Les chercheurs ont développé un modèle détaillé de transmission du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) à New York et à Seattle, aux États-Unis. Ils ont constaté que le risque de transmission est une combinaison du lieu et du comportement des personnes qui le visitent.
Plusieurs stratégies ont été mises en place pour freiner la transmission du COVID-19, la maladie causée par le pathogène SRAS-CoV-2. En l’absence de traitements pharmaceutiques efficaces, les stratégies impliquent de sévères restrictions sur les mouvements et rassemblements des personnes, la distanciation sociale, les verrouillages et la fermeture d’écoles, de lieux de travail, de magasins et de restaurants.
Ces stratégies ont été mises en place pour réduire les contacts entre les personnes et briser la chaîne de transmission, ce qui éviterait de surcharger les systèmes de santé. Il est désormais clair que ces interventions non pharmaceutiques (INM) ont contribué à freiner la transmission de la maladie. La plupart des preuves à cet égard proviennent de la mesure du nombre de cas, de corrélations ou de modèles statistiques pour comprendre la relation entre la mobilité et le nombre de cas.
Cependant, ces études n’ont pas les détails nécessaires pour mesurer comment les INM ont affecté la transmission de la maladie. Ceci est important étant donné que le virus ne se propage pas de manière homogène. Par exemple, un seul individu ou un super-épandeur a été responsable d’un grand nombre d’infections. Des événements de propagation excessive peuvent survenir en raison de types de contacts sociaux, tels que de grands rassemblements, une forte contagiosité des individus ou des types de lieux, tels que des espaces clos et mal ventilés.
Modélisation de la transmission à New York et Seattle
Comprendre les événements de super-diffusion peut aider à concevoir de meilleurs NPI ou des stratégies de recherche de contacts basées sur des clusters. Dans une nouvelle étude publiée dans le medRxiv * preprint server, une équipe de chercheurs internationaux a utilisé des informations sur la mobilité et des données sociodémographiques pour construire un modèle de transmission du SRAS-CoV-2 afin de comprendre où, quand et combien d’événements de transmission se sont produits lors de la première vague de la pandémie aux États-Unis .
Les auteurs ont généré des contacts quotidiens pour 614458 personnes à New York et 110330 à Seattle entre le 15 février 2020 et le 1er juin 2020. Ils ont pondéré les contacts entre individus en fonction du temps et de la probabilité d’exposition et des couches définies de la communauté, des lieux de travail, des ménages et écoles.
Au cours de la semaine du 15 mars 2020, le système scolaire de la ville de New York a annoncé la fermeture de toutes les écoles et des ordres de «mise à l’abri sur place» ont été émis. À Seattle, les écoles ont été fermées près d’une semaine plus tôt et une urgence civile a été proclamée.
Les données montrent comment les réseaux de contact ont changé avec l’introduction de ces NPI. Pour les deux villes, le nombre effectif de reproduction est tombé en dessous de 1 par semaine après l’introduction des INP. En utilisant un scénario hypothétique, l’analyse des données suggère que si les INM avaient été introduits une semaine plus tard, le nombre de décès aurait doublé. À l’inverse, si les IPN avaient été introduits une semaine plus tôt à New York, le nombre maximal de décès aurait pu être divisé par trois.
Avant l’introduction des NPI, les chercheurs ont constaté que la plupart des transmissions se produisaient sur le lieu de travail et dans la communauté. Une fois les restrictions en place, la transmission s’est principalement produite dans les ménages, en particulier dans la région de New York, en plus de l’alimentation, de l’épicerie et des magasins.
Bien que les NPI n’aient pas empêché la propagation des événements, ils ont réduit leur fréquence. La transmission ou la super-diffusion ne s’est pas produite de la même manière dans des contextes ou des moments différents.
Les auteurs ont créé une carte des risques des lieux présentant différents types de risques. Les lieux extérieurs contribuent peu à la transmission, tandis que les terrains de sport et les musées contribuent à une forte propagation, mais ont un faible taux d’infection global. Les zones commerçantes contribuent davantage à une transmission généralisée mais sont moins répandues. Cependant, après l’introduction des IPN, les zones de magasinage contribuent à la propagation et à la généralisation des infections.
Composantes du réseau, dynamique de la population et des contacts sociaux des régions métropolitaines de New York et de Seattle au niveau communautaire au fil du temps. Le panneau a est une illustration schématique du réseau pondéré multicouche et temporel de notre population synthétique construit à partir de données de mobilité. Il existe trois compartiments différents, les couches Écoles et Ménages qui sont statiques dans le temps, et la couche Lieu de travail et Communauté a une composante temporelle quotidienne. Le panneau b montre la pénétration géographique des appareils mobiles à partir de nos données de mobilité par rapport à la population totale des régions métropolitaines de New York et de Seattle. Le panneau c représente le nombre quotidien moyen de contacts dans la couche communautaire pour les deux régions métropolitaines.
La transmission dépend du lieu et des personnes
Un endroit peut ne pas être dangereux en soi; le risque est plutôt une combinaison des caractéristiques du lieu / cadre et du comportement des personnes qui le visitent », écrivent les auteurs.
Bien que New York et Seattle aient montré des modèles cohérents, chaque zone urbaine peut avoir ses particularités, de sorte qu’une stratégie commune peut avoir des impacts différents dans différentes zones. Les résultats de l’étude ne peuvent probablement pas être étendus aux zones rurales.
Par conséquent, les données suggèrent que l’introduction des INP dans les grandes zones urbaines a été efficace pour ralentir la première vague de la pandémie. En raison de la nature hétérogène de la mobilité humaine, le COVID-19 se propage par différents itinéraires dans différents contextes, personnes et villes.
La mise en œuvre de fermetures complètes ou partielles au fil du temps a affecté la façon dont les gens se mélangeaient à l’extérieur du ménage, ce qui a changé les paramètres de transmission et de propagation des événements. Les mesures de prévention pourraient être encore optimisées, telles que des temps de travail décalés pour réduire le nombre de contacts afin de mieux freiner la transmission.
*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 être traités comme des informations établies.
