URL

https://www.pnas.org/content/117/48/30285

Type d’article

Article peer-reviewed

Thème

Stratégies de contrôle

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

Modélisation individus-centrée de la propagation de l’épidémie à travers un réseau social.
Étude de différentes stratégies de confinement.

Objectifs de l’étude / Questions abordées

Ce papier a pour objectif d’étudier différentes stratégies de confinement et de proposer de nouvelles méthodes d’isolement pour gérer la pandémie COVID-19 et néanmoins soutenir l’économie.

Méthode

Ce travail repose sur des simulations individus-centrées. Les auteurs s’appuient sur une structuration des activités en 8 secteurs sociaux (famille, travail, éducation…). Ils prennent en compte des agents, au nombre de 10 000, qui sont affectés à ces 8 secteurs d’activité de différentes manières et qui sont reliés entre eux en 8 réseaux sociaux associés à chaque secteur d’activité.

Il y a 3 types de liens entre individus (qui n’ont pas le même poids) :

  • liens familiaux, déterminés selon la répartition observée dans des données sociales (ville de 10 000 habitants)
  • liens non-familiaux et liens faibles, déterminés au préalable par l’utilisation d’un réseau de type “small world” proposé par Watts et Strogatz.

La propagation de l’épidémie se fait via un modèle SEIR avec une fréquence de rencontre définie arbitrairement par secteur, à laquelle on attribue également une durée d’ouverture spécifique. Pour que deux individus se contaminent il faut qu’ils soient dans le même groupe du même secteur. Quand il y a plusieurs liens d’infections possibles entre deux individus, les effets se cumulent.

Les auteurs proposent deux stratégies principales visant à réduire les contacts dans les différents réseaux :

  • La première stratégie, dite de “division”, sépare les agents d’un groupe en deux sous-groupes affectés à une même activité (il n’y a plus d’interactions physiques entre les membres des sous-groupes).
  • La deuxième stratégie, dite d'“équilibrage”, équilibre les tailles des différents groupes de chaque activité en ré-affectant des individus dans un nouveau groupe affecté à la même activité.
    L’effet de ces deux stratégies et de la stratégie combinant division et équilibrage des groupes est comparé avec le modèle initial, un modèle avec confinement intermédiaire, où seuls 3 réseaux sociaux sur les 8 sont fermés, et avec confinement strict où seuls les réseaux familiaux et contacts dans les institution médicales sont conservés. Ces différentes stratégies sont comparées dans les simulations individus-centrées à travers les courbes épidémiques, l’incidence finale cumulée et le R efficace.

Un code R est fourni.

Résultats principaux

La stratégie de division des groupes montre que doubler le nombre de groupes permet de diviser par deux environ le degré moyen et l’écart type, ce qui est presque comparable au scénario de confinement intermédiaire.
La stratégie d’équilibrage montre qu’une répartition équilibrée des individus dans plusieurs groupes réduit le nombre moyen de liens entre les nœuds et son écart-type. Selon les auteurs, cela tient au fait que les individus avec une forte connectivité (qui peuvent participer à la propagation de la transmission) ont perdu un nombre conséquent de liens.
L’usage des deux stratégies combinées montre que, même si le nombre d’infections augmente au cours de la simulation, celui-ci reste relativement faible comparé aux autres stratégies. Cette stratégie permet d’atteindre un R efficace proche de 1. Seule la stratégie de confinement strict permet d’obtenir une valeur plus faible.
Les auteurs concluent que l’usage de la stratégie de division et de la stratégie combinant division et équilibrage permet d’obtenir des résultats comparables aux stratégies de confinement intermédiaire et de confinement strict, respectivement, sans présenter les mêmes risques économiques, médicaux et sociaux. De plus, ces stratégies pourraient potentiellement être mieux acceptées du public que des stratégies de confinement.

Commentaire / brève évaluation, limites, ouvertures possibles

Parmi les limitations de ce travail mentionnées par les auteurs, on peut retenir : l’exploration de l’influence des paramètres du modèle est limitée ; le choix des 8 secteurs d’activités est limitatif et en partie arbitraire ; le fait que ces secteurs d’activités soient figés est également une hypothèse forte, ainsi que le fait que le modèle suppose une connaissance parfaite des 8 secteurs ; la calibration des paramètres est difficile et nécessiterait plus de travail.
La stratégie d’équilibrage semble plus difficile à mettre en œuvre que la stratégie de division. Comment ré-affecter les individus à d’autres lieux pour les activités professionnelles et l’éducation ?
L’impact économique des stratégies de division et d’équilibrage n’est pas modélisé. Il serait intéressant de quantifier les bénéfices apportés par ces stratégies afin d’étayer la conclusion de l’article.