A la recherche des clusters : modélisation de l'évolution de l'épidémie de COVID-19

Introduction & objectif
La recherche de cluster est un défi depuis le début de l'épidémie. Nous avons utilisé deux modèles pour rechercher ces clusters.
Méthodes
Site : les 40 communes d'une bassin de population de 1,6 millions d'habitants
Paramètre étudié : nombre quotidien de dossiers de régulation médicale (DRM) par commune
Analyse : pour chaque commune, nombre quotidien de DRM (01/01/2020 - 30/06/2020) comparé au nombre de DRM de référence (même période 2015-2019).
Modèle 1, horizontal : codage couleur (de bleu à rouge) selon l'écart à la référence (de > -25% à > +400%).
Modèle 2, vertical : codage couleur (de blanc à rouge) selon l'écart à la référence (de > - 25% à > +400%).
Critère de jugement : cluster communal défini par une augmentation du nombre de DRM supérieur aux autres commune de l'échantillon persistant au moins trois jours.
Résultats
Analyse de 141.011 DRM. L'analyse des deux modèles fait apparaître une évolution très homogène de l'épidémie dans le bassin de population étudiée (Figure). L'écart à la référence dépassait les 500% sur des grosses communes, le 27 mars. Le maximum a été de +2.900% dans une commune faiblement peuplée (point écarté de la Figure). Pendant 20 jours (11-30 mars), toute les communes étaient > +25%. Cette modélisation permet d'identifier - visuellement - des clusters.
Conclusion
L'identification - visuelle - des clusters ouvre la porte à une prise en charge spécifique. Ces modèles sont désormais associés à la surveillance quotidienne de l'épidémie.