Understanding and monitoring the evolution of the Covid-19 epidemic from medical emergency calls: the example of the Paris area
Comprendre et surveiller l'évolution de l'épidémie de Covid-19 à partir des appels au numéro 15: l'exemple de l'agglomération parisienne
Résumé
We portray the evolution of the Covid-19 epidemic during the crisis of
March-April 2020 in the Paris area, by analyzing the medical emergency
calls received by the EMS of the four central departments of this area
(Centre 15 of SAMU 75, 92, 93 and 94). Our study reveals strong
dissimilarities between these departments. We show that the logarithm
of each epidemic observable can be approximated by a piecewise linear
function of time. This allows us to distinguish the different phases
of the epidemic, and to identify the delay between sanitary measures
and their influence on the load of EMS. This also leads to an
algorithm, allowing one to detect epidemic resurgences. We rely on a
transport PDE epidemiological model, and we use methods from
Perron-Frobenius theory and tropical geometry.
Nous décrivons l'évolution de l'épidémie de Covid-19 dans
l'agglomération parisienne, pendant la crise de Mars-Avril 2020, en
analysant les appels d'urgence au numéro 15 traités par les SAMU des
quatre départements centraux de l'agglomération (75, 92, 93 et 94).
Notre étude révèle de fortes disparités entres ces
départements. Nous montrons que le logarithme de
toute observable épidémique peut être approché
par une fonction du temps linéaire par morceaux.
Cela nous permet d'identifier les différentes phases
d'évolution de l'épidémie, et aussi d'évaluer
le délai entre la prise de mesures sanitaires
et leur effet sur la sollicitation de l'aide médicale urgente.
Nous en déduisons un algorithme permettant de détecter
une resurgence éventuelle de l'épidémie.
Notre approche s'appuie sur un modèle d'EDP de transport
de l'évolution épidémique, ainsi que sur des méthodes
de théorie de Perron-Frobenius et de géométrie tropicale.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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