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Mieux évaluer le risque épidémique, même avec des données lacunaires

17 novembre 2015

CPT - UMR 7332

Les simulations numériques de propagation des maladies infectieuses sont un outil crucial pour évaluer le risque épidémique et pour ensuite prendre des mesures préventives. La pertinence des prédictions dépend cependant de la qualité des données utilisées dans ces modèles. Les réseaux de capteurs sans fil1 ont permis d’importants progrès dans la collecte de données décrivant les contacts entre individus. Mais ces données sont souvent incomplètes, ce qui entraîne une sous-estimation du risque épidémique si elles sont utilisées telles quelles. Une équipe de physiciens du Centre de physique théorique (CNRS/Aix-Marseille Université/Université de Toulon) et de la Fondation ISI (Turin, Italie) a développé un algorithme pour compenser ce biais. Ces chercheurs, collaborant régulièrement avec des épidémiologistes, ont en effet montré comment certaines des informations collectées (le nombre de contacts entre individus, la durée de ces contacts, le nombre moyen de contacts entre différents sous-groupes) peuvent être extrapolées à partir d’un échantillon partiel afin d’obtenir une évaluation correcte du risque épidémique. Ainsi, les estimations deviennent possibles même lorsqu’une fraction importante (jusqu’à 50 %) des contacts est absente des données.

1 capteurs portables dont sont équipés les individus dans un contexte donné (école, hôpital, bureau) et qui enregistrent, grâce à une communication sans fil, la proximité avec d’autres capteurs du réseau et donc les contacts entre personnes.

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Badge (capteur portable sans fil) utilisé pour mesurer les contacts entre individus.
Crédit : SocioPatterns
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Réseau des contacts mesurés dans un lycée. Chaque point représente un individu et un lien signifie qu’il y a eu contact entre les personnes (proximité entre les badges portés) lors de la campagne de mesure. Les différentes couleurs correspondent aux différentes classes.
Crédit : Rossana Mastrandea

Contact chercheur
Alain BARRAT, directeur de recherche CNRS au Centre de physique théorique (CNRS/Aix-Marseille Université/Université de Toulon) / 04 91 26 95 40

Référence
Compensating for population sampling in simulations of epidemic spread on temporal contact networks, Mathieu Génois, Christian L. Vestergaard, Ciro Cattuto et Alain Barrat. Nature Communications, 13 novembre 2015. DOI : 10.1038/ncomms9860

  • Retrouvez la publication sur les bases d’archives ouvertes HAL et arXiv