Pour contrôler une épidémie, les autorités imposeront souvent divers degrés de verrouillage. Dans un article de la revue le chaos , les scientifiques ont découvert, en utilisant des simulations mathématiques et informatiques, pourquoi diviser une grande population en plusieurs sous-populations qui ne se mélangent pas peut aider à contenir les épidémies sans imposer de restrictions de contact au sein de ces communautés locales.

"L'idée clé est que, à faible nombre d'infections, les fluctuations peuvent modifier considérablement le cours des épidémies, même si vous vous attendez à une augmentation exponentielle du nombre d'infections en moyenne, " a déclaré l'auteur Ramin Golestanian.

Lorsque le nombre d'infections est élevé, les effets aléatoires peuvent être ignorés. Mais la subdivision d'une population peut créer des communautés si petites que les effets aléatoires comptent.

« Lorsqu'une population nombreuse est divisée en communautés plus petites, ces effets aléatoires modifient complètement la dynamique de l'ensemble de la population. Le caractère aléatoire fait que le nombre de pics d'infection est considérablement réduit, " a déclaré l'auteur Philip Bittihn.

Pour découvrir comment le hasard affecte une épidémie, les enquêteurs ont d'abord envisagé un modèle dit déterministe sans événements aléatoires. Pour cet essai, ils ont supposé que les individus de chaque sous-population en rencontraient d'autres au même rythme qu'ils auraient dans la grande population. Même si les sous-populations ne sont pas autorisées à se mélanger, on observe la même dynamique dans la population subdivisée que dans la grande population initiale.

Si, cependant, les effets aléatoires sont inclus dans le modèle, des changements dramatiques s'ensuivent, même si le taux de contact dans les sous-populations est le même que dans l'ensemble.

Une population de 8 millions d'individus avec 500 initialement infectés a été étudiée en utilisant un taux de contact infectieux observé pour COVID-19 avec de légères mesures de distanciation sociale en place. Avec ces paramètres, la maladie se propage de façon exponentielle avec des infections doublant tous les 12 jours.

« Si cette population est autorisée à se mélanger de manière homogène, la dynamique évoluera selon la prédiction déterministe avec un pic autour de 5% d'individus infectés, " dit Bittihn.

Cependant, si la population est divisée en 100 sous-populations de 80, 000 personnes chacun, le pourcentage maximal d'individus infectés tombe à 3 %. Si la communauté est encore divisée en 500 sous-groupes de 16, 000 chacun, l'infection culmine à seulement 1 % de la population initiale.

La principale raison pour laquelle la subdivision de la population fonctionne est que l'épidémie est complètement éteinte dans une fraction importante des sous-groupes. Cet "effet d'extinction" se produit lorsque les chaînes d'infection se terminent spontanément.

Une autre façon de subdiviser les travaux consiste à désynchroniser l'ensemble de la population. Même si des éclosions surviennent dans les petites collectivités, les pics peuvent arriver à des moments différents et ne peuvent pas se synchroniser et s'additionner à un grand nombre.

"En réalité, les sous-populations ne peuvent pas être parfaitement isolées, l'extinction locale pourrait donc n'être que temporaire, " Golestanian a déclaré. " Une étude plus approfondie est en cours pour tenir compte de cela et des contre-mesures appropriées. "