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Conference Papers Year : 2020

A modelling of COVID-19 outbreak with a linear compartmental model

Une modélisation de l'épidémie de COVID-19 avec un modèle compartimental linéaire

Abstract

Our human community face a pandemic, which has lead us to lockdown half of world inhabitants. We are so disarmed to deal with the coronavirus (SARS-CoV-2) that lockdown seems us the only countermeasure suitable to stop the pandemic, whatever the resulting economic cost could be. First publications focus on disease characteristics, on disease infectivity, on available treatments, on ICU medical care, on lockdown but not on medical countermeasure simulation. In order to fill this gap, we propose a flow model, which calculates by period the people in different disease stages and under medical treatments and which propagates flow of people between periods. We use a discrete representation of the SIR model over a horizon of six months. Cplex solver has been chosen as a simulator.
Notre communauté fait face à une pandémie, qui nous a conduit à confiner la moitié des habitants de notre planète. Nous sommes désarmés face au coronavirus (SRAS-CoV-2) et le confinement semble être la seule contre-mesure apte à stopper la pandémie, quel que soit le coût économique qui en résulte. Les premières publications portent sur les caractéristiques de la maladie, sur la contagiosité de la maladie, sur les traitements de première intention disponibles, sur les soins médicaux en unités de soins intensifs et sur le confinement. Nous n'avons pas trouvé d'articles traitant de la simulation de la pandémie de COVID-19 afin d'évaluer et de dimensionner les contre-mesures médicales.
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Dates and versions

hal-02624165 , version 1 (26-05-2020)
hal-02624165 , version 2 (22-09-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02624165 , version 2

Cite

A. Guinet. A modelling of COVID-19 outbreak with a linear compartmental model. 10ème conférence Francophone en Gestion et Ingénierie des Systèmes Hospitaliers, GISEH2020, Université Polytechnique Hauts-de-France, Oct 2020, Valenciennes, France. ⟨hal-02624165v2⟩
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