Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur de préimpression, les chercheurs ont évalué les effets de la structure par âge et de la priorisation des vaccins concernant la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) en Afrique de l’Ouest (WA).
La pandémie de COVID-19 a eu un impact négatif sur des pays de toutes les régions du monde. Le continent africain a connu moins d’effets dévastateurs que d’autres régions. La répartition démographique, les disparités épidémiologiques, le faible taux de détection et la mise en œuvre rapide d’interventions non pharmaceutiques (NPI) telles que la distanciation sociale, la mise en quarantaine/l’isolement des cas suspects/confirmés, les interdictions de voyager, etc., pourraient expliquer les variations observées de la charge de travail à travers paramètres différents.
Compte tenu de la démographie de la population et de la structure socio-économique des pays de l’Afrique de l’Ouest, les interventions pharmaceutiques telles que les médicaments antiviraux et les vaccins sont cruciales et constituent une stratégie favorable pour freiner la transmission du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SARS-CoV-2). Les modèles mathématiques ont joué un rôle déterminant dans la fourniture d’informations complètes sur la dynamique de la COVID-19, contribuant à éclairer diverses politiques et interventions.
L’étude et les conclusions
Dans la présente étude, les chercheurs ont formulé un cadre mathématique tenant compte de la structure d’âge et de la vaccination pour estimer la contribution de la population plus âgée et plus jeune à l’incidence du COVID-19 en WA. Les auteurs ont développé trois modèles compartimentaux pour la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 en WA.
Le premier modèle (modèle de base) était basé sur un cadre étendu de type Kermack-Mckenderick et a divisé la population humaine en fonction de la maladie et du statut vaccinal en neuf classes distinctes – latente, vaccinée sensible, non vaccinée sensible, infectieuse pré-symptomatique, infectieuse asymptomatique, symptomatique cas infectieux, confirmés, hospitalisés et guéris.
Le modèle 2 était une extension du modèle de base et a été obtenu en stratifiant la population en vaccinés (Nv) et non vaccinés (Ntu) cohortes. Ces deux cohortes ont ensuite été subdivisées de manière similaire au modèle de base. Le troisième modèle (modèle-3) était un modèle intégré/hybride. Le modèle 3 a été obtenu en étendant le modèle 2 pour tenir compte de la structure par âge. Deux groupes d’âge ont été définis en fonction du risque de COVID-19. Le premier groupe comprenait des personnes de < 65 ans (adultes-jeunes), tandis que le deuxième groupe comprenait des personnes âgées de ≥ 65 ans (adultes âgés).
Certains paramètres des trois modèles étaient disponibles dans la littérature, et d’autres étaient inconnus, qui ont été estimés en ajustant le modèle correspondant aux données quotidiennes sur les cas de COVID-19 pour 16 pays de WA. Une version simplifiée du modèle de base sans vaccination a été ajustée aux données de la période pré-vaccinale afin d’intégrer l’ensemble des données COVID-19 du 28 février 2020 au 24 mai 2022. L’ajustement du modèle et l’estimation des paramètres ont été effectués à l’aide d’un minimum non linéaire -algorithme des carrés.
L’équipe de recherche a effectué une analyse globale de l’incertitude et de la sensibilité à l’aide d’un échantillonnage par hypercube latin (LHS) et d’un coefficient de corrélation de rang partiel (PRCC). Ils ont noté que la variabilité des taux de transmission et de récupération communautaires des individus infectieux asymptomatiques et les taux de détection des individus infectieux symptomatiques ont généré la plus grande incertitude dans le pic de cas de COVID-19 en WA.
Cela a montré que les sujets infectieux asymptomatiques, en particulier ceux de moins de 65 ans, étaient les principaux moteurs du COVID-19 en WA. Ensuite, les modèles ont été simulés pour analyser l’impact des mesures de contrôle, de la vaccination, de l’assouplissement des mesures de contrôle et des nouvelles variantes du SRAS-CoV-2. Les résultats de la simulation du modèle 1 ont indiqué qu’au moins 84 % de la population de l’Australie occidentale devait être entièrement vaccinée avec les vaccins disponibles dans l’Australie occidentale pour réduire le nombre de reproductions de contrôle (Rc) à moins de 1. Une ou des couverture(s) vaccinale(s) inférieure(s) étaient requises avec le modèle-2 (73 %) et le modèle-3 (68 %).
Les chercheurs ont rapporté que la réduction de Rc en dessous de un était impossible en ne vaccinant que la population jeune ou adulte, même complétée par une augmentation de 20% de l’utilisation des masques, à moins que le taux de vaccination quotidien ne soit exceptionnellement élevé. Néanmoins, la maladie pourrait être contenue si les jeunes et les adultes plus âgés étaient vaccinés à des taux cibles spécifiques.
La vaccination semble avoir eu un impact significatif sur le nombre maximal de cas quotidiens. Si le taux de vaccination était maintenu au niveau de référence (5 000 personnes vaccinées/jour) dans le modèle 1, plusieurs vagues de COVID-19 se produiraient, la prochaine vague atteignant le pic à la mi-novembre 2022. Si le taux était augmenté à 1,2 million/ jour, alors une réduction de 14 % des cas de pointe de base se traduirait selon le modèle-1 et une réduction de 21 % avec le modèle-2.
Notamment, l’augmentation du taux de vaccination des jeunes adultes a entraîné une plus grande réduction de la taille du pic, bien que la vaccination plus élevée des deux groupes d’âge reste essentielle pour contrôler la propagation du SRAS-CoV-2. Les chercheurs ont observé que le renforcement des stratégies de contrôle de la transmission pourrait prévenir les futures vagues de COVID-19, tandis que l’assouplissement des mesures de contrôle existantes entraînerait de nouvelles vagues d’infection.
Conclusion
Dans cette étude, les chercheurs ont développé, paramétré et analysé un cadre mathématique compartimenté pour évaluer la dynamique de transmission du COVID-19 avec différentes stratégies de vaccination. Les résultats ont indiqué que les personnes de moins de 65 ans étaient les principaux moteurs de COVID-19 en WA.
De manière significative, les auteurs ont noté que donner la priorité à un vaccin à haute efficacité augmenterait les perspectives de réduction de la maladie. De plus, l’émergence d’une nouvelle variante du SARS-CoV-2 ou l’assouplissement des mesures de contrôle existantes en WA entraînerait une vague plus dévastatrice d’infections par le SARS-CoV-2. Dans l’ensemble, des progrès dans les mesures de contrôle actuelles sont impératifs pour améliorer la pandémie de COVID-19.
*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, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.
