L'outil permet d'étudier la propagation du coronavirus en fonction des différents niveaux d'isolement et de confinement, entre autres données.
Des chercheurs de l'Institut multidisciplinaire de l'Institut d'études moyennes « Ramón Margalef » (IMEM) de l'Université d'Alicante (UA), en collaboration avec des épidémiologistes du Centre national de médecine tropicale de l'Institut de santé Carlos III de Madrid, ont développé le premier outil de modélisation ouvert avec lesquels comparer différents scénarios de propagation du COVID-19. Un autre pas en avant dans cette course scientifique pour comprendre la propagation rapide de cette maladie infectieuse et générer des scénarios pour tester l'effet de différentes mesures de lutte contre le coronavirus.
Grâce à cette collaboration, il est possible de calculer l'augmentation ou la diminution des personnes infectées par jour en présentant différents scénarios: « que se passerait-il si on restreignait plus ou moins la vie sociale de la population, si on prolongeait les mesures d'isolement dans le temps, ou si des vaccinations de masse ont été menées, entre autres propositions d'intérêt », explique César Bordehore, chercheur et professeur à l'IMEM au Département d'écologie de l'UA.
L'objectif de cet outil est de fournir un modèle ouvert – à l'aide du programme STELLA d'Iseesystems – qui permet d'évaluer le comportement de COVID-19 dans différents scénarios en choisissant la zone et la région. « Notre intention n'est pas de générer un modèle pour prédire avec précision l'évolution de la maladie, mais de comparer les scénarios possibles, d'évaluer leurs effets et de diminuer les nouvelles infections et, finalement, le nombre de décès. Le tout en partageant ouvert un outil facilement adaptable dans chaque domaine « , ajoute-t-il.
Plus précisément, des experts en dynamique des populations, médecine et épidémiologie qui ont participé à la conception de ce modèle de diffusion COVID-19, ont travaillé, sur la base de données officielles du ministère de la Santé, de la Consommation et du Bien-être social, sur différents modèles et scénarios selon différents degrés d'isolement, noté R0, qui indique la vitesse de propagation (0 est le confinement total et 2,32 est le R0 initial avant les mesures mises en œuvre le 14 mars 2020).
Scénarios
Comme l'explique le chercheur de l'UA, César Bordehore, « notre modèle note que le pic de personnes infectées aura lieu vers le 8 ou le 9 avril, c'est pourquoi il est essentiel, à partir de cette date, de maintenir des mesures d'isolement très restrictives pour minimiser le flux quotidien de nouveaux cas COVID-19. » En ce sens, en ce qui concerne les mesures de distanciation sociale, le modèle détecte et quantifie l'effet positif de la diminution de R0, en d'autres termes, de renforcer les mesures et de paralyser toutes les activités pour contribuer à augmenter le nombre d'infections, en particulier celles causées par des personnes sans symptômes .
« Le modèle a vérifié que, bien que l'état d'alarme ait été décrété le 14 mars, établissant une série de mesures d'isolement, celles-ci n'ont pas été suffisamment graves pour réduire autant que possible le nombre d'infections. Le renforcement des mesures d'isolement mises en œuvre le 30 mars visait précisément à réduire encore les taux de propagation. Cependant, il importe de souligner l'importance de renforcer les mesures de contrôle des nouvelles infections à domicile et, compte tenu du pourcentage élevé de personnels de santé infectés, de protéger ce personnel plus que jamais, minimiser les nouveaux cas et remédier à la saturation du système de santé », souligne l'expert.
De plus, les chercheurs ont vérifié ce qui se passerait si une politique de tests diagnostiques pour l'ensemble de la population était adoptée. Bordehore explique que « les meilleurs résultats sont obtenus en testant les personnes à haut risque d'infection, telles que les agents de santé, ceux qui sont en contact avec des personnes malades ou dans des maisons de retraite. En fait, l'OMS insiste sur la nécessité d'augmenter le nombre de tests, en particulier pour que les personnes sans symptômes n'infectent pas ceux qui les entourent. «
Un autre scénario présenté dans ce modèle est ce qui se passerait si les mesures d'isolement prenaient fin dix jours après leur mise en œuvre. Comme détaillé dans l'étude, ces mesures ne devraient pas s'arrêter car il y aurait encore des individus infectés dans la population qui pourraient infecter d'autres qui ne sont pas immunisés contre le virus.
Accès libre
L'une des forces de ce modèle est qu'il a été créé en libre accès afin qu'il puisse être adapté à des situations spécifiques par tout chercheur disposant d'un ordinateur et d'un accès Internet. Le modèle de propagation de Covid-19, dit l'expert de l'UA, « peut être un outil puissant pour éduquer et convaincre les gens de l'importance d'adopter des approches de distanciation sociale précoces et prolongées ».
En ce sens, il ajoute que « nous pensons que cet outil pourrait être particulièrement pratique pour les chercheurs et le personnel de santé dans les pays à revenu faible et moyen, où les modèles de population ne sont pas aussi développés et mis en œuvre. Des milliers de cas de Covid-19 ont déjà été détecté dans les pays d'Afrique subsaharienne selon les données de l'OMS, c'est pourquoi le fait de pouvoir travailler avec cet outil de modélisation permet d'adopter les meilleures décisions face à l'épidémie de coronavirus et permet de visualiser la nécessité de faire appliquer ces mesures. «
Collaboration
Le modèle d'étude de diffusion COVID-19 conçu par l'équipe de chercheurs de l'UA et du Carlos III Health Institute est constamment vérifié et mis à jour. « Notre intention, dit Bordehore, est d'améliorer ces données avec d'autres institutions et scientifiques qui ont des paramètres plus précis pour pouvoir générer d'autres modèles de simulation et comparer de nouveaux scénarios pour se plonger dans le développement d'infections causées par COVID-19. »
L'outil conçu peut être utilisé par tout utilisateur ayant une formation de base et avec une version d'évaluation de 30 jours qui peut être téléchargée à partir du site Web du développeur du logiciel (https://www.iseesystems.com/). Ce n'est pas un programme très difficile à utiliser, mais nous travaillons déjà sur un tutoriel vidéo pour expliquer la conception du modèle afin de former et de faciliter la modification de la structure et la personnalisation des paramètres en fonction de leurs domaines de compétences par d'autres personnes. « , conclut César Bordehore.
La source:
Référence de la revue:
Bordehore, C., et al. (2020) Comprendre la propagation du COVID-19 par la modélisation de simulation et la comparaison de scénarios: résultats préliminaires. medRxiv. doi.org/10.1101/2020.03.30.20047043.