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Le lien entre l’utilisation du transport en commun et les premiers cas de COVID

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Des chercheurs des collèges d’ingénierie et d’informatique de Georgia Tech ont terminé la première étude publiée sur le lien entre l’utilisation des transports en commun aux États-Unis et les cas de COVID-19 au début de la pandémie.

À l’aide des données de l’enquête nationale sur les déplacements des ménages de la Federal Highway Administration, l’équipe a examiné les 52 plus grandes régions métropolitaines du pays et la probabilité de chaque communauté de prendre des bus et des trains. Ils ont ensuite comparé les chiffres avec les 838 000 cas confirmés de COVID sur le tableau de bord du Johns Hopkins Center for Systems Science and Engineering du 22 janvier au 1er mai 2020.

La période couvre les premiers jours, semaines et mois de la pandémie, avant la mise en place des mandats de masque et avant la distanciation sociale généralisée. La ventilation dans les transports en commun n’avait pas encore été abordée, ainsi que d’autres mesures de santé publique qui sont depuis devenues la norme.

L’étude a révélé que les villes dotées de systèmes de transport en commun très utilisés affichaient une incidence de COVID par habitant plus élevée. Cela était vrai lorsque d’autres facteurs, tels que l’éducation, les niveaux de pauvreté et le surpeuplement des ménages, étaient pris en compte. L’association a continué à être statistiquement significative même lorsque le modèle a été exécuté sans données de la ville de New York, favorable aux transports en commun.

L’article est publié dans la revue Science de l’environnement total. Bien que les chercheurs ne suggèrent pas que le transit soit la seule cause des taux d’incidence élevés, ils disent que cela aurait pu être un facteur important au début de la pandémie.

« C’est ce à quoi nous nous attendions, mais nous voulions exécuter les modèles pour en être sûrs. Les décideurs ne devraient pas prendre de décisions en fonction de ce qu’ils supposent être vrai », a déclaré Michael Thomas, l’un des co-auteurs de l’étude et titulaire d’un doctorat. RÉ. étudiant à la School of Computational Science and Engineering de Georgia Tech. « Cette étude est similaire au dépoussiérage d’un site de fouilles de dinosaures et à la découverte d’un os de jambe. Ce n’est pas tout le dinosaure. Il existe de nombreuses façons de faire valoir l’argument sur la propagation du COVID, et le transit n’en est qu’une partie. »

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L’équipe a eu l’idée de suivre les cas de transit et de COVID après avoir regardé les premiers rapports de Wuhan, en Chine, et réfléchi à la façon dont les différences dans les systèmes de transport public peuvent être prises en compte dans les schémas de propagation de la pandémie. Alors que des hypothèses étaient émises sur la façon dont les villes américaines devraient réagir en fonction des modèles d’achalandage de l’autre côté du globe, le professeur John Taylor a pensé que la pandémie ne devrait pas être traitée comme une situation «taille unique».

« Au cours des premiers mois de la pandémie, des modèles ont été développés ici chez nous sur la base des taux d’incidence à Wuhan. Mais, en termes de comportement d’utilisation des transports en commun, celui de la Chine peut être très différent de ce que nous voyons dans les villes américaines », a déclaré Taylor, Frederick Law Olmsted Professeur et président associé pour les programmes d’études supérieures et l’innovation en recherche à l’École de génie civil et environnemental. « Par exemple, les habitants des zones urbaines chinoises se tiennent souvent dans de longues files d’attente en attendant les trains et les bus. Nous ne le faisons pas. Différents modèles de propagation peuvent se développer en raison des différences dans les comportements de transport en commun. »

Les principales recherches de Taylor se concentrent sur la dynamique qui peut se produire à l’intersection des réseaux humains et techniques, comme la façon dont les gens modifient les comportements de consommation d’électricité et les schémas de mobilité en cas de catastrophe naturelle. Les pandémies étaient sur son radar de recherche avant que COVID ne devienne un nom familier, car Taylor voulait créer de meilleurs modèles pour prévoir la propagation des maladies. Son premier effort de recherche dans cette direction a été de suivre le virus Ebola qui a atteint le Texas en 2014.

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À l’automne 2019, Thomas travaillait comme biostatisticien au ministère de la Santé publique de Géorgie lorsqu’il a parlé avec Taylor de la poursuite de son doctorat. Thomas a soumis sa candidature à Georgia Tech en novembre, quatre mois seulement avant que COVID ne ferme l’Amérique.

Les deux, ainsi que le co-auteur de l’étude et ingénieur de recherche principal Neda Mohammadi, créent maintenant des modèles pour prédire la propagation des maladies futures parmi les populations. Ils cherchent également à démontrer comment les chercheurs peuvent modifier ces modèles pour une meilleure précision.

« Si les ingénieurs et les scientifiques peuvent mieux comprendre les facteurs de propagation communautaire, les décideurs politiques peuvent prendre des décisions plus rapides et plus précises pour protéger la santé publique », a déclaré Thomas. « Dans les transports, par exemple, cela pourrait conduire à des décisions plus rapides pour limiter le nombre de personnes dans les bus. Ou à des politiques pour échelonner les heures de départ des véhicules de manière plus cohérente. Des études comme la nôtre fournissent une base pour ces décisions. »

Selon les chercheurs, le fait d’avoir des modèles plus précis prend également en compte les différents comportements humains. Tout comme les habitants de Wuhan attendent les transports en commun différemment de ceux ici en Amérique, les villes peuvent différer les unes des autres.

« Votre pandémie est différente de celle de votre voisin », a déclaré Mohammadi. « La propagation de la pandémie n’est pas la même d’une ville à l’autre, pas plus que l’achalandage. Les décideurs se tournent souvent vers d’autres communautés pour voir comment ils réagissent pour façonner leurs actions. Ce n’est pas toujours exact. Les modèles doivent être personnalisables car les populations ne le font pas. t réagir uniformément. Notre objectif est d’améliorer la prise de décision pour qu’elle soit plus facile, plus rapide et plus précise pour la prochaine pandémie.


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