25.05.2020

The effect of control strategies to reduce social mixing on outcomes of the COVID-19 epidemic in Wuhan, China: a modelling study

Modeling Lockdown
Prem K et al
Lancet Public Health
This article is currently being translated into English, in the meantime you will find below its French version.

Main result

Le modèle prédit que les mesures de contrôle des interactions sociales (confinement) diminuent fortement le nombre d'infectés, avec un impact différent selon les classes d'âge. Un confinement plus long mène toujours à un pic épidémique plus tardif et plus étalé. Un déconfinement plus tardif a d'autant plus d'effets bénéfiques que la durée de l'infection (période infectieuse chez un individu) est courte.

Takeaways

En l'absence de certitudes sur certains paramètres épidémiologiques, les auteurs concluent qu'un déconfinement tardif de Wuhan (Avril plutôt que Mars) devrait être privilégié par les autorités.

Strength of evidence Moderate

Modèle intéressant car prenant en compte la diversité des situations de contact social (école, famille, travail, etc.). Les incertitudes qui pèsent sur les paramètres du modèle rendent son interprétation subtile. Comme le font remarquer les auteurs, des mesures de confinement qui mènent à une plus grande compartimentation des interactions sociales devraient en toute logique être traitées avec un modèle prenant en compte le réseau des interactions au niveau individuel, ce que ce modèle ne fait pas. Le traitement de la susceptibilité/infectiosité des jeunes classes d'âge serait probablement à modifier compte tenu de ce que l'on sait désormais sur le Covid19 chez les sujets jeunes.

Objectives

L'étude vise à prédire l'impact des mesures de confinement/déconfinement sur le nombre de personnes infectées par le Covid19 à Wuhan, en s'appuyant sur la connaissance des fréquences de contact entre individus par classe d'âge et par localisation des contacts (école, foyer, travail...)

Method

Méthodes
Le modèle développé s'appuie sur une version déterministe en temps discret du modèle SEIR. Les infectieux (I) sont divisés en deux classes (cliniques vs. sub-cliniques ou asymptomatiques) et les auteurs font l'hypothèse que les sub-cliniques/asymptomatiques sont moins infectieux (paramètre alpha) que les autres. Le modèle est simulé sur la base d'un R0 tiré au hasard dans l'intervalle de confiance estimé par d'autres études.
Données
L'étude se fonde sur les données de l'épidémie Covid19 à Wuhan. Les paramètres du modèle sont fixés a priori sur la base de résultats d'autres études. Certains paramètres sont testés avec plusieurs valeurs (par ex. durée de l'infection) et les auteurs explorent des scénarios alternatifs (par ex. si les enfants sont de moins bons vecteurs de transmission du virus).
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