La pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) et son impact sur les systèmes de santé mondiaux ont provoqué un besoin pressant de développement rapide d'approches préventives et thérapeutiques pour lutter contre le virus. À ce jour, il y a eu plus de 43,9 millions de cas d'infection par le coronavirus 2 (SRAS-CoV-2) du syndrome respiratoire aigu sévère dans le monde, plus de 225 000 cas au Canada et plus de 74 000 cas dans la province de l'Ontario.
Au cours des premiers stades de l'épidémie de COVID-19, de nombreuses études se sont concentrées sur la modélisation mathématique de la dynamique de la maladie, y compris le nombre de reproduction de base et la transmission de la maladie. Il était clair qu'il est important de considérer la transmission par des personnes asymptomatiques avec des infections non détectées dans ces modèles. Cela a conduit à un changement de politique mondial axé sur les restrictions de voyage, les protocoles de distanciation sociale et les verrouillages communautaires.
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Sommaire
Modèle mathématique pour aider les décisions politiques sur l'augmentation ou la diminution de l'éloignement social
Récemment, des chercheurs de l'Université York, Toronto, Canada, ont présenté un modèle mathématique pour le COVID-19 comprenant des groupes de personnes présentant différents niveaux d'exposition à la maladie sur la base de données provenant de l'Ontario, Canada. Leur travail est publié sur le serveur de pré-impression medRxiv*. Les chercheurs ont présenté un modèle où la décision d'augmenter ou de réduire la distance sociale est mathématiquement modélisée en fonction des cas actifs et totaux de COVID-19 et du coût perçu de l'isolement des personnes. Ils ont également défini le coût des soins de santé ainsi qu'un coût total.
L'équipe a exploré ces coûts en ajustant les paramètres susceptibles d'influencer les décisions politiques. Ils ont constaté que les coûts minimaux n'étaient pas toujours associés à une augmentation des dépenses et de la vigilance en raison d'un manque de distanciation sociale appropriée et de la fatigue causée par la distanciation sociale.
« Comprendre comment les gens réagiront à un changement de politique concernant les verrouillages ou les interdictions de rassemblements sociaux est essentiel pour évaluer l'impact que le COVID-19 et les stratégies d'atténuation auront sur les infections et la mortalité. »
La minimisation des coûts de santé n'est possible qu'à des coûts relativement énormes pour garder les gens à la maison
Les auteurs ont présenté un modèle mathématique pour le COVID-19 qui guide les décisions politiques et permet la mise en œuvre dynamique et l'assouplissement de la distanciation sociale en fonction du nombre actif de cas et des coûts d'isolement individuels. Le principal avantage de cette approche est qu'elle présente précisément la psychologie et le comportement humains, contrairement à d'autres approches où les comportements sont activés et désactivés à des moments prédéterminés.
En utilisant cette approche pour modéliser le comportement humain de manière dynamique, les auteurs ont produit des résultats peu intuitifs concernant le coût total relatif. Ils ont conclu que l'augmentation des coûts de vigilance et de relaxation et la diminution de la réactivité face à l'augmentation du nombre de cas ne réduisaient pas nécessairement le coût total. C'est parce que les gens veulent socialiser et que les mesures de distanciation sociale causent de la fatigue chez les gens. L'étude a également démontré que des coûts de santé supplémentaires peuvent être évités dans certaines circonstances, mais seulement à des coûts relativement énormes pour garder les gens à la maison.
Plusieurs verrouillages de durée plus courte peuvent entraîner des coûts minimes
L'étude a révélé qu'un certain nombre de verrouillages de durée plus courte peuvent aider à minimiser les coûts. Leurs résultats sont basés sur des données de cas de l'Ontario, au Canada, entre mars et août 2020. Selon les auteurs, le cadre dynamique de ce modèle ne se limite pas à une ville ou à une maladie en particulier; il peut être adapté à d'autres scénarios en modifiant les paramètres de comportement et la maladie.
« Un avantage du cadre dynamique utilisé dans ce modèle est qu'il n'est pas limité à l'Ontario, ni même limité au COVID-19. La modification des paramètres de la maladie et du comportement permettra à ce modèle de s'adapter à d'autres scénarios. »
Les auteurs tiennent également à reconnaître que leur modèle ne prend pas en compte les interventions pharmaceutiques telles que la vaccination, qui jouent un rôle crucial dans l'atténuation de l'impact sur le système de santé et le moment de pointe et la durée de l'épidémie. Selon l'équipe, le fait que la distanciation sociale ne soit pas vraiment discrète et que les gens ne diminuent pas leur socialisation tout de suite est une autre considération importante. Les gens appartiennent à un spectre avec des taux de contact fluide, et cet aspect doit être exploré plus en détail.
« Une autre considération importante est que la distance sociale n'est pas vraiment discrète dans la mesure où les gens ne réduisent pas soudainement leurs contacts. En réalité, c'est un spectre avec des taux de contact fluides, et cela doit être exploré plus en détail. »
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique / les comportements liés à la santé ou traités comme des informations établies.
