Selon une étude menée par Karlsruhe Institut für Technologie (KIT) en Allemagne publiée dans International Journal of Simulation and Process Modelling, de nouvelles recherches suggèrent qu'une approche différente pour modéliser la propagation du nouveau coronavirus qui cause la COVID-19, le SRAS-CoV-2, pourrait être bénéfique afin de développer de nouvelles stratégies pour faire face à la pandémie mondiale en cours.
Les chercheurs ont évalué dans quelle mesure deux approches de la modélisation épidémiologique - un système d'équations différentielles ordinaires (ordinary differential equations, ODE) de premier ordre et un modèle basé sur un agent spatial (spatial agent-based model, ABM), fonctionnent face à différentes interventions.
Comme le soulignent les chercheurs, il est maintenant relativement bien connu qu'une proportion de personnes porteuses du virus pourrait présenter des symptômes bénins ou être apparemment asymptomatiques mais néanmoins répandre des particules virales dans leurs fluides corporels, en particulier la salive et le mucus des voies respiratoires. Ces particules peuvent pénétrer dans les voies respiratoires d'autres personnes par le biais de divers mécanismes physiques, tels que l'exposition à un éternuement ou à la toux de la partie infectée, étant simplement à proximité et respirant le même air ou touchant les surfaces sur lesquelles des gouttelettes infectieuses ont atterri, suivies par transfert de la main au visage et donc des yeux, du nez ou de la bouche.
L'ABM spatial intègre plusieurs nouvelles fonctionnalités aux modèles épidémiques par rapport au modèle basé sur les ODE. La mise en œuvre de l'ABM spatial apporte de nouvelles fonctionnalités à la modélisation des épidémies, soit de nouveaux états pouvant être facilement intégrés, le paramètre illustrant la volonté de mouvement des personnes et des sous-modèles de lits d'hôpital pour refléter les demandes de ressources médicales. Les résultats suggèrent que la nature flexible de l'ABM en fait un ajout utile à la panoplie d'outils des modèles de simulation d'épidémie.
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