Lorsque le gouverneur Gavin Newsom a présenté cette semaine une vue désastreuse de la flambée incontrôlable de cas de coronavirus et d’hospitalisations en Californie, il a évoqué des modèles de projection de la mort et de la misère futures qui, selon lui, devenaient « de manière alarmante » plus précis.
Si cela est vrai, alors au cours des quatre prochaines semaines, les hôpitaux de l’État pourraient déborder de 75 000 patients – environ cinq fois le niveau actuel – et une moyenne de 400 personnes mourront chaque jour.
Les hôpitaux étaient sur le point d’être envahis par près de 15000 patients atteints de COVID-19 lorsque Newsom a fait l’annonce mardi. La projection d’hospitalisation est basée sur des cas qui continuent d’augmenter au taux actuel d’infection sans que les personnes prennent des précautions supplémentaires pour éviter la propagation du virus.
Sur cette trajectoire, il ne faut pas longtemps avant que l’État ne soit dans une très mauvaise situation, a déclaré Marm Kilpatrick, spécialiste des maladies infectieuses à l’Université de Californie à Santa Cruz.
« Une chose qui est inquiétante est que pendant un certain temps en Californie, nous avons eu des hospitalisations et des cas exponentiels », a déclaré Kilpatrick. «C’est assez terrifiant.
Les modèles mis en ligne par le Département de la santé publique de Californie montrent en grande partie un indicateur clé – le taux de transmission – en amélioration ces derniers jours. Mais ce nombre reste toujours à un point où chaque personne infectée par le virus infecte plus d’une autre personne, ce qui entraîne une propagation incontrôlable.
L’État utilise plusieurs modèles pour tenter de prédire les hospitalisations. Lorsqu’elles sont combinées en une projection «d’ensemble», le total est moins désastreux mais toujours choquant à la mi-janvier: plus de 33 000. Cela créerait encore une charge écrasante pour les hôpitaux.
Le modèle de l’augmentation des décès n’inclut pas d’estimation basée sur le taux actuel d’infection. Mais une moyenne de dizaines de modèles différents montre que les décès ont augmenté d’environ 25% par rapport au chiffre actuel à près de 27000 au 9 janvier.
D’autres modèles sur le graphique prédisent une gamme de décès aussi bas que 22 000, que l’État dépassera probablement vendredi, pour atteindre un sommet de 43 000 dans environ trois semaines.
L’État le plus peuplé du pays, qui a maintenu pendant des mois un très faible nombre d’infections par habitant alors que d’autres États étaient critiqués, fait face à sa propre crise en enregistrant quotidiennement un nombre record de cas et de décès.
Jeudi, un record de 379 décès a été enregistré. Il y a eu plus de 1 000 décès au cours des cinq derniers jours et plus de 100 000 nouveaux cas confirmés au cours des deux derniers jours.
La plupart des modèles publiés sur le site Web de l’État montrent que la situation s’aggrave avant une amélioration, car les répercussions des rassemblements de Thanksgiving et des voyages sont supportées par les hôpitaux qui ont déjà commencé à manquer de lits.
«Notre modélisation devient de plus en plus précise, ce qui est alarmant», a déclaré Newsom mardi, lorsqu’il a également annoncé que 5 000 sacs mortuaires supplémentaires avaient été commandés et que plus de 50 camions frigorifiques étaient prêts à servir de morgues temporaires.
Au début de la pandémie, certains modèles étaient totalement faux. En mars, Newsom a déclaré que l’État de près de 40 millions de personnes était en passe d’enregistrer 25 millions de cas de COVID-19 en deux mois. Neuf mois plus tard, l’État a enregistré plus de 1,7 million de cas, le plus élevé du pays mais une petite fraction de la prévision antérieure.
La grande variation dans certains modèles est due à l’utilisation de données et de formules mathématiques différentes et à la pondération plus importante de certaines données.
Bradley Pollock, épidémiologiste à l’Université de Californie à Davis, a déclaré que les modèles récents étaient plus précis. Il a déclaré que la valeur des modèles est qu’ils aident à orienter les politiques publiques, montrant des tendances probables à moins que des mesures ne soient prises.
« Ce que nous voyons en ce moment est exactement ce que nous avons prédit », a déclaré Pollock. «L’utilisation principale des modèles est de vous dire ce qui pourrait arriver et non ce qui va se passer.»
Alors que les cas explosent depuis novembre, Newsom a pris des mesures qui ont dérangé les entreprises et frustré certains résidents. Il a placé la majeure partie de l’État sous un nouvel ordre de rester à la maison qui a interrompu les repas dans les restaurants et mis un terme aux coupes de cheveux et aux manucures et a fermé de nombreux autres types d’entreprises. La capacité des détaillants a été réduite.
Si ces ordonnances ont un impact, il faudra probablement des semaines pour apparaître dans le nombre de cas et encore plus dans les hospitalisations, car il y a des retards entre l’infection et la détection au point où une maladie est suffisamment grave pour entraîner un séjour à l’hôpital et généralement encore plus longtemps pour qu’un décès survienne.
Bien que les modèles aient été utiles aux autorités de santé publique, ils pourraient être plus précis et utiles pour le public s’ils compilaient un groupe plus large de données disponibles, a déclaré le Dr Eric Topol, directeur du Scripps Research Translational Institute à San Diego.
Topol a critiqué le fait de ne pas avoir d’approche nationale pour lutter contre le virus aux États-Unis et a déclaré que cela s’étendait à ne pas adopter une approche à plusieurs niveaux de collecte de données pour la modélisation. Il a qualifié les différents efforts d ‘«actes en solo».
Il a déclaré qu’il y avait tellement de données disponibles qui pourraient être utilisées pour créer de meilleurs modèles – des données sur la mobilité des téléphones qui montrent si les ordres de séjour à la maison sont suivis aux données extraites de thermomètres intelligents pour voir où les fièvres sont enregistrées jusqu’à même l’échantillonnage des eaux usées. où des pics de virus peuvent être détectés plusieurs jours avant que les cas ne soient signalés.
«La modélisation est basée sur tant d’hypothèses sans données complètes», a déclaré Topol. « Vous avez des données brutes pour voir que les gens ont de gros problèmes. »
