[86] H. Wertheim, D. Melles, M. Vos, W. van Leeuwen, A. van Belkum et al. :
The role of nasal carriage in staphylococcus aureus infections. The Lancet Infectious
Diseases, 5:751–762, 2005.
[87] D. B. West : Introduction to graph theory. Prentice Hall, Inc., Upper Saddle River,
1.1 Agencement de l’hôpital de Berk-sur-Mer. . . 17
1.2 Écouvillon nasal. . . 18
1.3 Règle de modélisation des contacts d’un réseau de proximité. . . 19
1.4 Présence quotidienne des individus. . . 20
1.5 Exemple d’une liste de contacts à trois nœuds. . . 23
1.6 Construction d’un réseau dynamique. . . 23
1.7 Exemple d’agrégation par groupe d’un réseau simple. . . 27
1.8 Distribution des durées de contacts au cours de la période juillet/août . . . 28
1.9 Distribution des quantités quotidiennes par individu. . . 29
1.10 Corrélations entre les différentes quantités. . . 30
2.1 Nombre quotidien de personnes présentes en moyenne dans chaque service. . 32
2.2 Moyenne des quantités d’activité de contacts entre les services. . . 34
2.3 Moyenne par personne des quantités d’activité de contacts entre les services. 35
2.4 Corrélation entre les quantités d’activité. . . 36
2.5 Exemple simple de graphe dynamique. . . 39
2.6 Distribution cumulative des quantités quotidiennes par personne. . . 40
2.7 Moyenne par personne des quantités d’activité de contacts entre les services. 42
2.8 Introversion des services. . . 44
2.9 Exemple simple de l’utilisation des modèles de configuration. . . 46
2.10 Déviation d’introvertion selon le modèle de configuration simple. . . 48
2.11 Déviation d’introversion selon le modèle de configuration fin. . . 50
2.12 Nombre de personnes interagissant quotidiennement entre les services. . . . 53
2.13 Exemple de répartition des contacts entre les services. . . 54
2.14 Matrice d’activité quotidienne entre les services. . . 55
2.15 Matrice d’activité quotidienne par personne entre les services. . . 56
2.16 Pourcentage d’occupation des services. . . 58
2.17 Matrices de déviation d’activité des services. . . 60
2.18 Matrice de déviation des contacts externes aux services. . . 61
2.19 Nombre de patients et de personnels interagissant entre les services. . . 63
2.20 Pourcentage de patients et de personnels interagissant entre les services. . . 64
2.21 Matrices d’activité entre les services selon les degrés quotidiens par personnes. 65
2.22 Matrices d’activité entre les services selon le nombre de contacts quotidiens
par personnes. . . 67
2.23 Matrices d’activité entre les services selon les durées de contact quotidiennes
par personnes. . . 68
TABLE DES FIGURES
2.25 Valeurs moyennes des catégories socioprofessionnelles par jour des différentes
quantités. . . 71
2.26 Valeurs moyennes par personnes organisées en catégories
socioprofession-nelles par jour des différentes quantités. . . 72
2.27 Corrélation des différents types d’activité par catégories socio-professionnelles,
n’impliquant que les personnels de l’hôpital. . . 73
2.28 Introversion des différentes catégories selon les 3 quantités habituelles. . . . 75
2.29 Déviation d’introversion des différentes catégories selon les 3 quantités habituelles. 76
2.30 Nombre de personnes interagissant quotidiennement entre les différentes
catégories socio-professionnelles. . . 78
2.31 Matrices d’activité entre les catégories par personne jour, selon les degrés
quotidiens, le nombre de contacts et la durée des contacts. . . 79
2.32 Exemple de sélection d’activité. . . 80
2.33 Taux d’occupation des différentes catégories selon le degré des individus. . . 80
2.34 Taux d’occupation des différentes catégories selon le nombre de contacts des
individus. . . 81
2.35 Taux d’occupation des différentes catégories selon la durée de contact des
individus. . . 82
2.36 Matrices de déviation des degrés des catégories. . . 83
2.37 Matrice de déviation du nombre de contacts des catégories. . . 84
2.38 Matrices de déviation de l’activité entre les catégories, basé sur la durée
cumulée des contacts. . . 86
3.1 Évolution de la population au cours du temps. . . 90
