URL: https://doi.org/10.1101/2020.04.27.20081893
Type d’article :
Preprint
Type de contenu :
Modèle, Estimation de paramètres, Prédictions ,
Thème :
Epidémiologie, Déconfinement, Long terme
Que retenir ? :
Quand on prend en compte l’hétérogénéité de la population en termes de susceptibilité, ou (infectivité et susceptibilité), l’immunité de groupe est atteinte après l’infection d’une proportion plus faible de la population que dans un modèle homogène.
Description de l’article :
Question : quel est l’effet de l’hétérogénéité de la population sur le seuil à partir duquel l’immunité de groupe est atteinte ?
Méthode : Modèle SEI(R), système d’ODEs, paramètres ajustés à l’aide de données de cas confirmés dans plusieurs pays. Les auteurs estiment le R0, le moment où l’épidémie a commencé localement (t0), et l’effet des mesures de distanciation sociale (d). Les autres paramètres du modèle sont fixés (infectiosité relative des exposés, délai pour développer des symptômes, délai pour guérir).
Données : données de cas confirmés pour différents pays, mais la source n’est pas spécifiée.
Résultats : Alors qu’une seconde vague est prédite après la fin du confinement pour une population homogène, une hétérogénéité de la susceptibilité, ou de (infectivité et susceptibilité, supposées parfaitement corrélées) limite l’amplitude de la second vague et abaisse le seuil d’immunité collective.
Conclusions : Il faut tenir compte de l’hétérogénéité de la population.
Commentaire :
Niveau de preuve : faible.
Le modèle est un peu simpliste et la présentation manque de rigueur. Il y a des coquilles (1/N en trop) dans le calcul de R0. Les sources des données ne sont pas précisées. Le code n’est pas fourni et il n’est pas possible de reproduire les résultats.
On peut critiquer la forme de la force d’infection choisie dans la version du modèle où infectivité et susceptibilité varient.