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COVID-19 : étude de l’impact des politiques

Lors d’une pandémie, les gouvernements mettent en œuvre diverses politiques qui, en règle générale, réduisent le taux de croissance exponentiel. Cet exemple montre ce qui se passe en l’absence de toute politique et l’importance du choix du moment. L’ambition n’est pas de donner des chiffres précis, mais de faciliter la compréhension du fait qu’il est à la fois simple et compliqué de contrôler une pandémie.

Pour exécuter cet exemple, il vous faut

les dernières versions de System Modeler et Mathematica.

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Le modèle

Le modèle de la COVID-19, utilisé dans cet exemple, est basé sur le modèle SIR (sain, infecté, guéri). Le modèle SIR a été développé par Kermack et McKendrick au début des années 1900 et est l’un des modèles les plus connus pour l’étude des maladies infectieuses au sein des populations.

Modèle SIR modifié avec vaccination et facteur de l’impact de la politique.

Simulation

Le modèle est simulé pour une population saine initiale de 10 millions de personnes, avec une personne infectée. On utilise le nombre de reproduction de base (R0) de 2,65 et une période infectieuse moyenne de 7 jours. Aucune vaccination n’est envisagée.

Le modèle est simulé en utilisant une unité de temps personnalisée en jours « d ». Le tracé a une légende qui affiche les valeurs de la population saine, infectée et guérie à la fin de la simulation.

Personnalisez vos tracés

Ajoutez des unités personnalisées, des modèles de tracés et des légendes pour rendre vos tracés compréhensibles.

Analyse

Utilisez les localisateurs pour introduire des mesures de politique générale. Un facteur d’impact de la politique représente l’effet de mesures telles que le confinement et la distanciation sociale. Une valeur supérieure à 1 réduit le nombre de reproductions effectives (R0hat).

Observez la différence entre un modèle sans politique et un modèle avec politique. Les lignes en pointillé représentent les résultats obtenus avec une politique. Explorez le simulateur de politique de la COVID-19 pour en savoir plus.

Développez des modèles épidémiologiques

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