COTTA R.M.(1,2), NAVEIRA-COTTA C.P.(2), and MAGAL P.(3)

  1. General Directorate of Nuclear and Technological Development, DGDNTM, Brazilian Navy
  2. Laboratory of Nano & Microfluidics and Microsystems, LabMEMS, Mechanical Engineering Dept., POLI & COPPE, UFRJ, Federal University of Rio de Janeiro
  3. Institut de Mathématiques de Bordeaux, Université de Bordeaux.

https://doi.org/10.1101/2020.03.31.20049130

Un modèle épidémique de type SIRU est proposé pour la prédiction de la propagation de la Covid-19 au Brésil et pour analyser l’influence des mesures de santé publique sur la simulation du contrôle de cette maladie infectieuse. Étant donné que les cas signalés ne représentent généralement qu’une fraction du nombre total de personnes infectieuses symptomatiques, le modèle tient compte des cas signalés et non déclarés. De plus, le modèle tient compte de la variation dans le temps du taux de transmission et de la fraction des infections infectieuses asymptomatiques qui deviennent des individus symptomatiques signalés, de manière à refléter les interventions de santé publique, vers son contrôle, tout au long de l’évolution de l’épidémie. Un comportement exponentiel analytique pour l’évolution cumulée des cas signalés est supposé au début de l’épidémie, pour une estimation explicite des conditions initiales, tandis qu’une approche par inférence bayésienne est adoptée pour les estimations paramétriques utilisant le modèle de problème direct actuel avec les données de la partie connue du évolution des épidémies, représentée par la série chronologique des cas déclarés de personnes infectées. L’analyse directe du problème inverse est ensuite utilisée avec les données réelles de la Chine, la première moitié étant utilisée pour l’estimation paramétrique et la seconde moitié pour la validation de la capacité prédictive de l’approche proposée. L’ensemble complet de données pour la Chine est ensuite utilisé dans une autre identification des paramètres, y compris le temps moyen pendant lequel les individus infectieux asymptomatiques et les individus symptomatiques sont infectieux. Suite à cette validation, les données disponibles sur les cas signalés au Brésil du 15 février au 29 mars 2020 sont utilisées pour estimer les paramètres puis prédire l’évolution de l’épidémie dans ces conditions. Enfin, des interventions de santé publique sont simulées, visant à diminuer les effets de la propagation de la maladie, en agissant à la fois sur le taux de transmission et sur la fraction du nombre total d’individus infectieux symptomatiques, compte tenu des comportements exponentiels variables dans le temps pour ces deux paramètres, généralement supposés constante dans les évolutions épidémiques sans intervention. Il est démontré qu’une combinaison d’actions pour affecter les deux paramètres peut avoir un résultat beaucoup plus rapide et efficace dans le contrôle de la dynamique de l’épidémie