-CI: 4-33), which leads to a 5.2/1000 mortality rate (95%-CI: 1.5 / 1000-11.7/ 1000) at the end of the observation period. We find a R0 of 4.8, a high value which may be linked to the long viral shedding period of 20 days.
Les premiers cas de COVID-19 ontété détectés en France le 24 janvier 2020. Le nombre de tests de dépistage effectués et la méthodologie employée pour cibler les patients testés ne permettent pas de connaître avec certitude le nombre réel d'infectés et le taux de mortalité liés a l'épidémie. Nous développons dans cette note une approche dite 'mécanistico-statistique' couplant un modèle d'équations différentielles de type SIR décrivant la dynamique épidémiologique non observée, un modèle probabiliste décrivant le processus de recensement des infectés et une méthode statistique d'inférence. L'objectif de ce modèle n'est pas de faire de la prédiction mais d'estimer le nombre réel de personnes infectées par le COVID-19 en France durant la période d'observation et d'en déduire le taux de mortalité associé à l'épidémie. Principaux résultats. Nous trouvons que le nombre réel d'infectés en France est bien supérieur aux observations, avec un facteur ×15 (IC 95% 4-33), et que le taux de mortalité au 17 mars est de 5.2/1000 (IC 95% 1.5/1000 − 11.7/1000). Nous trouvons un R0 de 4.8, valeur élevée liée en partie à la période d'excrétion virale que nous supposons de 20 jours.
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Dates et versions

hal-02514569 , version 1 (22-03-2020)
hal-02514569 , version 2 (24-03-2020)
hal-02514569 , version 3 (08-04-2020)

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Citer

Lionel Roques, Etienne Klein, Julien J. Papaix, Samuel Soubeyrand. Modèle SIR mécanistico-statistique pour l'estimation du nombre d'infectés et du taux de mortalité par COVID-19. [Rapport de recherche] INRAE. 2020. ⟨hal-02514569v2⟩
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