La mortalité due au COVID-19 varie selon le profil démographique

La pandémie du COVID-19 frappe durement de nombreux pays du monde avec sa deuxième vague. Les chercheurs tentent toujours de mesurer l’impact avec précision, en utilisant des paramètres tels que le taux de létalité, le taux brut de mortalité et les taux de mortalité normalisés. Cependant, une nouvelle étude montre que même ceux-ci présentent encore des variations substantielles lorsqu’ils sont ventilés par sexe et âge.

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Les effets du COVID-19 ont entraîné un nombre élevé de décès et de patients gravement malades ainsi que de graves perturbations sociétales et économiques. Cependant, l’impact global peut avoir été moindre en Asie et en Afrique, par exemple, que dans le monde développé. Même dans les sociétés développées, ses résultats hétérogènes sont évidents.

Ainsi, les chercheurs sont toujours à la recherche d’indicateurs meilleurs et plus précis pour démontrer exactement comment ces infections affectent le monde. Les médias populaires traitant de tels affichages incluent les pages Worldometer ou Our World in Data sur Internet.

Avec ce type de rapports graphiques et riches en données, l’un des indicateurs les plus couramment utilisés semble être le nombre de décès par million de personnes, lorsqu’il s’agit de faire des comparaisons entre les nations quant à l’impact du COVID-19.

Cependant, ce type d’indicateur ne tient pas compte des caractéristiques des individus ou des groupes qui ont été touchés par des issues fatales, telles que l’âge, le sexe, les attributs sociaux et économiques, et leur accès aux soins de santé, par exemple.

Détails de l’étude

L’étude actuelle, publiée dans le serveur de pré-impression medRxiv * en décembre 2020, dresse un tableau de la façon dont la mortalité liée à l’infection affecte deux pays différents d’Amérique latine. Cela aide à comprendre les différences dans l’impact du virus sur les personnes de différents groupes qui partagent le même espace géographique et ont des nombres de population similaires.

Les deux pays sélectionnés sont l’Argentine et la Colombie. Le premier patient argentin aurait été testé positif le 2 mars 2020. La date correspondante pour la Colombie était le 6 mars.

Au moment de la rédaction du document, ces deux pays ont signalé environ 1,3 et 1,2 million de cas, respectivement pour l’Argentine et la Colombie, dans les 9 mois. Le nombre de décès liés au COVID-19 était d’environ 35 000 et environ 33 000, respectivement.

Cette image d’apparence similaire révèle cependant plusieurs différences lorsqu’elles sont séparées. Pour le démontrer, les chercheurs ont utilisé les données du rapport quotidien du ministère argentin de la Santé et de l’Institut national colombien de la santé, du 1er janvier au 30 septembre 2020.

Crédit d’image: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.11.30.20239947v1.full.pdf

Mesures de la gravité du COVID-19

La mesure standard de la gravité de la pandémie est le ratio de létalité des cas (CFR) qui est le rapport des décès aux cas positifs. Le taux de mortalité dû au COVID-19 est difficile à calculer car la période de l’étude ne couvre que 7 mois et non une année entière, ce qui est nécessaire pour cette mesure – le rapport des décès au nombre moyen de population en un an, ou le personnes-années.

Les chercheurs ont donc eu recours à un taux de mortalité brut partiel, PCDR, plutôt que d’ajuster la période d’exposition en supposant que la même proportion de décès se produirait.

Les chercheurs n’ont utilisé que les nombres de cas, les nombres de population et les décès entre 30 et 99 ans, pour éviter les effets de valeurs aberrantes, telles que la très faible mortalité chez les jeunes individus et l’augmentation des taux de mortalité chez les 100 ans ou plus.

Augmentation de la mortalité féminine en Colombie

Ils ont trouvé un taux de mortalité brut d’environ 52 dans les deux pays, tandis que le CFR brut varie d’environ 0,75 point pour 1000. Cet indice était de 28,4 et 29,2 pour l’Argentine et la Colombie, respectivement. Les deux paramètres sont plus élevés pour les hommes, mais plus significativement en Colombie.

La différence de TFC pour les femmes est d’environ 8,4 points pour 1 000 et pour les hommes, d’environ 22,5, entre les deux pays. Cependant, le CFR et le CDR sont tous deux plus élevés pour les femmes en Argentine qu’en Colombie, tandis que la tendance s’inverse pour les hommes.

Comparés aux données d’autres pays avec une gamme de revenus, ils ont constaté que le TDC est plus de 2 fois et 6 fois plus élevé dans les pays les plus riches par rapport aux pays de la classe moyenne supérieure et à faible revenu, respectivement.

Le nombre de décès chez les femmes avant l’âge de 70 ans est considéré comme 15% plus élevé en Colombie par rapport à l’Argentine, mais dans le cas des hommes, l’écart n’est que de 5%. En d’autres termes, environ 43% et 49% des décès dus au COVID-19 chez les femmes et les hommes colombiens sont survenus avant l’âge de 70 ans. En Argentine, 29% des décès dus au COVID-19 chez les femmes et 44% chez les hommes étaient prématurés.

En termes de taux de mortalité standardisé (SFR) et de taux de mortalité partielle standardisé (SPDR), les ratios de mortalité femmes: hommes se sont rapprochés, par rapport au CFR. Dans le même temps, la Colombie affiche un SDPR élevé pour les deux sexes, à 69 et 154 chez les femmes et les hommes, respectivement. L’Argentine a un SDPR de 63 et ~ 125 pour les sexes.

Quelles sont les implications?

L’étude montre l’importance de traiter les données de mortalité pandémique par âge et sexe, en utilisant les statistiques virales de la région ou du pays.

Une analyse globale de la mortalité n’est pas suffisante pour appréhender l’effet spécifique de la pandémie dans chaque pays, même dans les cas où l’on peut supposer qu’ils sont comparables. »

Ignorer les effets de l’âge et du sexe lors de la comparaison des taux de mortalité est donc susceptible de faire en sorte que les véritables différences de mortalité corrélées aux différences d’âge et de sexe soient à tort enfouies dans les données.

*Avis important

medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas examinés par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique / les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.