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Des professeurs du département de génie mécanique de la Texas Tech University, par l’intermédiaire de l’Edward E. Whitacre Jr. College of Engineering, ont développé un nouveau modèle épidémiologique pour prédire la propagation du COVID-19 et ont fait des prédictions pour six États américains représentatifs : la Californie, la Louisiane, le New Jersey, New York, le Texas et Washington.

Le COVID-19 est là pour rester

« Notre objectif était de combiner notre expertise en bio-ingénierie et en modélisation informatique afin de développer un modèle complet de prédiction du COVID-19, incluant les paramètres les plus importants et les plus pertinents, et de calculer et interpréter les résultats en matière de paramètres pertinents », a déclaré Fazle Hussain, titulaire de la chaire d’ingénierie, de science et de médecine.
Ce modèle intègre un certain nombre de paramètres d’une grande pertinence pour les pandémies, en particulier le COVID-19, et est capable de faire des prévisions sur ces paramètres et leur interdépendance. Les segments utilisés dans ce modèle comprennent : les personnes sensibles, les personnes infectées non détectées, les personnes infectées détectées, les personnes ayant récupéré et détecté, la distanciation sociale, les personnes récupérées/décédées non détectées et les personnes décédées détectées.
« La population sensible est la majorité de la population d’une région ou d’un pays au début de cette maladie », a expliqué le professeur F. Khan. Il y a un petit nombre de personnes que nous appelons « infectées inconnues », parce qu’elles ne sont pas assez malades pour se rendre compte et se soumettre à des tests, être hospitalisées ou rester chez elles. Il y a un petit nombre de ceux qui commencent à propager l’infection. Puis, au fur et à mesure de l’évolution des symptômes, ou à la suite de tests aléatoires, on détecte une infection. Ces personnes infectées détectées soit se rétablissent, ce qui les place dans un nouveau segment, soit elles meurent, et c’est un autre segment ».
M. Hussain a déclaré que d’autres aspects jouent également un rôle essentiel dans la détermination des personnes les plus susceptibles ou non de contracter le COVID-19. « Des facteurs tels que la culture, les habitudes alimentaires, les systèmes politiques, la couleur de la peau et la latitude sont des variables », a-t-il déclaré. « Par exemple, avec le système politique chinois, si on leur ordonne de rester à deux mètres les uns des autres demain, tout le monde se conformera. La latitude est un facteur majeur en raison de la quantité de Soleil à laquelle une personne est exposée ».

Les prédictions du modèle

Le document fait quelques prédictions précieuses, notamment :

  • En cas de confinement continu, les infections à COVID-19 persisteront pendant au moins deux ans.
  • Toutefois, les infections augmenteront rapidement (d’un ordre de grandeur) si le confinement est suspendu – avec un pic au bout de deux mois – et se reproduiront chaque année, comme la grippe.
  • Des confinements et des relâchements répétés n’évitent pas une infection endémique.
  • Des confinements plus précoces auraient réduit le nombre de décès dus au COVID-19 à New York, mais, étonnamment, pas au Texas.
  • Les infections pourraient être réduites par des mesures strictes telles que le respect du confinement, les masques faciaux, la distanciation sociale, la recherche des contacts et l’isolement, etc.

Évidemment, ces prédictions sont valables également pour plusieurs autres pays ayant des milliers de cas de COVID-19 et pas seulement pour les États-Unis.
Cette recherche a été pré-publiée dans arXiv.
Source : Texas Tech University
Crédit photo : Pexels