Epidémie de COVID-19: mise au point d'un modèle de prédiction de la propagation

Quels ont été les facteurs les plus importants dans la propagation de l'épidémie de COVID-19 ? En utilisant les données de la première vague épidémique en France, une équipe d'INRAE et de l'EHESS (Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales) a modélisé la propagation spatio-temporelle du virus (Un virus est une entité biologique qui nécessite une cellule hôte, dont il utilise...) dans les différents départements français. Leurs résultats, publiés le 15 décembre dans la revue Royal Society Open Science (La science (latin scientia, « connaissance ») est, d'après le dictionnaire...), montrent, une fois l'épidémie établie, le rôle significatif de facteurs globaux comme les mesures sanitaires prises par le gouvernement et celui des déplacements dans l'évolution de la diffusion (Dans le langage courant, le terme diffusion fait référence à une notion de...) de la maladie (La maladie est une altération des fonctions ou de la santé d'un organisme vivant, animal...). Ils proposent un modèle mathématique (Un modèle mathématique est une traduction de la réalité pour pouvoir lui appliquer les outils,...) de prédiction de propagation de l'épidémie comme outil (Un outil est un objet finalisé utilisé par un être vivant dans le but d'augmenter son...) d'aide à la décision dans la gestion épidémique.


Les données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent...) disponibles sur le nombre (La notion de nombre en linguistique est traitée à l’article « Nombre...) de décès dus à l'épidémie de COVID-19 montrent généralement des disparités régionales. Les premiers clusters observés en février 2020 se situent dans le Grand Est et en Île-de-France, et la propagation spatiale de la maladie semble avoir suivi ces premières observations (L’observation est l’action de suivi attentif des phénomènes, sans volonté de les...). Le 17 mars 2020, la France est entrée dans un confinement strict qui a permis de diviser par 5 à 7 la diffusion du virus dans le pays (Pays vient du latin pagus qui désignait une subdivision territoriale et tribale d'étendue...), en restreignant les déplacements et les contacts entre personnes. En parallèle, la généralisation (La généralisation est un procédé qui consiste à abstraire un ensemble de...) du port du masque et d'autres mesures sanitaires réduisent la probabilité (La probabilité (du latin probabilitas) est une évaluation du caractère probable d'un...) d'infection lors de contacts entre personnes. Par la suite, des mesures sanitaires ont été appliquées au niveau local, par département, en s'appuyant sur les données de terrain comme le nombre de personnes testées positives. Cependant, ces informations ne reflètent pas complètement (Le complètement ou complètement automatique, ou encore par anglicisme complétion ou...) la réalité de l'évolution de l'épidémie et doivent être complétées par des modélisations.

L'objectif dans cette étude était d'abord de comprendre si le schéma de propagation observé de l'épidémie était dû à des facteurs locaux comme le climat (Le climat correspond à la distribution statistique des conditions atmosphériques dans une...) ou la pyramide (Une pyramide (du grec pyramis) à n côtés est un polyèdre formé en reliant...) d'âge, ou la conséquence de processus globaux à l'échelle du pays. Les scientifiques cherchaient également à préciser le rôle des déplacements. Pour cela ils ont développé quatre modèles, prenant en compte différents facteurs comme le taux de contact ou le taux de déplacement ( En géométrie, un déplacement est une similitude qui conserve les distances et les angles...) à l'échelle de la France ou des départements. A l'aide de critères statistiques (La statistique est à la fois une science formelle, une méthode et une technique. Elle...) de sélection de modèles, fondés sur un compromis entre leur complexité (La complexité est une notion utilisée en philosophie, épistémologie (par...) et la qualité de l'ajustement, ils ont comparé ces quatre modèles en utilisant les données disponibles de la première vague (Une vague est un mouvement oscillatoire de la surface d'un océan, d'une mer ou d'un lac. Les...) de l'épidémie de COVID-19.

Leurs résultats montrent que les facteurs clés de la propagation de l'épidémie ont été les conditions initiales (clusters initiaux des régions) et les déplacements dans le pays. Les mesures globales prises à l'échelle nationale ont bien entendu une forte influence pour limiter la propagation de l'épidémie, mais avec des nuances. Sans surprise, les stratégies les plus restrictives (confinement strict) sont les plus efficaces. Un des objectifs ici était de quantifier le plus précisément possible l'effet des différentes mesures. Le modèle sélectionné montre que dans un scénario plausible de résurgence de l'épidémie début juin 2020, restreindre les déplacements entre départements permettait de diminuer le nombre de décès sur les 30 jours (Le jour ou la journée est l'intervalle qui sépare le lever du coucher du Soleil ; c'est la...) suivants de 81% et de ramener le taux de reproduction¹ du virus à 1,2, par rapport à l'absence de nouvelles mesures, alors que réduire le taux de contact et la probabilité d'infection lors de contacts (port du masque par exemple) permettaient de diminuer le nombre de décès de 88% et le taux de reproduction du virus à 0,8. La stratégie (La stratégie - du grec stratos qui signifie « armée » et ageîn qui signifie...) la plus efficace restant une combinaison (Une combinaison peut être :) des deux mesures avec une diminution du nombre de décès de 91% et du taux de reproduction du virus à 0,4.

Grâce à l'utilisation des données de la première vague, les chercheurs ont pu mettre au point un modèle parcimonieux (en termes de nombre de paramètres introduits) pour la description de la propagation spatio-temporelle de l'épidémie. Leur modèle prend en compte le taux de contact entre les personnes et les déplacements dans un pays de taille moyenne (La moyenne est une mesure statistique caractérisant les éléments d'un ensemble de...) comme la France, et ce en évitant les biais de perception attachés à un examen basique des données. Il peut être utilisé pour prédire la propagation spatiale de l'épidémie et ainsi aider les décideurs publics à ajuster les mesures sanitaires. Il peut en outre être utilisé en temps (Le temps est un concept développé par l'être humain pour appréhender le...) réel pour améliorer la compréhension, par le public, de la situation (En géographie, la situation est un concept spatial permettant la localisation relative d'un...) sanitaire, contribuant ainsi au renforcement de la démocratie sanitaire, comme envisagé par deux des auteurs dans un article mis en ligne le 24 octobre 2020 par la revue One Health.

Note:
1 - Nombre moyen de personnes qu'une personne infectée contamine

Références:
- L Roques, O Bonnefon, V Baudrot, S Soubeyrand, H Berestycki. A parsimonious approach for spatial transmission and heterogeneity in the COVID-19 propagation. R. Soc. Open Sci. 7: 201382. https://doi.org/10.1098/rsos.201382
- S Soubeyrand, J Demongeot, L Roques. Towards unified and real-time analyses of outbreaks at country-level during pandemics. One Health. https://doi.org/10.1016/j.onehlt.2020.100187