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Les restrictions sur les programmes publics peuvent porter le taux de transmission du COVID-19 jusqu’à 24%: étude Lancet

L’analyse comprenait 790 étapes de 131 pays. (Représentant)

Londres:

Selon une étude de modélisation publiée dans le magazine The Lancet, l’interdiction des programmes publics peut réduire le nombre de reproduction du COVID-19 (R) – un mois important de transmission du virus, de 24% en moins d’un mois.

Une valeur R supérieure à 1 indique une épidémie croissante, tandis qu’une valeur R inférieure à 1 indique une épidémie en diminution.

Des recherches utilisant des données provenant de 131 pays suggèrent que des mesures individuelles, y compris la fermeture d’écoles et de lieux de travail, des restrictions sur les programmes publics et des rassemblements de plus de dix personnes, l’obligation de rester à la maison et les limites des mouvements internes, la transmission des données Sont associés à une diminution du SRAS-CoV-2.

Cependant, les mesures combinées sont plus efficaces pour réduire la transmission, ont déclaré les chercheurs.

Le professeur Harish Nair a déclaré: «Nous avons constaté qu’une combinaison de différentes mesures avait le plus grand effet sur la réduction de la transmission du COVID-19. Alors que nous expérimentons la résurgence du virus, les décideurs doivent prendre des mesures pour réduire les nombres R Devra être pris en considération. ” Université d’Édimbourg, Royaume-Uni.

«Notre étude peut éclairer les décisions sur les mesures à mettre en place ou à prendre, et à quel moment s’attendre à voir leurs effets, mais dépendra également du contexte local – à un moment donné – des nombres R, des capacités locales Et l’impact économique des mesures », a déclaré M. Nair.

En examinant les mesures individuellement, l’interdiction des événements publics était associée à la plus forte baisse de R – 24% après 28 jours – ce que les chercheurs suggèrent car ils sont susceptibles d’empêcher les événements de super épandeurs C’était souvent la première mesure introduite dans les pays.

Selon les chercheurs, les mesures liées à l’augmentation de R interdisaient la réouverture des rassemblements et des écoles de plus de dix personnes.

Cependant, la réouverture des écoles a été associée à une augmentation de 24% du R sur 28 jours, les chercheurs avertissant qu’ils n’étaient pas responsables des précautions individuelles que certaines avaient mises en œuvre pour rouvrir les écoles. Certains pays sont visités, par exemple la limitation de l’effectif des classes, les mesures de mesure, le nettoyage régulier des mains, les masques faciaux et les contrôles de température thermique à l’arrivée.

Il a déclaré que ceux-ci sont nécessaires pour rouvrir l’école sécuritaire et que cela doit être gardé à l’esprit lors de l’interprétation de cette découverte.

M. Nair a déclaré: “Nous avons constaté une augmentation de R après la réouverture des écoles, mais il n’est pas clair si l’augmentation est attribuable à des groupes d’âge spécifiques où les mesures d’inaccessibilité sociale à l’intérieur et à l’extérieur des salles de classe suivent. Il peut y avoir une différence substantielle », a déclaré M. Nair.

«En outre, il faut davantage de données pour comprendre le rôle spécifique des écoles grâce à une solide recherche des contacts dans la transmission de la SAARC Cov-2», a-t-il déclaré.

Cependant, l’étude ne tient pas compte d’autres facteurs potentiellement influents qui ont un impact sur R – y compris, entre autres, l’observance des interventions, les changements de comportement de la population, les différences sous-nationales de R ou les effets de la recherche des contacts. Et l’isolement – qui varient tous selon le contexte.

Il existe également des limites à l’utilisation du nombre R comme indicateur de transmission, car il est difficile à estimer avec précision, en particulier lorsque la prévalence est faible, ont déclaré les chercheurs.

Dans cette étude de modélisation, les données sur les estimations quotidiennes au niveau des pays ont été combinées avec les données des pays qui ont été menées dans ces pays du 1er janvier 2020 au 20 juillet 2020.

La période de temps de chaque pays a été divisée en étapes individuelles lorsque toutes les mesures étaient les mêmes dans ce pays.

L’analyse a couvert 790 étapes provenant de 131 pays et les auteurs ont utilisé un modèle pour mesurer l’association entre les mesures et l’évolution de R.

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