Qu’est-ce Qu’un Modèle épidémiologique?

En raison de la propagation du virus COVID-19, il existe de nombreuses prédictions différentes ces jours-ci. Des chiffres et des modèles nous sont constamment présentés. Mais sait-on aussi d’où ils viennent ? Nous expliquons ici ce qu’est un modèle épidémiologique et quelles sont ses limites.

Qu'est-ce qu'un modèle épidémiologique ?

Aujourd’hui, les chiffres et les statistiques dominent les médias. Décès, guérisons, infections et autres paramètres nous informent chaque jour sur la situation délicate du COVID-19 dans le pays. Un modèle épidémiologique nous aide à comprendre ce que l’avenir nous réserve, même s’il n’est pas toujours précis.

Ceux qui s’intéressaient déjà à ce sujet avant la mondialisation se souviendront que certaines études tentaient de nous rassurer avec des phrases du type « On estime qu’il n’y aura pas plus de 10 personnes infectées dans notre pays » .

Lorsque le virus était confiné à Wuhan et dans ses environs, les prévisions étaient beaucoup plus optimistes et personne ne pouvait prédire ce qui se passerait dans les mois qui ont suivi.

Nous devons être clairs sur une chose : il ne s’agit pas de manipulation médiatique. Les scientifiques et les chercheurs s’appuient sur des modèles ici et maintenant lorsqu’ils font des prédictions, mais même de minuscules variables peuvent modifier radicalement les résultats présentés.

Ici, nous voulons vous expliquer ce qu’est un modèle épidémiologique et ses variables, afin que vous puissiez mieux comprendre la portée de l’erreur humaine. De plus, vous serez également prudent quant aux prévisions discutées dans les médias à l’avenir.

Modèle épidémiologique d’une catastrophe

La modélisation mathématique des épidémies est utilisée pour expliquer et prédire le comportement des agents infectieux à l’aide des mathématiques. En règle générale, ce sont des modèles déterministes, c’est-à-dire qu’ils supposent que toute personne peut tomber malade par hasard.

Il existe deux hypothèses principales sur lesquelles reposent les modèles :

  • La population totale de personnes infectées est modifiée par leur mort ou leur guérison. Cependant, quelqu’un qui est guéri ne conserve pas la maladie, il ne s’agit donc pas de valeurs cumulées, mais de valeurs variables dans le temps.
  • Le taux d’individus passant du statut sensible au statut contagieux ou infecté est proportionnel à l’interaction entre le nombre d’individus dans les deux classes. En d’autres termes, plus il y a de personnes infectées, plus la population générale est vulnérable à contracter la maladie.
La modélisation mathématique des épidémies permet d’estimer le comportement d’un agent infectieux. Cependant, il ne fournit pas de résultats précis.

A lire aussi : Charge virale : qu’est-ce que c’est ?

Modèle épidémiologique : jeu de chiffres contre le coronavirus

L’un des modèles les plus simples pour illustrer ce problème est le modèle SIR. C’est l’un des modèles épidémiologiques les plus utilisés en raison de sa simplicité et de la compartimentation des données. Les paramètres sont simples :

  • Population sensible (S) : Personnes non immunisées contre l’agent infectieux qui peuvent tomber malades. Malheureusement, avec de nouvelles maladies comme le COVID-19, il y a initialement une population sensible à 100 %. La situation est complètement différente avec la grippe, par exemple, puisque la proportion de personnes vaccinées réduit drastiquement cette valeur.
  • Population infectée (I) : personnes malades pouvant infecter des personnes potentiellement sensibles.
  • Population récupérée (R) : personnes immunisées contre l’infection et qui ne causent donc pas de contagion lorsqu’elles sont en contact avec d’autres. L’ironie est que de nombreux cas de personnes déjà décédées sont inclus dans ce paramètre car elles ne peuvent plus propager la maladie.

La population totale serait la somme de S, I et R. En utilisant ces trois classifications, nous pouvons utiliser des équations complexes pour prédire le changement de personnes passant d’un groupe à un autre au fil du temps. Cela semble facile, n’est-ce pas… Alors pourquoi est-il si difficile de faire une estimation fiable ?

Modèle épidémiologique : la limitation de l’ignorance

Nous aimerions partager avec vous une étude de MedrXiv (Yale) qu’une équipe de chercheurs a menée le 28 janvier dernier sur la propagation du virus. Vous nous mettez vous-même en garde contre les limites de la modélisation mathématique :

  • La transmissibilité du virus varie selon le lieu et le temps. Le taux de reproduction de base du virus (R0) est compris entre 2 et 3, et toute variation minime du paramètre fausse les prédictions.
  • De nombreuses études ne peuvent couvrir qu’une seule voie de transmission. Dans le cas de cette étude, seul le transport aérien des personnes infectées est considéré. Mais qu’en est-il du transport en voiture, à pied, en bateau ou en train ?
  • L’impact des mesures prises par chaque pays ne peut être prédit avec précision. Chaque nation se comporte différemment face au virus. On ne sait pas quand un pays décidera de restreindre les déplacements, d’imposer des quarantaines ou de fermer les frontières. Aussi, ces mesures ne peuvent être modélisées si l’on ne sait pas quand et comment elles sont réalisées.

En plus de toutes ces complications, il peut y avoir un autre facteur :

  • La population récupérée (R) supposée être guérie dans le modèle SIR peut ne pas l’être. Les cas documentés de réinfection et de porteurs asymptomatiques rendent la prédiction beaucoup plus difficile. Par conséquent, la détection précoce est essentielle.
modèle épidémiologique
Le modèle épidémiologique présente plusieurs limites qui rendent impossible une estimation fiable à 100 %.

positivité et prudence

Nous espérons que nous avons pu vous montrer un modèle épidémiologique et son immense complexité à ce stade. Alors que les médias et les chercheurs essaient de nous donner la meilleure information possible, il faut tout de même prendre les chiffres futurs qu’ils fournissent pour ce qu’ils sont : des prédictions.

Tant pis pour le meilleur et pour le pire. En tout cas, une chose est sûre : avec les bonnes mesures et les règles de quarantaine, la propagation du virus sera stoppée tôt ou tard.

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