Nouveau modèle prédit la dynamique de propagation transfrontalière de la COVID-19 : étude

ParisLes chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode pour prédire la propagation du COVID-19 entre les pays. Cette étude se concentre spécifiquement sur la Finlande, la Suède, la Norvège et le Danemark. Contrairement aux recherches précédentes qui analysaient les déplacements à l'intérieur d'un même pays, celle-ci examine comment les voyages entre les pays influencent la diffusion du virus.

Points clés de l'étude :

• Le modèle indique que les fermetures transfrontalières ne sont efficaces que dans des situations spécifiques.
• Des données de voyage provenant de diverses sources, y compris des données de téléphonie mobile, ont été utilisées.
• Les voyageurs à court terme, comme les navetteurs, avaient moins d'impact que les vacanciers de longue durée.

Des chercheurs de l'Université Aalto, de l'Université d'Helsinki et d'autres institutions ont utilisé un modèle mathématique précis. Ils ont recueilli de nombreuses données de déplacement des pays voisins et ont étudié la propagation du COVID-19 du printemps à la fin de 2020. Le professeur associé Lasse Leskelä de l'Université Aalto a déclaré que ce type de recherche transfrontalière est rare et offre des perspectives importantes.

Les fermetures de frontières n'ont pas été très efficaces contre la COVID-19, sauf lorsqu'il y avait une grande disparité de cas entre les pays et beaucoup de déplacements. Selon le professeur Tapio Ala-Nissilä, ces mesures étaient souvent adoptées par manque de meilleures solutions, en dépit de leurs nombreux effets négatifs. Il conseille de faire preuve de plus de prudence pour les décisions futures.

Assistant Professor Mikko Kivelä a souligné que, durant l'été 2020, les voyageurs en provenance de Suède avaient plus de dix fois plus d'infections au COVID-19 que les résidents finlandais. Cela indique que certaines restrictions de voyage peuvent être plus efficaces à des moments précis. L'étude a également révélé que les vacanciers propagent le virus davantage que ceux qui voyagent pour le travail.

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Mikhail Shubin, chercheur à l'Université d'Helsinki, a affirmé que le modèle de leur étude peut aider à prédire les futures pandémies. Il permet de répondre aux questions sur le contrôle aux frontières et son utilisation optimale. Cependant, pour appliquer ce modèle dans d'autres pays, il est nécessaire de disposer de données fiables et comparables.

Collecter ces données est difficile. Dans l'espace Schengen, il n'existe pas de suivi détaillé des déplacements des personnes. Les chercheurs ont dû s'appuyer sur diverses sources, telles que les données des voyages par route, rail, ferry et avion. Ils ont également utilisé les données des téléphones mobiles pour vérifier leurs résultats. Selon Leskelä, ce travail minutieux nécessite des contacts personnels et la construction de la confiance.

Le projet NordicMathCovid, soutenu par NordForsk, réunit des équipes de Finlande, de Suède et de Norvège. Lancé en septembre 2020, il explore les modèles de propagation du virus et les stratégies de vaccination sous divers angles.

Cette étude montre la complexité de la gestion des pandémies. Les mesures de contrôle aux frontières doivent être fondées sur des données précises et des besoins spécifiques. La recherche fournit un outil précieux, mais son efficacité dépend de la qualité et de la disponibilité des données. Pour être préparés aux futures pandémies, nous avons besoin de recherches minutieuses et coopératives comme celle-ci. L'utilisation de diverses sources de données, telles que les données de téléphonie mobile, est essentielle pour améliorer les stratégies de santé publique.