Graphs are nevoie de cookie-uri ca sa functioneze corespunzator. Accepti folosirea de cookie-uri? Afla mai multe.
 
 
Ok, Accept toate Vezi optiuni
 
Legenda
      R = Numar Reproductie Efectiv
      (R025, R975) = Interval de incredere de 95%
      (R05, R95) = Interval de incredere de 90%
      (R25, R75) = Interval de incredere de 50%
 
Download grafic
 

Grafic creat in colaborare cu statistician Valentin Parvu , care a elaborat seria de date.

Pentru a elimina interferentele zilnice cauzate de date la capatul intervalelor de extreme exista un decalaj de 4 zile iar numarul R oferit in grafic cu 95% interval de incredere este aferent datei de 3 Iulie si a fost R = 1 (0.91, 1.1)

Ce reprezinta "Numarul de reproductie R"?

Numarul de reproductie R reprezinta numarul mediu de pacienti infectati de la un singur caz. Cand R este peste 1 epidemia creste, iar cand R este sub 1 epidemia scade; cand R este aproximativ 1 sau aproape de 1, un numar aproximativ egal de cazuri noi apar zilnic. Pentru a calcula R, durata de incubatie, durata de la aparitia simptomelor la raportarea cazurilor, precum si timpul de transmisie de la caz la urmatorii pacienti, sunt necesare.

De ce exista un decalaj de 4 zile a datelor?

Dupa infectia cu SARS-COV2 dureaza in medie 4-5 zile pana apar simptome de boala: majoritatea cazurilor vor prezenta simptome in 2-7 zile. De asemenea exista anumite intarzieri in raportarea cazurilor dupa ce pacientul se prezinta cu simptome, intarzieri legate de recoltarea si testarea pacientilor. Numarul de reproductie R care reflecta transmisia in ziua de astazi poate fi estimat doar dupa aproximativ 4 zile. Atunci o proportie suficienta (peste 10%) din transmisile petrecute astazi vor fi deja raportate. Alte metode care raporteaza R pentru ziua curenta se bazeaza fie pe predictie, fie reflecta doar ziua cand simptomele au aparut, nu ziua cand infectarile s-au produs. Noi consideram ca momentul infectarii este cel ce ar trebui raportat cand se calculeaza transmisibilitatea in populatie.

Urmatoarea procedura a fost folosita pentru estimarea numarului R efectiv:

  1. Data de infectare a cazurilor raportate zilnic au fost imputate. Distributia Gamma cu medie de 5.3 zile (1 - 13 zile) a fost folosita pentru perioada de incubatie si distributia Exponentiala cu medie de 6.1 zile (0 - 18 zile) a fost folosita pentru durata intre aparitia simptomelor si raportarea cazurilor. Cumulat, cazurile sunt estimate a fi raportate dupa in medie 11 zile de la infectare (Table S1 in Kucharski et al).
  2. Numarul de infectii noi care nu au fost inca raportate au fost estimate folosind distributia binomiala negativa. Luand in considerare incubatia si durata pana la raportare, se poate estima cati pacienti infectati in urma cu cel putin 4 zile au fost deja raportati. Infectiile aparute astazi sau in ultimele 3 zile nu pot fi estimate precis, deci ultimul R este estimat pentru 4 zile in urma.
  3. Numarul de reproductie efectiv (R) a fost calculat folosind metoda descrisa in Cori et al. pe ferestre saptamanale. Distributia intervalului de transmisie (perioada in care un pacient transmite infectia urmatorului pacient) a fost Gamma cu o medie de 4.7 zile (Nishiura et al).
  4. Pasii 1-3 au fost simulati repetat 1000 de ori. Media R, impreuna cu intervalele de incredere au fost apoi calculate din cele 1000 de modele simulate.
 

Referinte:

  • Kucharski, A. J., Russell, T. W., Diamond, C., Liu, Y., Edmunds, J., Funk, S., ... & Davies, N. (2020). "Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study." The lancet infectious diseases.
  • Cori, A., Ferguson, N. M., Fraser, C., & Cauchemez, S. (2013). "A new framework and software to estimate time-varying reproduction numbers during epidemics." American journal of epidemiology, 178(9), 1505-1512.
  • Nishiura, H., Linton, N. M., & Akhmetzhanov, A. R. (2020). "Serial interval of novel coronavirus (COVID-19) infections." International journal of infectious diseases.
 
English Version
 
 

Cod Embed: