Deux coureurs s'affrontent sur une piste dont la pente varie. L'un est parti plus tôt, l'autre plus tard, et l'arbitre, ignorant cela, compare leurs vitesses. Il en va de même pour les variants du virus : les données les concernant arrivent avec du retard, et si les retards sont différents, l'évaluation de l'avantage de l'un sur l'autre peut s'avérer fausse.
L'avantage d'un variant est généralement évalué par la pente d'une courbe spéciale qui montre à quelle vitesse la part du nouveau variant augmente parmi tous les infectés. Mais cette évaluation suppose que les observations sont précises. En réalité, entre l'infection et l'enregistrement de l'échantillon, il s'écoule des jours, et différents variants peuvent avoir des délais différents. La comparaison se fait alors à des phases différentes de l'épidémie, où les conditions de croissance ne sont plus les mêmes.
Les auteurs ont testé cela sur des modèles informatiques d'épidémie et ont constaté que l'erreur peut atteindre des dizaines de pour cent. Même lorsque la courbe semblait presque parfaite, l'estimation de l'avantage était décalée d'environ un tiers. Cela signifie qu'à partir des seules données de fréquence, on ne peut pas affirmer avec certitude à quel point un variant est plus rapide qu'un autre, sans tenir compte des délais.
Désormais, l'arbitre sait que pour évaluer équitablement les coureurs, il faut prendre en compte qui est parti quand. De même, les scientifiques doivent tenir compte des délais d'observation avant de tirer des conclusions sur l'avantage des variants du virus.
Dans les données GISAID pour le Royaume-Uni, la pente de la courbe logit pour le remplacement Alpha→Delta était de 0.107 par jour, et pour Delta→Omicron BA.1 de 0.237 par jour, ce qui correspond à un doublement de la proportion du nouveau variant environ tous les 6.5 et 2.9 jours respectivement.