Una nuova ricerca su questa domanda mostra che la seconda ondata di un'epidemia è molto diversa se una popolazione ha una distribuzione omogenea dei contatti, rispetto allo scenario delle sottopopolazioni con un numero diversificato di contatti.

La ricerca, da autori americani della Oakland University, Liceo Novi, e la California Polytechnic State University, ha utilizzato un approccio di simulazione per modellare l'andamento di un'epidemia in una rete in cui la connettività di ogni individuo è cambiata nel tempo, modellare gli effetti delle decisioni politiche prese in merito ai vari gradi di quarantena. È stato pubblicato il 23 dicembre in Lettere di Eurofisica.

Gli autori hanno dichiarato:"Recentemente, diversi autori hanno incorporato la quarantena nella modellazione COVID-19. Però, questi modelli non erano basati sulla rete. Inoltre, non hanno affrontato la questione della strategia ottimale per allentare la quarantena al fine di ridurre al minimo il numero netto di individui infetti, una delle questioni centrali nel presente documento." I vantaggi di un modello basato sulla rete sono che tiene conto in modo più accurato per un picco di distribuzione delle singole durate di malattia, che è un problema per i modelli continui; anche, non richiede l'assunzione di un uguale numero di contatti per ogni individuo, quindi modella in modo più accurato la struttura microscopica sottostante del social network.

Secondo gli autori, se una popolazione ha una distribuzione omogenea del numero di contatti, "il numero totale dei contagiati alla fine dell'epidemia è lo stesso come se non fosse stato decretato il lockdown (saturazione del sistema sanitario a parte), " considerando che in caso di diversa frequenza dei contatti, il numero complessivo di individui infetti può essere significativamente inferiore. La ragione di questo effetto è semplice. Dopo che gli individui con un gran numero di contatti (nodi di alto grado) hanno acquisito l'immunità, impediscono la propagazione dell'epidemia attraverso di loro, così, rallentare la diffusione dell'epidemia attraverso la rete. Perciò, la tempistica ottimale per consentire ai nodi di basso grado di aumentare le connessioni (sollevando il blocco) sarebbe dopo che i nodi di alto grado siano diventati immuni; ciò ridurrà al minimo il numero netto di individui infetti nel corso dell'epidemia.

I risultati suggeriscono una procedura ottimale basata sul grado per revocare la quarantena:"gli alti gradi vanno per primi. In pratica, quando lo stato revoca la quarantena rigorosa (o passa da una fase di quarantena alla fase successiva), c'è sempre una scelta. Si possono aprire negozi più piccoli (dove i cassieri sono nodi di alto livello) o/e si possono consentire assembramenti (che in genere consistono in nodi di basso livello). Il modello suggerisce che i negozi devono essere aperti prima:in questo modo possiamo salvare molti individui (per lo più nodi di basso grado) dall'essere infettati".

Gli autori continuano:"Ciò ha due importanti conseguenze:primo, sottolinea l'importanza dell'adozione di misure di blocco per fermare il primo focolaio di un'epidemia, e secondo, mostra che la seconda e le successive ondate potrebbero essere più miti del previsto".

I risultati sono controintuitivi, come rivela la polemica sui media sull'importanza dell'adozione di misure di lockdown. Questo articolo sottolinea l'importanza di una caratteristica che di solito viene trascurata nell'analisi di come si diffondono le epidemie:come l'eterogeneità dei comportamenti delle persone influenzi la loro capacità di proteggersi dal contagio.