PRÉDIRE L'ÉVOLUTION D'UNE ÉPIDÉMIE ? Croissance exponentielle, modèles compartimentaux et en réseaux

Index
Démarche de l'épidémiologie 01:06
Epidémiologie à compartiments SIR, SEIRD 02:49
Le début de croissance épidémique exponentielle 03:45
Modèle stochastique et les super-infectants 05:27
La théorie des réseaux 06:20
Exemple de propagation d'une épidémie dans un réseau 07:02
Modèle par méta-population et SIR 08:04
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Sources :
The effect of travel restrictions on the spread of the 2019 novel coronavirus (COVID-19) outbreak science.sciencemag.org/conten...
A contribution to the mathematical theory of epidemics royalsocietypublishing.org/do...
Networks and epidemic models www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/arti...
Network models of epidemics tb.ethz.ch/education/learning...

[@Astroscepticisme]

Juste passionnant, tu rends très accessibles des notions bien difficiles en amont, en tant que prof de maths de cours particuliers, j'apprécie d'autant plus l'effort et le résultat. Avec cette crise de coronavirus, c'est vraiment le moment pour que les épidémiologistes à la fois interviennent, vulgarisent et se fassent connaître. Tous mes voeux de réussite :-)

[@kinanlak5396]

Merci pour les travaux tu sauves mon grand oral, vidéo vraiment très intéressante.

[@thibaultfiolet]

Merci et bon courage ! :)

[@appolyon8234]

la même haha

[@raphouyel]

@@appolyon8234 c'est chaud je croyais être original mais y'a même des gens 1 an avant qui ont fait la meme

[@meganegregoire3848]

Coucou je passe mon grand oral la semaine prochaine, je pourrais avoir ce que tu as fais l'année dernière si ça te dérange pas ? Merci d'avance.

[@appolyon8234]

@@raphouyel haha t'inquiète sa reste tout de même un très bon sujet si tu passes dessus tu devrais avoir une bonne note

[@guillaume_gautreau]

Merci. Très intéressant.

[@celrohe]

Super intéressant et accessible à tous, merci!

[@phnixfufauseptique2517]

Toi t es top

[@tomrtz8616]

C'est cool

[@younesschaanani5482]

Merçi pour la vidéo ! petit question , comment calculer la probabilité de transmission "béta"?

[@khadijazeroual3548]

merci pour ta vidéo, si tu pourras nous faire une autre sur les models stochastiques qui utilise le processus de Marcov, et merci

[@colinejouanchicot8158]

Bonjour, dans la formule du nombre d'infectés au temps t, peux-tu m'indiquer l'unité de t est-ce des jours, des mois, des heures ?

[@khadijazeroual3548]

salut ,si vous pouvez m'expliquez comment calculer l'equilibre endemique? et merci

[@tomclement9225]

Salut j'ai pas bien compris en quoi la théorie des réseaux allée en opposition au modèle SIR

[@amp6008]

Merci pour ta vidéo qui peut être une bonne introduction à la modélisation en épidémiologie. Attention cependant, dans les modèles compartimentaux : - à 3:32, beta n'est pas la probabilité qu'un individu sain devienne infecté. beta est a probabilité de transmission par contact avec un individu infecté. Et en général, on n'écrit pas juste beta. Le taux associé au "mouvement" entre S et I, c'est beta*I/N, ce qu'on appelle la force d'infection. - gamma n'est pas une probabilité. gamma est aussi un taux. Pour faire écho à ta définition de R0 on a d = 1/gamma où d est la durée de l'infection. - définition du R0 : c est un nombre de contacts Pour le modèle SEIR, je crois que c'est un abus de dire que E correspond à la phase d'incubation, car l'incubation c'est le temps entre infection et apparition des symptômes. Or l’apparition des symptômes ne coïncide pas forcément avec la phase d'infectiosité. A confirmer. Bonne continuation

[@francoisSwine]

Excellent commentaire

[@nawelelbelkasmi2802]

Merci mec ta sauver mon grand oral

[@meganegregoire3848]

Coucou je passe mon grand oral la semaine prochaine, je pourrais avoir ton sujet pour le comparer avec le mien et je t'envoie le mien en retour si tu veux ? Merci d'avance

[@YouennDesgeorges]

@nawelelbelkasmi2802 salut gros je peux savoir comment s'est passé ton grand oral stp je bosse dessus là mdr

[@benjamingindre1249]

Merci beaucoup tu m'aides beaucoup pour mon sujet de grand oral

[@YouennDesgeorges]

@benjamingindre1249 salut mec t'as réussi ton grand oral du coup ? je bosse sur le même sujet si on peut en discuter ;)

[@ratatapokems8667]

Hello, avez vous réussi votre grand oral ? avez vous suivi le plan de cette vidéo ?

[@ratatapokems8667]

@@YouennDesgeorges moi aussi je suis sur le sujet ;)

[@youenndesgeorges3316]

@@ratatapokems8667 j’ai changer c trop lassant pour les profs et difficile de ramener au programme

[@benjamingindre1249]

@@ratatapokems8667 écoutez oui j'ai même très bien réussi, après j'ai complété les informations de cette vidéo avec d'autres sources

[@Dybalax63]

en ayant les valeurs de beta, gamma, du nombre initial de S et du nombre initial de I, peut-on savoir combien y’aura-t-il d’infectés au bout de t=10 par exemple ? si oui avec quelle formule ?

[@thibaultfiolet]

Bonjour on peut connaître ça avec les équations différentielles. En général on obtient ça avec un logiciel comme R ou python

[@MisterLapino]

Merci pour la vidéo! Petite question: est-ce qu'on a une idée aujourd'hui de ce qui clochait dans les premiers modèles qui avaient prévus à tort un pic plus tardif pour la chine? Et dans l'ensemble est-ce que tu as l’impression que le pouvoir prédictif de ces modèles s’accroît avec l'évolution de nos connaissances sur le sujet?

[@thibaultfiolet]

Sans doute le manque de données ou des paramètres mal estimés. Maintenant, on a 2 mois et demis en plus de recul et des données dans pleins de pays (à la différence d'en janvier) Et oui c'est sûr que les modèles s'affinent en récoltant plus de données (et des données plus fiables également) + en complexifiant les modèles qui prennent en compte le transport aérien par exemple ou d'autres facteurs

[@MisterLapino]

@@thibaultfiolet Merci !