3.2 Composantes connexes et diamètres journaliers. . . 91
3.3 Corrélation entre le nombre de composantes connexes et la taille de la
pop-ulation. . . 92
3.4 Corrélation entre le diamètre et journalier et la taille chacune des composantes. 93
3.5 Nombre de personnes actives au cours du temps. . . 94
3.6 Evolution des quantités d’activité moyenne par individu. . . 95
3.7 Evolution et corrélation entre le degré des personnes et la durée moyenne de
contacts. . . 96
3.8 Taux de conservation des paires entre jours consécutifs (équation 3.1) . . . . 103
3.9 Différence symétrique sur les paires. . . 103
3.10 Indice de Jaccard sur les paires. . . 104
3.11 Similarité cosinus sur les paires. . . 105
3.12 Différence d’activité des paires moyennées sur l’ensemble des personnes présentes
le jour 1 (eq. 3.9). . . 106
3.13 Similarité cosinus renormé sur les paires. . . 106
3.14 Différence asymétrique appliqué aux nombres et aux durées de contact. . . . 109
3.15 Indice de Jaccard appliqué aux nombres et aux durées de contact. . . 109
3.16 Similarité cosinus appliquée aux nombres et aux durées de contact. . . 109
3.17 Différence d’activité appliquée aux nombres et aux durées de contact. . . 110
3.18 Similarité cosinus renormé sur les paires. . . 110
3.19 Agrégation des données à l’heure. . . 111
3.20 Évolution à l’heure de la quantité d’individus actifs. . . 111
3.21 Évolution à l’heure du nombre de contacts et de leur durée au cours d’une
semaine. . . . 113
3.22 Comparaison de l’évolution à l’heure du degré des personnes et de la durée
de contacts des personnes. . . 114
4.1 Evolution de la taille de la population prise en compte pour les simulations. 119
4.2 Nombre de simulations ayant au moins un transfert durant l’heure. . . 120
4.3 Taux de simulations actives par pas de temps. . . 122
4.4 Distribution du maximum de transmetteurs. . . 124
4.5 Date d’atteinte de la valeur maximale du nombre de transmetteurs pour
chaque simulation. . . 125
4.6 Distribution du maximum de récepteurs. . . 126
4.7 Date d’atteinte de la valeur maximale du nombre de récepteurs pour chaque
simulation. . . 126
4.8 Nombre et taux de personnes infectées à la fin de chaque simulation,
ordon-nées par heure de départ. . . 127
4.9 Distribution du taux d’infection. . . 128
4.10 Temps de terminaison de chacune des simulations en fonction de leur temps
de départ. . . 129
4.11 Proportion de temps nécessaire pour atteindre la largeur maximale du DAG
de diffusion. . . 129
4.12 Nombre d’arêtes utilisées par simulation. . . 130
4.13 Répartition des feuilles selon les simulations. . . 131
4.14 Assignation du poids des arêtes. . . 132
4.15 Distribution de la valeur des arrêtes au cours des simulations. . . 132
4.16 Distribution du nombre moyen d’arêtes entrantes par personne pour chaque
simulation, soit le nombre moyen de transmetteurs par récepteur. . . 133
4.17 Distribution du nombre d’arêtes sortantes, soit le nombre de récepteurs par
transmetteur. . . 133
4.18 Distribution (cumulative) du nombre d’occurrences des arêtes. . . 134
4.19 Corrélation entre le maximum de transmetteurs simultanés et le maximum
de récepteurs simultanés, en terme de pourcentage de population. . . 134
4.20 Comparaison du taux maximal de transmetteurs et récepteurs avec le taux
de feuilles. . . 135
4.21 Largeur de DAG issus de la première période stable au cours du temps. . . 137
4.22 Largeur de DAG issus de la première période stable au cours du temps : zoom.138
4.23 Nombre de personnes touchées au cours du temps de toutes les simulations
débutant aux pas de temps 81 et 86. . . 139
4.24 Nombre de personnes touchées au cours du temps de toutes les simulations
débutant aux pas de temps 81 et 86. . . 140
4.25 Largeur de DAG issus de la deuxième période stable au cours du temps. . . 141
4.26 Largeur de DAG issus de la deuxième période stable au cours du temps :
zoom. . . 142
4.27 Largeur de DAG probabilistes au cours du temps. . . 144
Dans le document
Réseaux dynamiques de terrain : caractérisation et propriétés de diffusion en milieu hospitalier
(Page 156-159)