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Modèles épidémiologiques et problématiques de calibrage sur les données COVID-19

Les compartiments d’une modélisation SIRD

 

 

 

Le nombre de reproduction de base : définition et estimation

Méthodes d’estimation des paramètres du modèle SIRD

Calibrage du modèle SIRD sur les données françaises COVID-19


Figure 1 : Taux de rétablissement du modèle SIRD estimé sur données françaises entre le 21 mars et le 19 avril

Le graphique ci-après illustre le profil de ce paramètre :


Figure 2 Taux de létalité du modèle SIRD sur données françaises entre le 1er mars et le 19 avril

 


Tableau 1 : Cas cumulés observés et théoriques des compartiments I, R et D sur données françaises au 20/04/2020

Conclusion

 

Par addactis®  – Avril 2020

Laurent DEVINEAU, Executive Partner
Carolina RAMIREZ, Regional Head of Consulting
Kevin POULARD, Actuarial R&D Leader
Auriol WABO, Consultant 

 

Notes

1  Les ressorts d’une dynamique épidémiologiquehttps://www.actuaris.fr/actualite/les-ressorts-dune-dynamique-epidemiologique/

 4 Source Johns Hopkins University – https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 

Sources 

[1] Les ressorts d’une dynamique épidémiologique – Consultez notre article
[2] Source data.gouv.fr – https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/coronavirus-covid19-evolution-par-pays-et-dans-le-monde-maj-quotidienne/
[3] Anastassopoulou et al., Data-Based Analysis, Modelling and Forecasting of the COVID-19 outbreak, mars 2020
[4] Society of Actuaries Research Brief Impact of COVID-19 – April 16, 2020
[5] Massonnaud et al., COVID-19: Forecasting short term hospital needs in France, mars 2020
[6] Imperial College COVID-19 Response Team, Impact of non-pharmaceutical interventions to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand, mars 2020

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