URL:
https://arxiv.org/abs/2006.13012
Type d’article :
Preprint
Thème : Stratégies de contrôle
Que retenir de cet article, en 1-2 phrases ? :
Pour mieux modéliser la sortie de confinement, il faut :
- améliorer les estimations des paramètres épidémiologiques,
- mieux comprendre les hétérogénéités de la population,
- repenser les besoins en données, notamment pour les pays à revenu moyen faible.
Objectifs de l’étude / Questions abordées :
L’objectif de ce rapport est de lister les points à améliorer pour de meilleurs modèles de la fin de confinement
Méthode :
Il s’agit d’un article d’opinion, il n’y a pas de méthode particulière.
Résultats principaux :
- Améliorer les estimations des paramètres épidémiologiques clés
- nombre reproductif effectif R(t) : difficile en temps réel
- seuil d’immunité de groupe : nécessite notamment d’avoir des estimations précises des niveaux d’immunité actuels
- Hétérogénéités
- échelle : structure en âge (clair effet sur la probabilité de cas grave), sexe, ethnicité ; structure spatiale (et difficulté d’intégrer des données à différentes résolutions spatiales)
- réseaux de contacts et structure en foyers
- utilisation de modèles individu-centrés, potentiellement intégrant des facteurs sociaux et des comportements complexes comme l’anticipation de situation futures. Besoin de plus de données “emploi du temps”, de contact, à collecter. Suggestion de mettre en place un modèle individu-centré, double virtuel d’une population, proactivement, pour l’utiliser lors de la prochaine crise sanitaire.
- Besoins en données
- collecte de données difficile et incomplète dans les pays à revenu moyen faible ; besoin de modèles robustes quand les données manquent, ou utilisant aussi les méta-données
- il faut coordonner au niveau international le développement d’études épidémiologiques avec collectes de données au cours du temps et études de cas
- il est crucial de communiquer l’incertitude sur les résultats lors des communications avec les média. Utiliser aussi des méthodes pour synthétiser les prédictions de plusieurs modèles.
Commentaire/brève évaluation :
Cette synthèse donne des pistes intéressantes