mercredi 6 mai 2020

Les chercheurs développent une approche d'optimisation pour le déconfinement lié à la Covid-19

Selon une étude menée par l'University of Oxford publiée dans medRxiv, de nouvelles recherches ont appliqué un cadre de contrôle optimal à un cadre de modèle SEIR (Susceptible-Exposure-Infection-Recovery) adapté afin d'étudier l'efficacité de deux stratégies potentielles de déconfinement. Dans ce cas, la population britannique a été utilisée comme test.

Selon les chercheurs, limiter la propagation récurrente, mettre fin simultanément à la quarantaine pour l'ensemble de la population est une stratégie à haut risque et qu'une approche de réintégration progressive serait plus fiable. En outre, pour augmenter le nombre de personnes pouvant être déconfinées pour la première fois, le confinement ne devrait pas prendre fin avant que le nombre de nouveaux cas confirmés quotidiennement n'atteigne un seuil suffisamment bas

Les chercheurs ont modélisé une stratégie de déconfinement progressif en permettant à différentes fractions de personnes en confinement de réintégrer la population active non mise en quarantaine. Les méthodes d'optimisation mathématique, combinées à un modèle SEIR adapté, ont déterminé comment maximiser ceux qui travaillent tout en évitant que le service de santé ne soit submergé.

Les analyses ont révélé que la stratégie optimale était de déconfiner environ jusqu'à la moitié de la population deux à quatre semaines après la fin d'un pic d'infection initial, puis d'attendre encore trois à quatre mois pour permettre un deuxième pic avant de déconfiner tout le monde autre.

Les deux indices les plus critiques pour déterminer la solution optimale sont le taux de transmission et le taux de récupération, où ce dernier est défini comme la fraction de personnes infectées au cours d'une journée donnée qui est ensuite classée comme récupérée. Les chercheurs suggèrent que l'identification précise de ces valeurs est d'une importance particulière pour la surveillance continue de la pandémie.

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