...

Alors qu'il y aura bientôt un an que la pandémie de Covid-19 s'est déclenchée, une question déterminante dans la lutte contre l'épidémie demeure : où attrape-t-on le Covid-19 et quels sont les lieux les plus contaminants ? Une étude américaine apporte de précieux éléments de réponse. Pour y parvenir, des chercheurs de Stanford ont tenté une nouvelle approche. Ils ont élaboré un modèle informatique, à la fois simple et précis, en combinant des données démographiques, des estimations épidémiologiques et des informations anonymisées de géolocalisation horaires, collectées grâce aux smartphones de quelque 98 millions de personnes dans dix des plus grandes métropoles américaines. Leurs mouvements, heure par heure, entre leurs lieux de vie et les points d'intérêt où elles se sont rendues ont été passés au peigne fin.Les scientifiques ont ensuite utilisé leur modèle pour analyser l'évolution de l'épidémie de mars à mai, lors de la première vague qui a touché le pays. À chaque fois, leur modèle a mieux prédit l'évolution de l'épidémie que des modélisations plus classiques.Une fois leur théorie validée, les auteurs ont regardé en détail les lieux qui ont le plus participé à la propagation de la pandémie de Covid-19. Première leçon, une immense majorité des contaminations est liée à un petit nombre de points d'intérêt. Sans surprise, ce sont les restaurants, les salles de fitness et les cafés qui figurent en tête du classement des endroits "super-contaminateurs". Autrement dit les espaces clos qui accueillent beaucoup de monde.Autre enseignement : les deux principaux facteurs qui déterminent les risques sont le temps que l'on passe dans ces lieux et la densité de personnes. En revanche, il n'est pas question du port du masque et des protocoles sanitaires car au moment où l'étude a été menée, au début de la première vague, tout cela n'était pas obligatoire aux Etats-Unis.Le modèle de Stanford prédit également correctement des taux d'infection plus élevés parmi les groupes raciaux et socio-économiquement défavorisés. Il permet de constater que ces groupes issus des quartiers les plus pauvres n'ont pas été en mesure de réduire leur mobilité aussi fortement, sans doute à cause d'un recours plus faible au télétravail étant donné qu'il y a statistiquement plus de travailleurs de première ligne. Autre constat : les points d'intérêt que ces groupes visitent sont plus encombrés et donc plus à risque. Ils passent notamment plus de temps dans les magasins d'alimentation. Par exemple, l'étude révèle aussi qu'il est environ deux fois plus risqué pour les populations non blanches d'acheter des produits d'épicerie par rapport aux blancs.Même si le modèle reste imparfait, les données dans les maisons de retraite, établissements scolaires et entreprises n'ayant pas pu être intégrées pour des questions pratiques, grâce à l'identification des lieux à haut risque qu'il convient de cibler, il est néanmoins susceptible d'aider les autorités de santé et les décideurs à mieux réussir le prochain déconfinement et à éviter de futures vagues. L'important est de trouver un équilibre efficace et équitable.En simulant divers scénarios à l'aide de leur modèle, les chercheurs ont constaté qu'à Chicago la mise en oeuvre de plafonds d'occupation de 20% de la capacité réduirait les taux d'infection de 80% tout en permettant aux entreprises de rester ouvertes et donc en minimisant l'impact économique. Étant donné que ces plafonds n'auraient généralement un impact que sur les visites aux heures de pointe, les restaurants par exemple limiteraient la perte de clients à environ 42%.(référence : Nature, 10 novembre 2020, doi : 10.1038/s41586-020-2923-3)