L’approche de santé publique face à un taux élevé de cas de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) a souvent été réactive, avec des mesures de contrôle accrues après plutôt qu’avant les poussées épidémiques. Cela était évident au cours de l’été 2021, lorsque les taux de vaccination n’ont augmenté dans les États du sud des États-Unis qu’après l’apparition de taux de cas élevés. Les mesures préventives peuvent être plus efficaces si elles sont appliquées plus tôt sur la base de prévisions crédibles.
Étude : Modèles spatio-temporels récurrents de COVID-19 aux États-Unis. Crédit d’image : AnnaMedia/Shutterstock
Des études ont montré que l’incidence du COVID-19 aux États-Unis a augmenté et diminué à plusieurs reprises depuis l’émergence de la pandémie, générant des schémas spatio-temporels en forme de vagues. Dans une étude précédente, les chercheurs ont utilisé des données jusqu’au 3 mai 2021 et ont prédit qu’une vague estivale en 2021 similaire à celle de 2020 pourrait se produire dans les États du sud.
Dans la présente étude, les auteurs ont augmenté la plage de la période d’analyse jusqu’au 31 octobre 2021 et ont défini le regroupement spatio-temporel des séries chronologiques de cas. La caractérisation de ces modèles peut aider à comprendre la dynamique de la maladie, aider à prévoir les poussées futures et faciliter un meilleur ciblage des ressources de santé publique.
Sommaire
À propos de l’étude
Dans cette étude pré-imprimée publiée dans le medRxiv* serveur, les auteurs ont analysé les schémas croissants et décroissants (« surtensions ») des cas signalés de coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) du 1er janvier 2020 au 31 octobre 2021, dans tous les États et provinces ( n = 93) aux États-Unis, au Mexique et au Canada, et dans tous les comtés (N = 3142) aux États-Unis. Les référentiels de données COVID-19 du New York Times et de l’Université John Hopkins ont été utilisés pour obtenir les taux d’incidence quotidiens de COVID-19 pour le Canada, les États-Unis et le Mexique.
Les auteurs ont mesuré la corrélation des taux de cas entre chaque date et toutes les autres dates dans les États pour examiner la périodicité de l’incidence du COVID-19 aux États-Unis. De plus, une progression spatio-temporelle des points chauds a été animée à l’aide de la méthode Getis-Ord Gi pour divulguer la progression des points chauds COVID-19 au fil du temps. Pour analyser la transmission de chaque vague de COVID-19 en Amérique du Nord, les auteurs ont produit un film en accéléré de l’incidence quotidienne des cas au niveau des États et des provinces au Canada, aux États-Unis et au Mexique.
Résultats
Un modèle en « échiquier » a été généré en raison de la matrice de corrélation des taux d’incidence de cas quotidiens de 576 x 576 dans les 50 États américains. Ce schéma a montré que l’épidémie consistait en sept schémas d’ondes spatio-temporelles distincts et cohérents en interne – quatre au cours de la première année de l’épidémie et trois jusqu’à présent au cours de la deuxième année.
Le géoclustering des trajectoires de taux de cas des États révèle trois groupes spatiaux dominants covariant de trajectoires de taux de cas similaires dans les régions du nord-est, du sud-est et du centre/ouest des États-Unis. Les données ont montré une répétition des schémas spatio-temporels de la première année au cours de la deuxième année de l’épidémie.
Le modèle en « damier » de la matrice de corrélation des trajectoires de cas a été simulé sous la forme de trois ensembles d’ondes sinusoïdales en interaction avec des fréquences annuelles de 1:1:2 cycles majeurs par an, correspondant aux grappes d’états nord-est, centre/ouest et sud-est. Les résultats ont montré que les schémas d’incidence des cas au Mexique et au Canada étaient similaires à ceux des régions voisines du sud des États-Unis et du nord des États-Unis, respectivement.
De plus, des vidéos en accéléré ont permis de visualiser les modèles d’ondes. L’analyse a montré que les modèles géographiques et temporels hautement structurés de croissance et de déclin de COVID-19 sont motivés au moins en partie par des facteurs saisonniers prévisibles.
En conclusion, les facteurs comportementaux humains localisés sont souvent responsables de la hausse et de la baisse des taux locaux de COVID-19. Outre les facteurs saisonniers, d’autres facteurs épidémiques tels que les taux de couverture vaccinale ou l’émergence de nouvelles souches comme la variante SARS-CoV-2 Delta jouent également un rôle crucial. Les modes de transmission saisonniers du virus sont associés aux conditions météorologiques saisonnières. La prévisibilité de ces schémas peut faciliter la prévision de l’épidémie et orienter les efforts de préparation et de contrôle de la santé publique.
Limites
Il y a quelques limites à cette étude. Il y avait des incohérences et des biais dans la déclaration des cas dans différents États et provinces. De plus, la fluctuation du nombre de tests administrés a affecté l’incidence déclarée. Il n’a pas été possible de déterminer l’influence des saisons sur l’incidence du COVID-19.
Cette analyse montre que les modèles d’augmentation et de diminution de l’incidence du COVID-19 au niveau de l’État et du comté sont déterminés par des modèles saisonniers et géographiques à l’échelle continentale. »
*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/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.