Selon une étude menée par U.S. Department of Energy's (DOE) Brookhaven National Laboratory et l'University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC) publiée dans Proceedings of the National Academy of Sciences, les chercheurs ont développé un nouveau modèle mathématique afin de prédire la propagation de la COVID-19. Ce modèle tient compte non seulement de la sensibilité biologique variable des individus à l'infection, mais aussi de leurs niveaux d'activité sociale, qui évoluent naturellement avec le temps. En utilisant leur modèle,les chercheurs ont découvert qu'un état temporaire d'immunité collective, ce qu'ils ont appelé «l'immunité collective transitoire», a émergé au cours des premiers stades rapides de l'épidémie. Cependant, des «vagues» ultérieures, ou des augmentations du nombre de cas, ont continué à apparaître en raison de l'évolution des comportements sociaux.
Comme le soulignent les chercheurs, l'épidémie de COVID-19 a atteint les États-Unis au début de 2020, se propageant rapidement dans plusieurs États en mars. Pour atténuer la propagation de la maladie, les États ont émis des ordonnances de maintien à la maison, fermé des écoles et des entreprises et mis en place des mandats masqués. Dans les grandes villes comme New York (NYC) et Chicago, la première vague s'est terminée en juin. En hiver, une deuxième vague a éclaté dans les deux villes. Comprendre pourquoi les vagues initiales se terminent et les vagues suivantes commencent est essentiel pour pouvoir prédire la dynamique épidémique future.
Pour l'étude, les chercheurs ont incorporé les variations temporelles de l'activité sociale individuelle dans les modèles épidémiologiques existants. Alors qu'un modèle complexe et multidimensionnel est nécessaire pour décrire chaque groupe de personnes ayant des susceptibilités différentes à la maladie, ils ont compressé ce modèle en seulement trois équations, développant un paramètre unique pour capturer les sources biologiques et sociales de l'hétérogénéité.
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