Une étude récente publiée dans Recherche environnementale ont examiné les effets de l’exposition à long terme aux polluants atmosphériques sur la morbidité et la mortalité de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).
Sommaire
Arrière plan
Plusieurs études suggèrent que l’exposition aux polluants atmosphériques pourrait augmenter la sensibilité et aggraver l’évolution clinique du COVID-19. Cependant, la plupart des études portant sur l’impact de la pollution de l’air ont mis en œuvre des plans d’études écologiques. Les exemples incluent des analyses de régression évaluant l’association de la pollution de l’air avec l’incidence, la gravité et la mortalité de la COVID-19.
Une limite des analyses de régression écologique dans le contexte de la COVID-19 est qu’elles ne tiennent pas compte des facteurs de risque au niveau individuel. Les facteurs de risque au niveau individuel influencent fortement les résultats de la COVID-19.
Une évaluation des considérations méthodologiques pour les études épidémiologiques sur le COVID-19 et la pollution de l’air a conclu que les enquêtes écologiques sont sujettes à des biais.
À propos de la nouvelle étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont évalué si les changements de la pollution de l’air en Suisse affectaient la gravité et la mortalité du COVID-19. Ils ont obtenu l’ensemble de données COVID-19 correspondant aux données du 2 février 2020 au 30 avril 2021 de l’Office fédéral de la santé publique. Il contenait des données individuelles sur l’âge, le statut tabagique, le sexe, le sexe, le statut COVID-19, l’hospitalisation, l’admission en unité de soins intensifs (USI), le décès et les comorbidités des patients.
De plus, l’équipe a recueilli des informations sur les facteurs socio-économiques, les facteurs liés au système de santé et les données climatiques au niveau de la municipalité. Les données de pollution de l’air de 2014 à 2019 ont été modélisées à l’échelle européenne à une résolution spatiale de 1 km2.
L’équipe a mis en œuvre un cadre de modélisation géostatistique bayésienne qui intègre les données du réseau national suisse d’observations (NABEL), paneuropéen sur place réseau de surveillance (Eionet), des proxies satellitaires à haute résolution du dioxyde d’azote (NO2) et les matières particulaires (PM), des produits à haute résolution sur le climat, la météorologie et la couverture terrestre.
Les données socio-économiques ont été consultées à partir de l’Atlas statistique de la Suisse. Les données comprenaient des indices sur la répartition de la population, les conditions de vie, la langue nationale, le statut d’urbanisation, les indicateurs économiques et la répartition des décès. De plus, l’Atlas a également été consulté pour obtenir des données sur des facteurs liés au système de santé, tels que la capacité hospitalière et le nombre de travailleurs.
Seuls les patients hospitalisés ont été inclus dans les analyses. Deux critères de jugement ont été mesurés pour la gravité du COVID-19, l’admission aux soins intensifs et le décès. Des analyses univariées ont évalué les associations entre l’admission en USI et le décès avec les caractéristiques individuelles au niveau du patient. Pour la modélisation multivariée, les patients manquant d’informations sur le sexe et la commune ont été exclus. Les comorbidités ont été classées en groupes de zéro, une, deux et trois comorbidités ou plus.
Les analyses ont été effectuées séparément pour deux échelles temporelles – la première vague de COVID-19 (avant octobre 2020) et la série chronologique globale. La sélection de variables bayésienne (BVS) a été appliquée pour identifier les facteurs associés aux résultats. La probabilité de NON2 et PM2.5 l’inclusion dans les modèles multivariés ont été évaluées séparément.
Résultats
Les chercheurs ont analysé 28 540 patients hospitalisés avec COVID-19. Parmi ceux-ci, 5849 ont dû être admis aux soins intensifs et 5234 ont succombé à une infection. Les associations univariées ont révélé que l’âge avancé augmente les risques d’admission et de décès aux soins intensifs. Le fait d’être un homme était également associé à une probabilité plus élevée de COVID-19 sévère. Les probabilités d’issues graves de la maladie (USI et décès) augmentaient lorsque les patients étaient comorbides.
Il y avait des probabilités de gravité plus faibles pour le diabète et l’adiposité, mais des probabilités plus élevées pour le cancer et les maladies rénales et cardiovasculaires chroniques. Les patients sans aucune maladie antérieure étaient 70% moins susceptibles d’être admis aux soins intensifs et 80% moins susceptibles de mourir. Les résultats graves du COVID-19 étaient différents au cours de la première vague de COVID-19 par rapport à toute la période.
Le risque d’admission en USI était de 25,1 % dans la première vague contre 20,5 % dans l’ensemble. De même, le risque de mortalité était plus élevé lors de la première vague (20,5 %) que durant toute la période (18,3 %). Le BVS a identifié des prédicteurs associés à la gravité de la maladie. Seize modèles ont été ajustés, correspondant à la combinaison de deux résultats, deux périodes, deux polluants atmosphériques (NO2 et PM2.5) et deux types de modèles (spatial et indépendant).
Les auteurs ont noté que les modèles spatiaux surpassaient les modèles non spatiaux indépendants. Les résultats des modèles spatiaux multivariés étaient similaires à ceux de l’analyse univariée. L’âge avancé et le sexe masculin étaient associés à une probabilité accrue d’admission et de décès aux soins intensifs, quel que soit le polluant ou l’échelle temporelle.
NON supérieur2 les concentrations ont augmenté les chances des deux résultats dans la première vague, alors que les PM élevées2.5 les concentrations n’augmentaient que le risque de décès. Les auteurs ont noté que l’ampleur des coefficients de régression liés à la pollution était inférieure à celle des facteurs de risque individuels.
Lors de la première vague, une température de l’air plus élevée a diminué le risque des deux résultats, et les chances d’admission aux soins intensifs ont augmenté dans les municipalités où cinq personnes ou plus vivaient dans un ménage.
conclusion
En résumé, les résultats ont démontré que l’exposition aux polluants atmosphériques n’était associée à la gravité du COVID-19 que pendant la première vague de la pandémie, lorsque le système de santé national était moins préparé.
Notamment, les caractéristiques au niveau individuel étaient des facteurs significatifs liés aux résultats (graves) dans tous les modèles. Dans l’ensemble, les résultats aident à améliorer notre compréhension de l’impact de l’exposition aux polluants atmosphériques sur la morbidité et la mortalité liées au COVID-19.
