Mishra, S., Scott, J., Zhu, H., Ferguson, N. M., Bhatt, S., Flaxman, S., & Gandy, A. (2020). A COVID-19 Model for Local Authorities of the United Kingdom. medRxiv.

URL

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.11.24.20236661v1

Type d’article

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Thème

Epidemiologie

Que retenir de cet article, en 1-2 phrases ?

Extension du modèle de Flaxman et al (Nature, 2020) pour la prédiction du R effectif à l’échelle des “local authorities” au Royaume-Uni. L’article utilise un modèle semi-mécanistique Bayésien.

Objectifs de l’étude / Questions abordées

Estimer le R effectif à l’échelle des “local authorities” au Royaume-Uni.

Méthode

Modèle semi-mécanistique comprenant un paramètre R_t pour chaque “local authority”. Les infections sont des variables aléatoires / modèle Bayésien.

Résultats principaux

L’article fournit des prédictions chiffrées, notamment des cartes de l’intensité de l’épidémie.

Commentaire / brève évaluation, limites, ouvertures possibles

L’article présente les grandes lignes du modèle et les chiffres qui en sortent, mais rien de plus. L’article ne justifie pas les prédictions / estimations présentées. Il n’y a pas d’analyse de sensibilité, ni de comparaison à un autre modèle. La comparaison avec les données observées n’est pas présentée dans l’article. De nombreuses limitations du modèle sont évoquées dans le texte, mais pas discutées.