Contrôle de la pandémie de COVID-19 : équilibrer la politique de détection et l'intervention de verrouillage dans le cadre de la viabilité des soins intensifs.

Résumé Nous considérons ici un modèle $SIR$ étendu, incluant plusieurs caractéristiques de la récente épidémie COVID-19 : en particulier, les individus infectés et guéris peuvent être soit détectés (+) soit non détectés (-) et nous intégrons également une capacité d'unité de soins intensifs (USI). Notre modèle permet une analyse quantitative réalisable de la politique optimale pour le contrôle de la dynamique épidémique en utilisant les leviers d'intervention de verrouillage et de détection. Grâce à une spécification paramétrique basée sur la littérature relative à COVID-19, nous étudions la sensibilité de diverses quantités sur les stratégies optimales, en tenant compte du compromis subtil entre le coût sanitaire et socio-économique de la pandémie, ainsi que du niveau de capacité limité de l'USI. Nous identifions la politique optimale de confinement comme une intervention structurée en 4 phases successives : Premièrement, une intervention de confinement rapide et forte pour arrêter la croissance exponentielle de la contagion. Deuxièmement, une courte phase de transition pour réduire la prévalence du virus. Troisièmement, une longue période avec une capacité maximale des USI et une prévalence stable du virus. Enfin, un retour à des interactions sociales normales avec la disparition du virus. Le scénario optimal permet d'éviter la deuxième vague d'infection, à condition que le verrouillage soit libéré suffisamment lentement. Nous fournissons également des mesures d'intervention optimales avec une capacité croissante des unités de soins intensifs, ainsi qu'une optimisation de l'effort de détection des individus infectieux et immunisés. Lorsque des ressources massives sont introduites pour détecter les individus infectés, la pression sur la distanciation sociale peut être relâchée, tandis que l'impact de la détection des individus immunisés s'avère plus modéré.