URL
https://link.springer.com/article/10.1007/s11538-020-00795-y
Type d’article
Article peer-reviewed
Thème
Stratégies de contrôle
Que retenir de cet article, en 1-2 phrases ?
L’article regarde un modèle de type SEIR avec 6 compartiments : susceptibles, exposés, asymptomatiques, infectés, hospitalisés, et vaccinés. Un paramètre de contrôle modélise l’impact des mesures de confinement/distanciation sociale.
Objectifs de l’étude / Questions abordées
L’objectif de l’étude est d’optimiser le paramètre de contrôle (mesures de distanciation sociales) pour minimiser une fonction objectif (intégrale en temps de la somme du carré du taux de décès et du carré du paramètre de contrôle).
Méthode
Les auteurs utilisent un modèle compartimental avec un paramètre de contrôle. Dans le modèle compartimental, on trouve 18 paramètres. Ces paramètres sont calibrés à partir des données des États-Unis. Les auteurs utilisent la méthode de forward backward sweep pour calculer le contrôle optimal minimisant la fonction objectif.
Résultats principaux
Les auteurs comparent les stratégies de contrôle pour différentes valeurs de R0, de la borne supérieure du paramètre de contrôle, de la proportion de morts observées, des poids relatifs du taux de décès et du paramètre de contrôle, et de la condition initiale. Ils étudient également la dépendance temporelle du contrôle optimal, notamment la période où ce contrôle est maximal en fonction des différents jeux de paramètres précédents.
Commentaire / brève évaluation, limites, ouvertures possibles
Les auteurs reconnaissent que prendre l’intégrale au carré du taux de décès est motivé par pure convenance mathématique. Les auteurs reconnaissent que les valeurs obtenues lors de la paramétrisation ne sont pas des estimations quantitatives fiables de ces paramètres. Les auteurs indiquent aussi dans leur conclusion que la prise en compte de l’âge (absente dans leur modèle) est importante.