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https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.09.16.20195925v1

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Thème

Stratégies de contrôle
Simulation numérique de modèles mathématiques

Que retenir de cet article, en 1-2 phrases ?

Le programme OpenABM-Covid19 permet de simuler la propagation d’une épidémie dans un modèle de graphe individu-centré et avec structure d’âge. Il permet aussi de simuler l’impact d’une stratégie de contrôle s’appuyant sur la réduction des interactions. Plusieurs paramètres clés du modèle peuvent être fixés par l’utilisateur. Le programme est codé en C mais il est lancé via Python.

Objectifs de l’étude / Questions abordées

  • Simuler un modèle mathématique de propagation d’épidémie
  • Pouvoir appliquer à ce modèle des stratégies de contrôle s’appuyant sur la diminution des interactions.

Méthode

Modèle mathématique :

  • Les individus sont répartis dans 9 classes d’âge, la démographie sous-jacente peut être renseignée par l’utilisateur.
  • Chaque individu est un sommet d’un graphe et différents types d’interactions journalières apparaissent aléatoirement dans le graphe, en fonction de la classe d’âge de chacun.
  • Les individus vivent dans un foyer (fixe) au sein duquel les interactions ont lieu quotidiennement.
  • Les individus font aussi partie d’une communauté qui dépend de leur classe d’âge (école, ou milieu professionnel) et au sein de laquelle 50% des interactions ont lieu indépendamment uniformément au hasard.
  • Des interactions supplémentaires sont ajoutées indépendamment des connexions précédentes.
  • La probabilité d’infection à chaque interaction dépend de l’âge des individus (l’infecté et le susceptible), du type d’interaction et de la date d’infection de l’individu infecté.
  • Les individus infectés peuvent être symptomatiques ou non (ce qui affecte leur niveau d’infectiosité) et redeviennent susceptibles au bout d’un certain temps. Les probabilités de développer des symptômes sévères, d’être hospitalisé ou de mourir dépendent de la classe d’âge.

Application : Le modèle permet de simuler et d’évaluer l’efficacité (en terme de nombre d’individus infectés, d’hospitalisations, de morts) de stratégies de contrôle misant sur la diminution de certaines interactions.

Résultats principaux

  • Logiciel de simulation d’un modèle mathématique individu-centré
  • Possibilité de simuler et évaluer l’efficacité de stratégies de contrôle s’appuyant sur la diminution des interactions.

Commentaire / brève évaluation, limites, ouvertures possibles

Intéressant car modèle assez complexe mais pas trop, et en partie paramétrable par l’utilisateur afin de s’adapter par exemple au pays considéré. Parmi les limites notées par les auteurs, on retiendra l’absence de distinction du sexe des individus, des comorbidités, et d’une structure spatiale autre que celle implicite fournie par les trois types de réseaux inclus dans le modèle.