Alors que le monde peine à vivre et à gagner sa vie, face à la double menace d'une maladie virale à propagation rapide et d'un ralentissement économique, une nouvelle étude publiée sur le serveur de préimpression medRxiv * en mai 2020, la détente des interventions non pharmacologiques permettra au virus du SRAS-CoV-2 de devenir endémique.
Face à une nouvelle maladie infectieuse, il est primordial de comprendre comment elle est provoquée et comment elle se propage. Le coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SARS-CoV-2) a un schéma de propagation complexe, ce qui fait de la modélisation mathématique un outil utile pour l'analyser.
Sommaire
Une infection non documentée contribue à la propagation
Le nouvel article présente un modèle épidémiologique qui peut prédire la propagation, l'étendue de la maladie et le taux de mortalité du virus dans l'État de New York. Il comprend des mesures importantes telles que l'étendue des infections invisibles et leur effet sur le taux de propagation, le développement d'une immunité robuste, les changements liés à la météo dans la transmissibilité virale, et comment les interventions non pharmacologiques (NPI) aident à ralentir et à réduire la amplitude du foyer.
NEW YORK – 01 AVRIL 2020: une longue file d'attente à l'extérieur de Whole Foods à Tribeca, New York, alors que le magasin a mis en œuvre des mesures de distanciation sociale pendant la pandémie de COVID-19. Crédit d'image: Jennifer M. Mason / Shutterstock
L'une des conclusions les plus importantes de la présente étude est que l'immense étendue de la dissémination sans papiers a entraîné la propagation rapide du virus dans l'État de New York. Le modèle fournit un nombre de reproduction R0 de 5,7 au sommet, ce qui est bien supérieur au taux de propagation signalé partout dans le monde. Cela signifie que chaque personne infectée a transmis le virus à 5-6 autres personnes.
Le modèle prévoit également que d'ici juillet 2020, le R0 atteindra un niveau de base de 4,4, ce qui est encore presque le double de celui enregistré aux États-Unis, ainsi qu'à Wuhan et dans d'autres régions de la Chine (2,2-2,6). Ce R0 étonnamment élevé est dû au grand nombre d'infections non documentées qui étaient présentes dans l'État de New York au début de l'épidémie.
Ce chiffre a été calculé sur la base de tests sérologiques pour les anticorps anti-SRAS-CoV-2, qui ont montré qu'en dépit d'une charge de travail signalée d'environ 2% de la population de New York, la prévalence de l'infection était d'environ 15% à 20%. Cela a conduit à l'estimation d'un taux d'infection non documenté de 75%.
En utilisant ce paramètre, le modèle estime que l'État de New York a connu près de 700000 infections sans papiers au 28 avril 2020, même si le ministère de la Santé de l'État de New York ne signale qu'environ 300000 cas confirmés. Cela concorde avec les conclusions d'une autre étude récente, qui a montré que la propagation rapide initiale du virus à travers la Chine était due au large bassin d'infections non détectées.
La présence d'un vaste et invisible réservoir d'infection non retrouvée explique pourquoi l'épidémie dans cet état a augmenté avec une vitesse incroyable. Les personnes qui ne savaient pas qu'elles étaient infectées ont continué de se mêler à celles qui étaient encore en bonne santé, plutôt que de s'isoler. En conséquence, de nombreux autres contacts ont été infectés par le virus.
Le lancement de mesures de distanciation sociale dans l'État de New York a entraîné une réduction effective de la propagation virale. Ceux-ci devront cependant rester en vigueur pendant des années pour éviter la répétition de grandes flambées de maladie qui mettront les hôpitaux équipés pour les soins tertiaires à rude épreuve.
Est-il possible de détendre les NPI?
Le modèle donne également l'assurance que la distance sociale peut être soigneusement réduite d'environ 30% des niveaux actuels sans une augmentation marquée du taux d'infection et de décès dus au COVID-19. Le modèle montre une augmentation minimale de 2000 décès d'ici le 1er septembre 2020, dans un tel scénario. En revanche, une réduction de plus de 50% entraînera une poussée drastique de la maladie et plus du double des décès, avec un nombre de reproduction instantané efficace R (t) supérieur à 1.
R (t) est différent du nombre de reproduction de base R0 en ce qu'il décrit la fraction sensible de la population au fil du temps, et aide ainsi à trouver le potentiel d'une épidémie dans un groupe mixte d'individus sensibles et résistants, au fil du temps.
En conséquence, les ISBL doivent inclure, outre la distanciation sociale continue, de meilleurs tests, l'isolement des cas et la recherche des contacts, comme de nombreux pays l'ont déjà démontré à travers le monde. Le modèle démontre également la nécessité de poursuivre la relaxation progressive des NPI.
