Les méthodes actuellement utilisées dans le monde pour prédire le développement de COVID-19 et d'autres pandémies ne parviennent pas à rendre compte avec précision des meilleurs et des pires scénarios. Nouvelle méthode de prédiction des épidémies, Publié dans Physique de la nature , résoudre ce problème.

"Il s'agit de comprendre les meilleurs et les pires scénarios - et le fait que le pire des cas est l'une des choses les plus importantes à suivre lors de la navigation à travers les pandémies - que ce soit au Danemark, l'UE, les États-Unis ou l'OMS. Si l'on ne vous présente qu'une estimation moyenne du développement d'une épidémie, sans savoir à quel point cela peut s'aggraver, alors il est difficile d'agir politiquement, " dit le professeur Sune Lehmann, l'un des quatre auteurs de l'article Les statistiques descriptives à temps fixe sous-estiment les extrêmes des ensembles de courbes épidémiques qui viennent d'être publiés dans Physique de la nature .

Chercheurs Jonas L. Juul, Kaare Græsbøll, Lasse Engbo Christiansen et Sune Lehmann, le tout de DTU Compute, agir en tant que conseillers auprès du Conseil national de la santé du Danemark pendant la crise corona. Et en partie sur la base de leur propre expérience en tant que conseillers, ils ont pris conscience que les méthodes existantes de projection du développement d'épidémies telles que COVID-19 ont un problème pour décrire les possibilités extrêmes du développement attendu.

Les épidémies sont imprévisibles

« Les épidémies sont des processus fondamentalement stochastiques. Une même maladie introduite dans une même population peut infecter un grand nombre de personnes ou disparaître rapidement sans avoir de prévalence particulière. Cela dépend en partie de coïncidences, " explique le postdoctorant Jonas L. Juul.

C'est précisément l'imprévisibilité des épidémies qui rend si difficile de prendre les bonnes décisions partout dans la société lorsqu'elles frappent. De combien de lits et de respirateurs seront-ils nécessaires ? Et de combien pouvons-nous réduire cette demande en imposant des restrictions ?

Cependant, l'imprévisibilité générale n'est qu'un des nombreux problèmes liés à l'estimation du développement d'une épidémie.

« Ce n'est pas seulement la nature imprévisible des épidémies qui rend difficile la prédiction de leur évolution, c'est aussi notre manque de connaissances sur les caractéristiques et la prévalence de la maladie dans la société à un moment donné. Juste pour donner quelques exemples concrets :il n'est généralement personne qui sait exactement quand une épidémie a commencé, combien d'infectés nous avons dans une zone un jour donné, ou dans quelles régions l'épidémie est en train de s'implanter en ce moment. La seule chose dont nous sommes sûrs, c'est que lorsque les autorités sanitaires découvrent une épidémie, ça fait un moment que ça dure, ", explique Sune Lehmann.

La façon courante de faire face au manque d'information, presque partout dans le monde, est de modéliser de nombreux scénarios basés par ex. différents nombres d'infections et heures de début inconnues, puis résumez en examinant chaque jour séparément et en évaluant les prédictions « moyennes » comme les résultats les plus probables de la journée. Si la plupart des paramètres d'entrée donnent des nombres d'infection inférieurs à 4000 le jour de Noël, plus de 4000 nouveaux cas d'infection sont par la suite évalués comme peu probables.

La méthode « journalisée » de faire ces prédictions est utilisée partout dans le monde, et bien que le lien entre le développement d'une épidémie et des dates précises soit utile dans certains contextes, il exclut systématiquement les données sur la gravité ou la légèreté de l'épidémie.

Si toutes les projections, par ex. prédire que l'épidémie culminera à 4000 personnes infectées en une journée, mais aucune des courbes ne le montre le même jour, puis, à un jour donné, il s'agira d'un extrême et ne sera donc pris en compte dans aucune estimation.

"Nous, donc, suggèrent de faire le résumé « basé sur des courbes » :au lieu d'évaluer quels taux d'infection sont probables ou improbables certains jours, nous devrions examiner une simulation entière à la fois. L'ensemble de la courbe d'infection simulée est-il probable ou non ? Et sur cette base, vous pouvez faire un résumé des courbes les plus probables pour le développement de l'épidémie, ", explique Jonas L. Juul.

"En regardant des courbes de prédiction entières au lieu de jours individuels, vous obtiendrez une estimation plus réaliste de la gravité de l'épidémie. C'est particulièrement utile si vous essayez d'éviter la surcharge du système hospitalier, " conclut Sune Lehmann.