Le chercheur de l’Université du Kansas, Folashade Agusto, s’est formé en tant que mathématicien appliqué, bien qu’aujourd’hui elle soit professeure agrégée d’écologie et de biologie évolutive. Elle utilise cette formation mathématique et les ordinateurs pour modéliser les maladies infectieuses. Son objectif est « d’identifier les façons dont nous pouvons atténuer le risque qu’ils posent aux humains », a-t-elle déclaré. « Mais je fais également des modèles impliquant des animaux au besoin – et ces derniers temps, j’ai également commencé à regarder les plantes. »
Récemment, Agusto a mené des recherches apparaissant dans la revue Plos un Cela utilise la modélisation informatique et les grands ensembles de données pour mieux comprendre comment Covid-19 a été transmis dans une communauté en Afrique du Sud au cours de la pandémie mondiale. Elle voulait comprendre comment les verrouillage, les restrictions et le comportement humain affectaient le cours de la maladie.
« Avec Covid, nous étions intéressés à voir comment les politiques et le comportement humain affectent la transmission », a-t-elle déclaré. « La communauté sur laquelle nous nous sommes concentrées en Afrique du Sud est Gauteng. »
La chercheuse de KU a basé son modèle informatique sur les données du recensement sud-africain sur la densité de la population et la taille des ménages de la province de Gauteng, les données épidémiologiques des études covide et les délais des politiques gouvernementales dans la ville destinés à freiner la propagation de la maladie.
« C’était à partir de mars 2020, lorsque les gouvernements du monde entier ont annoncé des blocages de balayage à différents moments en mars, comme ils l’ont fait ici aux États-Unis », a déclaré Agusto. « À l’échelle mondiale, il y avait des verrouillage, mais ils variaient selon la politique. Nous voulions voir quels étaient les niveaux d’infection des ménages et les infections extérieures pendant ces périodes, compte tenu des différentes politiques mises en œuvre. »
Plutôt que de modéliser chaque individu – parce que la puissance de calcul et les contraintes de temps – le chercheur de KU et ses collègues ont divisé la population en quatre groupes de densité.
« Nous avons eu accès à la fois aux données de la taille de la population et des ménages pour les quatre groupes », a déclaré Agusto. « P1 représentait une faible densité, puis P2, P3 et P4, P4 étant les zones les plus densément peuplées. Nous avons également examiné la taille des ménages: des ménages d’une personne, 2 à 3 personnes, 4 à 5 personnes et six ou plus. L’ensemble de données comprenait également une catégorie zéro-house, ce que nous avons assumé la taille des personnes représentant la taille du transmence.
De plus, Agusto a utilisé la modélisation informatique « basée sur des agents », une approche alternative des modèles informatiques coiffés qui utilisent des équations différentielles pour examiner les populations dans son ensemble, puis segmenter les gens en fonction des étapes de l’infection.
« En revanche, le modèle basé sur l’agent est basé sur ordinateur et se concentre sur les individus », a déclaré Agusto. « Il utilise des règles« if-then-else »pour simuler comment une personne va dans sa vie quotidienne et prend des décisions. Ces règles sont également liées à la probabilité. Si quelqu’un fait une certaine action, que se passe-t-il ensuite? C’est un moyen plus naturel de coder le comportement humain par rapport aux équations différentielles. Les modèles traditionnels utilisent des équations; les modèles d’agent simulent le comportement par le biais de règles informatiques. »
Quelques résultats clés de l’étude:
- Dans les ménages des zones à densité de population plus élevée, les chances que quelqu’un du ménage ramènerait à la maison et la répartirait dans le ménage était plus élevée.
- Dans les zones à basse densité, le virus n’était pas aussi susceptible d’entrer dans la maison, mais une fois qu’il l’a fait, il était encore plus susceptible de se propager.
- Quel que soit le cadre, le comportement humain – comme le respect des mandats de masque et des quarantaines – a eu le plus grand impact sur les modèles de transmission.
- La dynamique des ondes d’infection différait selon la densité de la population.
Agusto a déclaré que son enquête était originaire de collaborations avec des scientifiques du programme Samsa-Masamu basé à Auburn, qui vise à améliorer les liens de recherche entre les États-Unis et l’Afrique australe en sciences mathématiques et des domaines connexes.
« À l’Université d’Auburn, Overtoun Jenda et ses collègues, y compris Suzanne Lenhart – qui est co-auteur sur le journal avec moi – avait une vision de créer une collaboration entre les Africains et les Américains. Ils emmèneraient les Américains en Afrique pour collaborer avec eux sur différents sujets », a déclaré Agusto.
« Je faisais partie de ce groupe pendant Covid, travaillant avec Suzanne, qui était mon conseiller postdoctoral. Eh bien, nous ne sommes pas allés physiquement. Nous étions dans` `Zoom Land » pendant Covid, travaillant virtuellement. Par la suite, je suis allé avec eux en tant qu’Afrique du Sud américaine.
Les co-auteurs d’Agusto étaient Inger Fabris-Rotelli de l’Université de Pretoria en Afrique du Sud, Christina Edholm du Scripps College en Californie, innocente Maposa de l’Université de l’Université de l’Université de Johannesburg, Chidozie de Georgia Souther et Suzanne Lenhart de l’Université du Tennessee.
