Mathematical epidemiology & modelling of the COVID-19 pandemic: stakes and diversity

Épidémiologie mathématique & modélisation de la pandémie de COVID-19 : enjeux et diversité

Ramsès Djidjou-Demasse (1) , Christian Selinger (1) , Mircea T Sofonea (2)

1 MIVEGEC-Perturbations & Virulence in Populations & Communities - Perturbations & Virulence in Populations & Communities
2 MIVEGEC-ETE - Evolution Théorique et Expérimentale

During the COVID-19 pandemic, the field of mathematical epidemiology experienced an exceptional production and media coverage of its work. Even though data and knowledge on the emerging disease were patchy, a wide variety of models were developed and applied in unprecedented timeframes, with the aim of estimating the reproduction number, the starting date of the epidemic or the cumulative incidence, but also to explore different scenarios of non-pharmaceutical interventions. Their results have made a major contribution to epidemiological surveillance and informed public health policy decisions.

Le champ de l'épidémiologie mathématique a connu, au cours de la pandémie de COVID-19, une production doublée d'une médiatisation exceptionnelles de ses travaux. Alors même que les données et les connaissances sur la maladie émergente étaient parcellaires, une grande diversité de modèles a été développée et appliquée dans des délais inédits, dans l'objectif d'estimer le nombre de reproduction, la date de début de l'épidémie ou l'incidence cumulée, mais aussi afin d'explorer différents scénarios d'interventions non pharmaceutiques. Leurs résultats ont largement contribué à l'épidémiosurveillance et éclairé la prise de décisions relatives aux politiques de santé publique. mots-clés : épidémiologie ; modélisation ; statistiques ; nombre de reproduction ; COVID-19. Summary During the COVID-19 pandemic, the field of mathematical epidemiology experienced an exceptional production and media coverage of its work. Even though data and knowledge on the emerging disease were patchy, a wide variety of models were developed and applied in unprecedented timeframes, with the aim of estimating the reproduction number, the starting date of the epidemic or the cumulative incidence, but also to explore different scenarios of non-pharmaceutical interventions. Their results have made a major contribution to epidemiological surveillance and informed public health policy decisions.

Domaines: Santé publique et épidémiologie; Maladies infectieuses; Modélisation et simulation; Maladies émergentes; Statistiques [math.ST]

Ramsès Djidjou-Demasse, Christian Selinger, Mircea T Sofonea. Épidémiologie mathématique & modélisation de la pandémie de COVID-19 : enjeux et diversité. 2020. ⟨hal-02924338⟩