données | Les hospitalisations liées au COVID-19 augmentent à Mumbai, Chennai

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Semblable aux vagues précédentes, Delhi, Mumbai, Chennai et Bengaluru ont enregistré un grand nombre de cas de COVID-19, tandis que Chennai et Mumbai ont également connu une forte augmentation du nombre d’hospitalisations.

Semblable aux vagues précédentes, Delhi, Mumbai, Chennai et Bengaluru ont enregistré un grand nombre de cas de COVID-19, tandis que Chennai et Mumbai ont également connu une forte augmentation du nombre d’hospitalisations.

Le nombre de cas de COVID-19 a de nouveau augmenté en Inde. Le nombre d’infections sur une moyenne de sept jours est passé à 4 500 le 8 juin, contre environ 2 100 il y a deux semaines. Comme pour les vagues précédentes, Delhi, Mumbai, Chennai et Bengaluru ont enregistré un grand nombre de cas. Chennai et Mumbai ont connu une forte augmentation du nombre d’admissions à l’hôpital. Les données du GISAID montrent que la sous-ligne BA.2 d’Omicron pourrait être responsable de la hausse dans la plupart des villes. Cependant, à Chennai, la hausse récente coïncide avec une hausse notable de la sous-ligne BA.5. Cependant, étant donné le petit nombre de cas séquencés dans chaque district, les données doivent être traitées avec prudence.

occupation des lits à l’hôpital

Les graphiques montrent les types de lits d’hôpitaux réservés au COVID-19 et occupés dans quatre villes. Par exemple, à Mumbai, le nombre de lits d’oxygène (O2) occupés est passé d’environ 2 à la mi-mai à environ 30 le 8 juin. Survolez le graphique pour trouver le nombre exact

Chennai

Bombay

Delhi

Bangalore

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Variantes inquiétantes

Les graphiques montrent les cas estimés de l’Inde (moyenne hebdomadaire) par variante. L’estimation est basée sur les données de surveillance génomique hebdomadaires déposées auprès du GISAID. Seul Chennai a vu une augmentation des cas BA.5, tandis que Mumbai et Bengaluru ont continué à voir des augmentations de la sous-variante BA.2.

Source : données d’hospitalisation de @shananalla

Données GISAID : Choudhary S (2022). covmuller : package R pour modéliser les données de prévalence virale de GISAID. https://saketkc.github.io/covmuller, http://saket-choudhary.me/covmuller/.

Lire aussi : Dates | BA.2 entraînera-t-il une nouvelle poussée en Inde ?

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