URL
https://doi.org/10.1101/2021.02.08.21251386
Type d’article
Preprint
Thème
Stratégies de contrôle Immunité
Résumé détaillé et factuel de l’article
L’article étudie l’effet de l’inhomogénéité d’une population (en termes d’infectiosité, de susceptibilité et de temps de rétablissement) sur l’évolution d’une épidémie, décrite par un modèle SIR. En particulier, l’objectif est d’étudier l’impact des supercontaminateurs sur la dynamique épidémique. Ainsi, une personne peut être plus ou moins susceptible de développer la maladie lorsqu’elle y est exposée (susceptibilité), ou, lorsqu’elle est infectée, peut être plus ou moins capable d’infecter les autres (infectiosité). Enfin, la durée d’infectiosité de la personne peut varier (rétablissement). Il est supposé que dans le cas de COVID-19, les supercontaminateurs (individus hautement infectieux) ont joué un rôle important dans le développement de l’épidémie et l’article se propose de quantifier le type de rôle que ces individus ont pu jouer.
Dans ce but, les auteurs définissent un modèle SIR simple, dans lequel le taux auquel un individu en contamine un autre est proportionnel au produit du taux d’infectiosité de l’infecté par la susceptibilité de l’individu susceptible. Partant d’une distribution a priori de susceptibilité/infectiosité, ils déterminent les solutions en temps court et en temps long dans la population. En associant la distribution de susceptibilité/infectiosité à la distribution du nombre de personnes rencontrées pendant ces trois mois, les auteurs obtiennent des distributions réalistes pour ces quantités. Pour cela, ils utilisent les données GPS de la base SafeGraph, récoltant des données de positions de millions d’américains en mars, juillet et novembre 2017.
Les auteurs déterminent des solutions analytiques du modèle SIR inhomogène en temps court et en temps long. Ces solutions montrent d’une part que l’inhomogénéité augmente significativement le taux de reproduction initial de l’épidémie, et d’autre part que le nombre total de contaminés lorsque l’immunité collective est acquise n’est influencé que linéairement par le nombre de supercontaminateurs dans la population. Ces résultats peuvent être expliqués par le fait que les individus supercontaminateurs sont touchés plus tôt dans l’épidémie, augmentant sa vitesse de propagation initiale, mais ces individus sont rapidement retirés de la population grâce à leur immunisation.
Commentaire / brève évaluation, limites, ouvertures possibles
Cet article propose un modèle élémentaire mettant très bien en avant les caractéristiques principales d’individus supercontaminateurs. Il serait très intéressant de comparer ce modèle à un autre dans lequel ce ne sont pas les individus, mais les situations qui sont supercontaminantes. Dans ce cas, la dynamique initiale est probablement très semblable, mais le nombre de situations supercontaminantes restant constant au cours du temps, il est possible qu’une plus grande partie de la population soit contaminée. Des modèles aléatoires de populations inhomogènes (tels que les processus de Galton-Watson multitypes) pourraient également être employés pour obtenir des informations similaires. Un effet non-négligeable de l’inhomogénéité qui n’est pas indiqué ici est qu’à $R_0$ constant, la probabilité pour une épidémie de ne pas s’éteindre tend à diminuer, et que conditionnellement à sa survie elle devient rapidement très large. Notons enfin que les données de positions utilisées pour calibrer les distributions d’infectiosité sont antérieures à l’épidémie de COVID-19.