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Omicron rend la vie difficile aux mathématiciens qui tentent de suivre COVID-19 – Canada News

La variable très mobile d’Omicron oblige les mathématiciens à retravailler les modèles qui ont contribué à façonner la compréhension du Canada de COVID-19, ainsi que la réponse du pays à la pandémie.

Caroline Cullen, professeure agrégée de mathématiques à l’Université britannique Simon Fraser, dit que tout, de ceux qui ont été testés à ceux les plus susceptibles de contracter le virus, a changé avec la dernière vague de la pandémie, et cela pose des défis clairs pour ceux qui modélisent son impact . Colombie.

En particulier, Cullen a déclaré qu’il serait difficile de comprendre la gravité de la maladie car elle se propage à travers un public principalement vacciné.

« Nous nous adaptons toujours au fait de ne pas pouvoir voler en fonction des cas signalés », a-t-elle déclaré dans une interview. « L’hospitalisation est tardive et il n’y a pas toujours de bonnes données à ce sujet, et (les nombres d’hôpitaux) ne vous parleront pas directement de l’infection comme les cas signalés vous le diront. »

Elle a déclaré que de meilleures données d’hospitalisation pourraient aider – comme les nombres d’admissions quotidiennes pour les patients COVID-19 ainsi que les statistiques pour ceux qui ont été hospitalisés pour d’autres raisons mais testés positifs pour COVID-19 pendant les soins – mais la question est compliquée.

Par exemple, si les hospitalisations sont faibles, comme à Terre-Neuve-et-Labrador, ce type d’information peut constituer une atteinte à la vie privée. « C’est un défi », a déclaré Colin.

Alors que la variante Omicron a entraîné des semaines d’un nombre sans précédent de cas à travers le pays, les gouvernements des comtés ont cessé de tester tous les cas possibles de COVID-19 – la demande de tests et de traçage était écrasante et impossible à suivre. Au lieu de cela, des provinces comme la Colombie-Britannique, l’Ontario et Terre-Neuve-et-Labrador ne testent désormais les cas que parmi les personnes présentant un risque plus élevé d’infection et d’hospitalisation, comme les personnes vivant dans des foyers de soins de longue durée.

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Cela signifie que de nombreux cas seront manqués, tandis que le nombre de cas quotidiens et les taux de positivité des tests – le pourcentage de tests qui reviennent positifs – ne reflètent pas ce qui se passe dans la population générale.

Vraiment, la définition de positif a changé, dit Jane Heffernan, professeure agrégée de mathématiques à l’Université York. « Les modèles doivent ensuite changer pour s’adapter à cela », a-t-elle déclaré dans une interview, ajoutant: « En mathématiques, pour pouvoir mesurer quelque chose, vous devez d’abord définir ce que vous mesurez. »

Des réparations du modèle sont attendues à n’importe quelle saison de la grippe, mais il existe de nombreuses autres complications avec Omicron, a ajouté Heffernan, telles que la façon dont les personnes non vaccinées et vaccinées sont infectées – ces dernières avec toutes les doses possibles.

Avec les autres variables, Heffernan a déclaré qu’elle pourrait revenir à ses modèles et modifier certaines des variables. Ce n’est pas le cas avec Omicron.

« Parce que nous essayons de suivre les infections légères, modérées et graves, nous ne pouvons pas ajuster l’un des critères simplement parce que deux doses du vaccin contre une dose pour différents âges et lorsque différents âges ont leurs différentes versions et activateurs – tous qui affecte la structure du modèle.

En bref : « Omicron a définitivement occupé une grande partie de nos vies. »

Pour Amy Horford, professeur de mathématiques à l’Université Memorial de Terre-Neuve-et-Labrador, la partie la plus difficile de la modélisation de l’Omicron était la vitesse de transmission.

Ses temps de doublement – ​​le temps qu’il faut que le nombre de personnes infectées double – sont parmi « les plus rapides que nous ayons vus pendant la pandémie », a-t-elle déclaré. La propagation rapide signifiait que les gouvernements avaient besoin de réponses sur ce qui se passait avant que les scientifiques puissent voir comment cette alternative pourrait émerger.

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« Nous essayions de répondre aux questions avec beaucoup d’incertitude », a-t-elle déclaré.

Heffernan a déclaré que les mathématiciens ont été plus impliqués dans COVID-19 que dans les précédentes épidémies de SRAS et de H1N1.

« Avant que la pandémie ne commence vraiment au Canada, il y avait en fait un défilé de mode », a-t-elle déclaré. « Certains des concepteurs ont été détachés par leurs gouvernements régionaux pour y travailler. »

Elle, Colin et Horford espèrent que l’intérêt croissant pour les mathématiques et la façon dont elles peuvent contribuer à la riposte à la pandémie et même à la santé publique contribuera à changer la façon dont les gens voient le domaine, et même à encourager plus de gens à y entrer.

« J’espère que cela a aidé les gens à voir les mathématiques comme non seulement quelque chose que vous avez appris au lycée et que vous ne reverrez plus jamais, ou même quelque chose que vous détestiez à l’école », a déclaré Colin. « (La modélisation mathématique) est l’un des seuls outils auxquels nous devons penser au niveau de l’ensemble de la population. »