Au début de la pandémie de COVID-19, les responsables de la santé ont saisi la recherche des contacts comme le moyen le furthermore efficace d’anticiper la migration du virus depuis les details chauds initiaux densément peuplés et d’essayer de freiner sa propagation. Des mois as well as tard, les bacterial infections ont néanmoins été enregistrées selon des schémas similaires dans presque toutes les régions du pays, tant urbaines que rurales.



Une équipe d’ingénieurs en environnement, alertée par la richesse inhabituelle de données publiées régulièrement par les agences de santé du comté tout au long de la pandémie, a commencé à rechercher de nouvelles méthodes pour décrire ce qui se passait sur le terrain d’une manière qui ne nécessite pas d’obtenir des informations sur les mouvements ou les contacts des individus.. Le financement de leurs initiatives a été financé par une subvention de recherche Quick de la Countrywide Research Basis (CBET 2028271).

Dans un short article publié le 6 mai dans les Actes de la Countrywide Academy of Sciences, ils ont présenté leurs résultats : un modèle qui prédit où la maladie se propage à partir d’une épidémie, selon quels modèles et à quelle vitesse.



« Notre modèle devrait être utile aux décideurs politiques auto il prédit la propagation de la maladie sans entrer dans les détails granulaires, tels que les informations de voyage personnelles, qui peuvent être difficiles à obtenir du place de vue de la confidentialité et difficiles à rassembler en termes de ressources », a expliqué Xiaolong Geng, un professeur assistant de recherche en génie de l’environnement au NJIT qui a construit le modèle et est l’un des auteurs de l’article.

« Nous ne pensions pas qu’un haut niveau d’intrusion fonctionnerait aux États-Unis, nous avons donc cherché un moyen alternatif de cartographier la propagation », a noté Gabriel Katul, professeur distingué Theodore S. Coile en hydrologie et micrométéorologie à l’Université Duke et un co- auteur.

Leur schéma numérique a mappé le modèle épidémique SIR classique (calculs basés sur une division de la population en groupes de personnes sensibles, infectieuses et rétablies) sur le modèle d’agglomération de population. Leurs calculs se rapprochaient étroitement des épidémies multiphasiques de COVID-19 enregistrées dans chaque État américain.

« En fin de compte, nous aimerions proposer un modèle prédictif qui nous permettrait de déterminer quel serait le résultat probable si un État prenait une action (particulière) », a ajouté Katul.

En traçant sur une carte toutes les données publiées chaque semaine par les agences de santé du comté, les chercheurs ont également découvert que la maladie se propageait à travers le pays selon des schémas similaires, des plus grandes villes aux moreover petits hameaux.

« Les » factors chauds « d’infection élevés entrecoupés dans les régions où les bacterial infections sont restées sporadiques étaient omniprésents au début de l’épidémie, mais la signature spatiale de l’infection a évolué pour affecter la plupart des régions de la même manière, bien qu’avec des modèles temporels distincts », ont écrit les auteurs.

« Nous nous sommes demandé si la propagation – dans l’espace et dans le temps – était prédéterminée ou s’il y avait une variabilité spatiale liée à la politique locale », a déclaré Elie Bou-Zeid, professeur de génie civil et environnemental à l’Université de Princeton et co-auteur. « Nous avons constaté que la distribution avait tendance à être proportionnelle à la population. »

Lorsque l’alarme s’est déclenchée en mars de l’année dernière, il était déjà trop tard, ont noté les auteurs. Alors que les autoroutes de contagion – les vols aériens – étaient réduites, la maladie s’est propagée au niveau area de ville en ville », a déclaré Michel Boufadel, professeur d’ingénierie environnementale, directeur du Centre pour la mother nature. Ressources au NJIT, et l’auteur correspondant de l’étude. « Utiliser les précautions common de masquage et de mise à distance n’est pas suffisant s’il y a beaucoup de monde. Il y aura encore des événements de grande diffusion, résultant du rassemblement de 5 à 10 personnes. »

Leur modèle, a-t-il dit, leur permet d’examiner séparément les deux principaux mécanismes moteurs de la pandémie : les individus prenant des mesures préventives telles que la distanciation sociale et le port de masques et les politiques locales et étatiques de fermeture ou de réouverture des espaces publics.

« Dans ce cas, les États n’ont pas beaucoup appris les uns des autres et cela a rendu difficile d’avoir une tendance différente », a noté Bou-Zeid.

Comment les ingénieurs en environnement deviennent-ils des gurus en pandémie ?