Titre : Epidémiologie comportementale des populations et… des décideurs politiques : un exposé basé sur des modèles très simples
Résumé : L’épidémiologie comportementale des maladies infectieuses (BE) [1,2] est une discipline relativement nouvelle qui visait initialement à modéliser le rôle du comportement humain dans la propagation et le contrôle des maladies infectieuses. En effet, les modèles mathématiques classiques sans comportement basés sur la mécanique statistique ne sont souvent pas adéquats pour décrire les défis complexes induits par la société de la post-confiance (un phénomène sociologique qui interagit avec la société de la post-vérité mais qui en est distinct). En présence d’une hésitation généralisée à l’égard des vaccins, par exemple, il est fondamental de modéliser la dynamique de la propension à la vaccination (VP) qui est déterminée par le déséquilibre entre les informations sur la propagation de la maladie et les informations et rumeurs sur les effets secondaires (réels et imaginaires) liés aux vaccins. Bien entendu, la théorie des jeux évolutionnaires est un outil clé [3,4]. Cependant, une des limites importantes des premières phases de la BE était l’accent mis sur le comportement des citoyens. Cela ne suffit pas : les actions et le comportement des responsables de la santé publique doivent également être modélisés [6,5]. C’est ce qui ressort notamment de l’étude des campagnes de sensibilisation aux vaccins [5] et ce que les pandémies actuelles ont démontré de façon remarquable. Enfin, en lien avec la « Post Trust Society » et la « Post Truth Society », nous examinerons brièvement comment dépasser les autres limites de la BE.
Bibliographie
[1] P. Manfredi and A. d’Onofrio. Modeling the interplay between human behavior and the spread of infectious diseases. Springer, New York, 2013.
[2] Wang, Z., Bauch, C. T., Bhattacharyya, S., d’Onofrio, A., Manfredi, P., Perc, M., Perra, N, Salathe, M, Zhao, D. (2016). Statistical physics of vaccination, Physics Reports 664, 1–-113.
[3] Bauch, C. T. (2005). Imitation dynamics predict vaccinating behaviour. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences 272(1573), 1669–1675
[4] A. d’Onofrio, P. Manfredi, P. Poletti (2011) The impact of vaccine side effects on the natural history of immunization programmes: an imitation-game approach., J Theor Biol 273, 63–71.
[5] A. d’Onofrio, P. Manfredi, P. Poletti (2012) The interplay of public intervention and private choices in determining the outcome of vaccination programmes, PLoS ONE 7(10), Article n. e45653.
[6] A. Carrozzo-Magli, A d’Onofrio and A. Manfredi (2020) Deteriorated Covid19 control due to delayed lockdown resulting from strategic interactions between Governments and oppositions. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.26.20112946v1
