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Publication : PLoS computational biology

Model-Based Comprehensive Analysis of School Closure Policies for Mitigating Influenza Epidemics and Pandemics

Domaines Scientifiques
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Publié sur PLoS computational biology - 21 Jan 2016

Fumanelli L, Ajelli M, Merler S, Ferguson NM, Cauchemez S

Lien vers Pubmed [PMID] – 26796333

PLoS Comput. Biol. 2016 Jan;12(1):e1004681

School closure policies are among the non-pharmaceutical measures taken into consideration to mitigate influenza epidemics and pandemics spread. However, a systematic review of the effectiveness of alternative closure policies has yet to emerge. Here we perform a model-based analysis of four types of school closure, ranging from the nationwide closure of all schools at the same time to reactive gradual closure, starting from class-by-class, then grades and finally the whole school. We consider policies based on triggers that are feasible to monitor, such as school absenteeism and national ILI surveillance system. We found that, under specific constraints on the average number of weeks lost per student, reactive school-by-school, gradual, and county-wide closure give comparable outcomes in terms of optimal infection attack rate reduction, peak incidence reduction or peak delay. Optimal implementations generally require short closures of one week each; this duration is long enough to break the transmission chain without leading to unnecessarily long periods of class interruption. Moreover, we found that gradual and county closures may be slightly more easily applicable in practice as they are less sensitive to the value of the excess absenteeism threshold triggering the start of the intervention. These findings suggest that policy makers could consider school closure policies more diffusely as response strategy to influenza epidemics and pandemics, and the fact that some countries already have some experience of gradual or regional closures for seasonal influenza outbreaks demonstrates that logistic and feasibility challenges of school closure strategies can be to some extent overcome.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26796333