Le modèle prédit la réponse du public aux épidémies

Lorsque de nouvelles maladies apparaissent, la réaction du public va de l’intérêt léger à l’alarme et à la panique, accompagnée d’un comportement extrême comme la thésaurisation des fournitures médicales et des visites plus fréquentes que d’habitude chez les médecins et les hôpitaux. Maintenant, une nouvelle étude décrit un modèle informatique qui prédit la réaction sociale aux épidémies.
Les épidémies peuvent amener les gens à consulter leur médecin avec des symptômes mineurs dont ils ne devraient normalement pas se préoccuper.

La réaction du public à une épidémie peut parfois constituer un problème plus important pour les autorités sanitaires que la maladie elle-même, et des outils sont nécessaires pour anticiper et gérer les réactions excessives.

Le nouveau modèle est l'?uvre d'une équipe composée de Marta Gonzalez, professeur adjoint d'ingénierie civile et environnementale au Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Gonzalez et ses collègues écrivent sur le nouveau modèle et comment ils l'ont testé dans le journal Interface.

Pour compiler le modèle, l'équipe a utilisé des données provenant de diverses sources, notamment des hôpitaux et des médias sociaux. L'idée est née d'autres études sur la façon dont les comportements se propagent dans les réseaux sociaux.

Le modèle compare l'actualité et les médias sociaux aux dossiers d'hospitalisation des épidémies

Le professeur Gonzalez explique que la diffusion d'informations - et la désinformation - sur les épidémies n'a pas été bien étudiée et qu'il n'est pas facile d'obtenir des informations détaillées sur les réactions de panique. En outre, elle demande: "Comment quantifiez-vous la panique?"

Une approche consiste à examiner les reportages et les messages que les internautes publient sur les réseaux sociaux, puis à les comparer aux informations contenues dans les dossiers des hôpitaux.

Parfois, la réaction à une épidémie peut être contre-productive et faire plus de mal que la maladie elle-même.

Par exemple, limiter les déplacements et la distribution des marchandises peut causer des dommages économiques. Cela peut aussi conduire à des émeutes, ce qui peut encourager la propagation de la maladie.

La sensibilisation accrue du public à une épidémie peut également amener les gens à aller voir leur médecin et à se rendre dans les hôpitaux pour des symptômes mineurs dont ils pourraient ne pas se préoccuper. Cela peut rendre difficile pour les soins de santé d'atteindre les personnes atteintes de la maladie, affirment les chercheurs.

Dans l’étude, l’équipe décrit l’utilisation du modèle pour explorer trois épidémies: la pandémie de grippe porcine H1N1 de 2009 qui s’est propagée au Mexique et à Hong Kong et la propagation du SRAS en 2003 à Hong Kong.

Ils ont montré comment leur modèle prédisait correctement la réponse du public à ces épidémies et qu'il était souvent hors de proportion avec le risque réel.

L'attention qu'une maladie inhabituelle reçoit dépasse largement le risque réel

Les résultats suggèrent qu'en général, l'attention portée à une maladie rare ou inhabituelle dépasse de loin celle justifiée par son risque réel.

Par exemple, la réaction du public à l'épidémie de SRAS à Hong Kong était beaucoup plus forte que celle de la grippe porcine H1N1, même si le taux d'infection dans l'épidémie de grippe porcine était des centaines de fois supérieur.

Bien qu'ils n'aient pas analysé notre réponse à l'épidémie actuelle d'Ebola en Afrique de l'Ouest, le professeur Gonzalez suggère que dans ce cas également, la réponse sociale "ne se justifie pas par l'étendue de la maladie".

L’équipe a entrepris une étude sur la situation d’Ebola. Le professeur Gonazalez espère qu’à l’avenir, il sera possible d’anticiper et de contrecarrer les conséquences des conséquences sociales et économiques négatives d’une réaction exagérée.

Bien que la couverture médiatique puisse parfois semer la panique, quand il s’agit du bon type d’information, elle peut faire l’inverse, note-t-elle.

Olivia Woolley Meza, professeur de sciences sociales computationnelles à l'Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) de Zurich et qui n'était pas impliquée dans l'étude, a déclaré que nous devons transformer notre façon de penser et de contrôler les maladies.

Avec une "bonne compréhension de la réponse sociale aux épidémies, les politiques qui ne parviennent pas à contrôler la propagation des maladies en raison de réponses sociales imprévisibles mais prévisibles peuvent être évitées", ajoute-t-elle.

Se référant au nouveau modèle, elle note que grâce à l'utilisation judicieuse d'études comparatives pour résoudre le problème du manque de données qui contrecarre généralement de telles tentatives, "cet article se distingue des autres qui ont jusqu'à présent abordé des questions similaires".

L'Agence de réduction des menaces pour la défense a aidé à financer l'étude.

Pendant ce temps, Nouvelles médicales aujourd'hui appris comment une équipe travaillant sur un modèle épidémique affirme que le virus Ebola au Libéria pourrait prendre fin en juin si les taux élevés d'hospitalisation et de surveillance actuels se poursuivent.

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