Les événements superdisséminateurs sont rares, mais ce sont eux qui déterminent la trajectoire de la COVID-19.
Pour mieux comprendre la COVID-19, il faut prendre en considération le rôle du hasard et des événements superdisséminateurs dans la dynamique de propagation de cette maladie. C'est ce qu'avance, dans une prépublication de l'Institute for Disease Modeling, une équipe de chercheurs américains, australiens et canadiens, dont font partie le professeur Antoine Allard et le professeur associé Laurent Hébert-Dufresne, du Département de physique, de génie physique et d'optique de l'Université Laval.
Physicien de formation, Antoine Allard est un spécialiste de la science des systèmes et les réseaux complexes. Il est d'ailleurs titulaire de la Chaire de recherche Sentinelle Nord en modélisation mathématique des systèmes et des réseaux complexes. Ces disciplines peuvent livrer des informations très utiles pour mieux comprendre la dynamique de la COVID-19 et pour en modéliser l'évolution, assure le chercheur.
«Notre apport se situe en amont des modèles épidémiologiques utilisés en santé publique. Nous ne tentons pas de chiffrer les effets de différentes mesures sur l'évolution de la pandémie. Nous cherchons plutôt à décoder la structure des contacts dans des réseaux de personnes.»
Et que nous apprend cette science au sujet de la présente pandémie? Que le nombre de reproduction de base, R0, qui représente le nombre de personnes contaminées par chaque porteur de la maladie, décrit mal la dynamique de transmission de la COVID-19 et le risque que courent les populations.
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2 juin 2020
