10 équipes de chercheurs et des centaines de volontaires compilent les données pour documenter les stratégies nationales face au Covid19 et mieux comprendre ce qui fonctionne
Un débat s’est ouvert sur les mesures et les restrictions les plus efficaces pour endiguer la pandémie : confinement, fermeture des écoles, tests, identification des clusters, isolement des personnes atteintes ou suspectes de l’être, fermeture des frontières, ….
Evaluer l’impact d’une mesure isolement des autres mesures, et Indépendamment du contexte, est extrêmement difficile, rappelle Nature, dans un article consacré aux efforts des chercheurs pour comprendre les stratégies qui fonctionnent.
« Ces données seront essentielles pour les gouvernements, qui doivent mettre au point des stratégies pour préparer le retour à la normale tout en limitant la contagion, afin d’éviter une seconde vague. “On ne se soucie pas de la prochaine épidémie. On s’interroge sur ce qu’il faut faire dès maintenant”, explique Rosalind Eggo, une mathématicienne qui crée des modélisations à l’École d’hygiène et de médecine tropicale à Londres (LSHTM) ».
« Les chercheurs travaillent déjà sur des modèles s’appuyant sur les données collectées dans plusieurs pays, afin de comprendre le résultat des mesures de restriction. Les modélisations fondées sur des données concrètes devraient être plus nuancées que celles qui, au début de l’épidémie et faute de mieux, reposaient sur des hypothèses. En associant des données collectées dans le monde entier, les chercheurs pourront comparer les réponses des États. Et, par rapport aux études concernant un seul pays, leurs modèles prédiront de façon plus juste les nouvelles phases épidémiques et le nombre de pays concernés ».
« Démêler les causes et les effets est extrêmement difficile. Le contexte n’est pas le même d’un pays à l’autre, et l’on ne sait pas précisément dans quelle mesure les populations respectent les règles, avertit Rosalind Eggo. « C’est très compliqué mais ça ne veut pas dire qu’il ne faille pas essayer ».
Une équipe de la LSHTM a entrepris de créer une base de données pour rassembler les informations sur les centaines de mesures et actions mises en œuvre dans le monde. La constitution de cette base de données fédère 10 groupes qui assurent déjà le suivi de différentes stratégies : Université d’Oxford, Complexity Science Hub à Vienne (CSH), organisations de santé publique et ONG comme l’Acaps, qui analyse les crises humanitaires.
« Cette base de données normalisera les informations recensées par les équipes et elle devrait être plus complète et détaillée que tout ce qu’un groupe isolé est susceptible de produire ».
La LSHTM a recruté un contingent de 1 100 volontaires pour nettoyer et fusionner les informations. Les jeux de données seront en libre accès : elles seront perfectionnés au fur et à mesure.
L’équipe de Vienne, pour sa part, a récupéré des données sur environ 170 interventions dans 52 pays : des mesures les modestes, comme les marques au sol qui matérialisent une séparation de deux mètres, aux restrictions les plus radicales comme la fermeture des écoles.
Une équipe a l’Université d’Oxford, pour sa part, documente dans le "COVID-19 Government Response Tracker" 13 types de mesures dans plus de 100 pays. Les sept premiers indicateurs concernent des politiques telles que les fermetures d'écoles, les interdictions de voyager. Les six autres sont des indicateurs financiers tels que les mesures fiscales ou monétaires.
Whose coronavirus strategy worked best? Scientists hunt most effective policies
Oxford COVID-19 Government Response Tracker