modélisation du Covid-19 pour une meilleure prise de décision en Algérie

Abstract

e de la maladie à coronavirus 2019 a placé la modélisation épidémique au premier plan de l'élaboration des politiques publiques mondiales. Cependant, la modélisation et la prévision de la propagation du COVID-19 restent un défi. Nous proposons ici un modèle SIR simple, l’un des plus fameux modèles compartimentaux en épidémiologie, pour créer une interface graphique qui simule la prédiction et l'évaluation de la propagation de l'épidémie. Dans ce modèle, nous divisons la population en trois sous-groupes : Les susceptibles, les Infectés et les rétablis. La relation entre ces sous-populations est basée sur des équations différentielles. Ce travail démontre des estimations fiables des paramètres épidémiques clés et fait des prédictions sur le point d'évolution du virus grâce au nombre de reproduction de base R0. Nos résultats expose que plus les mesures préventives sont prises, plus le taux de reproduction diminue et plus la situation est stable. Effectivement, notre étude incite à maintenir le renforcement des efforts d'intervention de la santé publique dans la lutte contre l'épidémie. Nous prenons le cas de l'Algérie comme une application. Mots clés : Simulation – modèle compartimentaux - Modèle SIR - Susceptibles - Infectés - Rétablis – épidémie - Covid19- nombre de reproduction de base