En utilisant des simulations à long terme, avec le paramètre de distanciation sociale constamment maintenu au-dessus de 0%, le modèle a projeté le résultat d'une amélioration régulièrement maintenue des NPI. Les résultats peuvent être utilisés pour prédire le cours d'une épidémie dans n'importe quelle ville partout dans le monde, bien qu'ils soient construits sur les données recueillies à partir de l'épidémie actuelle de l'État de New York.
L'effet de la surpopulation
Étant donné que le taux de propagation de l'infection est très probablement proportionnel à la densité de population, le modèle utilise cette relation pour faciliter ce type d'extrapolation, simplement en introduisant la bonne densité de population pour la ville ou la région ou même le pays à l'étude.
Pour illustrer cela, les chercheurs comparent la propagation rapide dans l'État de New York par rapport à l'épidémie beaucoup plus lente et plus petite dans la région de la baie de San Francisco. Une des raisons peut être que ce dernier a été condamné à l'isolement à domicile une semaine à l'avance, le 16 mars 2020, par rapport au 22 mars 2020 pour l'État de New York.
Cependant, une autre raison majeure est la densité de population plus élevée dans ce dernier, à 2.700 personnes par mile carré dans les comtés de l'État de New York inclus dans l'étude actuelle par rapport à 1.800 dans les comtés de la baie de San Francisco, à savoir, San Francisco, San Mateo, Santa Clara, Alameda et Marin.
Le modèle prédirait ainsi correctement une probabilité de transmission plus faible dans cette dernière zone. Ainsi, l'utilisation d'un tel modèle aidera à comprendre les modèles de transmission changeants et différentiels du virus aux États-Unis et dans d'autres villes internationales.
Les changements saisonniers du taux d'infectiosité sont également intégrés au modèle actuel en raison de rapports antérieurs montrant les effets d'un tel changement sur l'endémicité de l'infection.
Le modèle unique intégrant toutes ces variables est important en ce qu'il fournit un moyen d'analyser les effets qu'elles provoquent sur la transmission à long et à court terme du SRAS-CoV-2.
Limites du modèle
Le modèle actuel a ses limites, l'une étant que toutes les données proviennent du ministère de la Santé de l'État de New York. Des erreurs dans ces données entraîneront une surestimation ou une sous-estimation des véritables caractéristiques de l'épidémie. De plus, le faible niveau de dépistage dans la première partie de l'épidémie de New York aurait pu conduire à une grave sous-estimation des cas, orientant les conclusions vers une infectiosité virale plus élevée.
L'utilisation de valeurs fixes pour plusieurs variables, telles que la période d'incubation moyenne, le temps d'hospitalisation et le taux effectif d'infections non documentées, pourrait également introduire des erreurs. Les valeurs ont été choisies en fonction de la littérature mais peuvent varier avec le temps.
Un troisième problème potentiel est l'utilisation de la variabilité saisonnière dans d'autres virus pour modéliser celle du virus actuel, en utilisant une mesure conservatrice, car l'effet réel de la température et de l'humidité sur la propagation du SRAS-CoV-2 reste à connaître. Cela peut affecter de manière significative la variation saisonnière réelle de l'écart.
Enfin, l'effet de l'introduction d'un vaccin ou d'un médicament efficace n'est pas décrit dans le modèle actuel, car ceux-ci ne sont qu'à l'horizon et, au mieux, peuvent encore être dans un an. Bien que le niveau de confiance dans l'estimation du moment où ils deviendront disponibles soit toujours nul, ils sont probablement les interventions les plus critiques pour combattre ou prévenir l'infection endémique dans le monde et à long terme.
Formuler des politiques stables et sensées
Le modèle découvre ainsi les caractéristiques les plus importantes du SRAS-CoV-2, ce qui contribuera à éclairer les politiques contre le virus à court terme jusqu'à l'émergence d'interventions pharmacologiques efficaces. Les simulations confirment que si les INP sont très utiles pour réduire les maladies et les décès à court terme, ce n'est que par le développement d'une immunité durable dans plus de 70% de la population que le virus peut devenir endémique.
Malgré la reprise des INP au cours de l'hiver 2020/21, la propagation endémique est prévue dans l'État de New York au cours des cinq prochaines années sans vaccin ni médicament efficace
En leur absence, explique le journal, «ces données prédisent une deuxième flambée importante au début de 2021 qui peut être atténuée, mais pas évitée entièrement, grâce à la reprise de fortes mesures de distanciation sociale».
L'auteur conclut que la propagation du virus ne peut être contrôlée que par une distanciation sociale et d'autres mesures non pharmacologiques qui changent avec la situation mais fonctionnent pour maintenir les gens à l'écart en toute sécurité. Deuxièmement, dit le journal, le virus est susceptible de provoquer une infection endémique si l'infection ne provoque pas une immunité durable ou si aucun vaccin efficace n'est trouvé.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués 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.
