URL:
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.21.20040022v1
Type d’article :
Thème : Stratégies de contrôle Logistique Autre : Modélisation
Que retenir de cet article, en 1-2 phrases ? :
Cet article propose une modélisation individu-centrée de l’évolution de l’épidémie de Covid-19, tenant compte de la structure géographique et d’âge de la population, et permettant de simuler différentes stratégies d’isolement. Ce modèle est appliqué à la dynamique épidémique en Espagne jusqu’au 20 mars.
Objectifs de l’étude / Questions abordées :
Le but de cette étude est d’introduire un modèle individu-centré pour la modélisation et le suivi de l’épidémie de Covid-19. Dans ce modèle, les individus sont représentés par des agents vivant dans des zones géographiques identifiées, et appartenant à l’une des trois classes d’âges jeunes, adultes, seniors. La dynamique épidémique ainsi que l’impact des méthodes de régulation par une quarantaine plus ou moins importante sont modélisés. Un élément important est une prédiction du nombre de lits en unité de soins intensifs (ICU) nécessaires pour soigner les patients très atteints.
Méthode : Chaque individu dans la population est modélisé par un agent, habitant dans une zone, et appartenant à une classe d’âge. À chaque unité de temps, les agents rencontrent un certain nombre de personnes dans la même zone, ainsi que des individus des zones voisines avec une probabilité dépendant de la propension à se déplacer des agents. La dynamique épidémique est modélisée sous la forme d’un système SEIR, les individus Susceptibles (S) pouvant devenir Exposés (E) lorsqu’ils croisent un individu infecté. Les individus infectés sont différenciés en individus Asymptomatiques (A) et Infectés (I) symptomatiques. Les individus A guérissent en individus Rétablis (R) au bout d’un certain temps. Les individus I peuvent soit se rétablir (R), soit avoir besoin de soins hospitaliers (H), ces derniers pouvant déboucher vers un Décès (D) ou un rétablissement (R). L’évolution de l’épidémie chez un individu dépend de sa classe d’âge.
Les données utilisées pour fixer les paramètres du modèle proviennent de l’institut national de statistique (INE) pour la distribution de population ; les paramètres portant sur l’évolution de la Covid-19 sont tirés de la littérature.
Résultats principaux :
Les auteurs obtiennent des estimations pour le nombre de places nécessaires en soins intensifs, ainsi qu’une description par région du nombre de personnes contaminées en Espagne, qui correspond assez bien aux données recueillies.
Commentaire/brève évaluation :
Le modèle présenté dans cet article semble bien correspondre à l’évolution observée de l’épidémie en Espagne. Cependant, ce modèle dépend d’un grand nombre de paramètres, il est donc complexe de se prononcer sur son caractère prédictif. Les codes utilisés pour réaliser ces simulations ne sont pas disponibles, mais les algorithmes correspondants sont bien décrits dans le corps de l’article. Il serait probablement intéressant de vérifier si ce modèle prédit de la même façon l’évolution précoce de l’épidémie dans d’autres régions européennes avant la mise en place de mesures de quarantaine.