Durant les premiers mois de la pandémie de COVID-19, Joseph Lee McCauley, professeur de physique à l'Université de Houston, regardait les données quotidiennes de six pays et se demandait si les infections augmentaient vraiment de façon exponentielle. En extrayant les temps de doublement des données, il est devenu convaincu qu'ils l'étaient.

Temps de doublement et croissance exponentielle vont de pair, il est donc devenu clair pour lui que la modélisation basée sur des infections passées est impossible, car le taux change de manière imprévisible d'un jour à l'autre en raison des efforts de distanciation sociale et de verrouillage. Et les changements de taux diffèrent pour chaque pays en fonction de l'étendue de leur distanciation sociale.

Dans Avances AIP , McCauley explique comment il a combiné les mathématiques sous la forme de l'inégalité de Tchebychev avec un ensemble statistique pour comprendre comment une croissance exponentielle macroscopique avec des taux quotidiens différents résulte d'une infection de la maladie d'une personne à l'autre.

"Equations cinétiques chimiques ordinaires discrétisées appliquées aux infectés, non infecté, et des parties récupérées de la population m'ont permis d'organiser les données, afin que je puisse séparer les effets de la distanciation sociale et des récupérations dans les taux d'infection quotidiens, " a déclaré McCauley.

Un plateau sans pic se produit si le taux de récupération est trop faible, et les États-Unis, ROYAUME-UNI., et la Suède entrent dans cette catégorie. Les équations ne peuvent pas être itérées pour regarder dans le futur, car le taux de demain est inconnu jusqu'à ce qu'il se déroule.

"Les modélisateurs ont tendance à mal appliquer les équations cinétiques chimiques comme SIR (Susceptible, Infectieux, ou Récupéré) ou SEIR (Susceptible, Exposé, Infectieux, ou Récupérés) modèles, parce qu'ils essaient de générer des taux futurs à partir des taux passés, " a déclaré McCauley. " Mais le passé ne vous permet pas d'utiliser des équations pour prédire l'avenir dans une pandémie, parce que la distanciation sociale change les tarifs quotidiennement."

McCauley a découvert qu'il pouvait faire une prévision en cinq secondes via une calculatrice manuelle qui est aussi bonne que n'importe quel modèle informatique en utilisant simplement les taux d'infection d'aujourd'hui et d'hier.

"Conclusions et travail de distanciation sociale, " dit McCauley. " Comparez l'Autriche, Allemagne, Taïwan, Danemark, Finlande, et plusieurs autres pays qui ont culminé début avril, avec les États-Unis, ROYAUME-UNI., Suède, et d'autres sans verrouillage ou sans enthousiasme - ils n'ont même jamais atteint un plateau, beaucoup moins culminé."

Il souligne que les prévisions ne peuvent pas prévoir un pic ou même un plateau. Un plateau n'implique pas un pic, et si un pic se produit, il n'y a rien dans les données pour montrer quand cela se produira. Cela se produit lorsque le taux de guérison est supérieur au taux de nouvelles infections.

"La distanciation sociale et les blocages réduisent le taux d'infection mais ne peuvent pas provoquer de pic, " a déclaré McCauley. " La distanciation sociale et les récupérations sont deux termes distincts dans les équations du taux cinétique quotidien. "

L'implication de ce travail est que l'argent de la recherche pourrait être mieux dépensé que pour une modélisation épidémique coûteuse.

"Les politiciens devraient connaître suffisamment d'arithmétique pour recevoir des instructions sur les implications, " a déclaré McCauley. " L'effet des blocages et de la distanciation sociale se manifeste dans les temps de doublement observés, et il y a aussi un temps de doublement prévu basé sur deux jours, qui sert de bonne prévision pour l'avenir.