Restrictive policies

La modélisation mathématique est largement utilisée pour justifier les mesures restrictives mises en œuvre pour prévenir la transmission de l’infection et finalement la mort. Certaines études récemment publiées montrent des données insuffisantes, en oubliant d’inclure l’augmentation soudaine du nombre d’infections attendues après la levée des mesures.

« Une fois que les taux de transmission seront revenus à la normale, l’épidémie se poursuivra en grande partie comme elle l’aurait fait sans atténuation, à moins qu’une fraction importante de la population ne soit immunisée (soit parce qu’elle s’est remise de l’infection, soit parce qu’un vaccin efficace a été mis au point), ou que l’agent infectieux ait été complètement éliminé, sans risque de réintroduction ».

– Wesley Pegden, professeur associé, Département des sciences mathématiques, Université Carnegie Mellon

Maria Chikina, Wesley Pegden, Un appel à l’honnêteté dans la modélisation des pandémies, Medium Magazine, 29 mars 2020

Article original: https://medium.com/@wpegden/a-call-to-honesty-in-pandemic-modeling-5c156686a64b

Différentes stratégies sont utilisées dans le monde entier pour faire face à la réalité de la capacité limitée des hôpitaux et des unités de soins intensifs (USI). La Chine, par exemple, n’a pas attendu longtemps pour mettre en œuvre des mesures restrictives, comme le verrouillage des villes et la fermeture d’écoles. En revanche, l’Angleterre a d’abord cru qu’être trop restrictif trop tôt conduirait à une deuxième grande épidémie une fois les mesures levées. Ils ont finalement appliqué des mesures restrictives après une augmentation soudaine des cas infectés.

Derrière ces différentes mesures défendables se cachent des modèles mathématiques de simulation informatique appliqués à l’épidémiologie des maladies infectieuses. Ces modèles mathématiques ont été utilisés pour modéliser les virus Ebola et Zika dans le passé.

Les scientifiques débattent encore de la question de savoir quel modèle mathématique représente le plus précisément les caractéristiques du SRAS-CoV-2 et de la population touchée, et de la portée de ces modèles dans le cadre des plans de restriction des autorités gouvernementales.

Martin Enserink, Kai Kupferschmidt, Mathématiques de la vie et de la mort : How disease models shape national shutdowns and other pandemic policies, magazine Science, 25 mars 2020

Article original: https://www.sciencemag.org/news/2020/03/mathematics-life-and-death-how-disease-models-shape-national-shutdowns-and-other?