Dans une étude récente publiée dans Santé mondiale BMJles chercheurs comparent les taux de surmortalité de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) dans 183 pays.
Étude: Évaluation de l’indice de sécurité sanitaire mondiale en tant que prédicteur de la surmortalité liée au COVID-19 standardisé pour la sous-déclaration et la structure par âge. Crédit d’image : ETAJOE / Shutterstock.com
Sommaire
Arrière-plan
Le COVID-19, une maladie virale infectieuse causée par le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), est rapidement devenu la principale cause de décès dans le monde après le début de la pandémie en mars 2020.
Bien que la plupart des pays mettent en œuvre diverses mesures pour réduire la transmission du SRAS-CoV-2, bon nombre de ces politiques étaient incohérentes à l’échelle mondiale. Ainsi, il est crucial d’examiner les paramètres de préparation à la pandémie au niveau des pays pour s’assurer que les nations du monde entier peuvent mettre en œuvre des réponses efficaces à l’avenir.
Outre les capacités de réponse, des études antérieures ont également montré que de nombreux pays à travers le monde étaient touchés de manière disproportionnée par le COVID-19 en raison de la structure par âge unique de leur population.
Par exemple, les pays ayant une proportion plus élevée de personnes âgées étaient plus vulnérables au COVID-19 sévère. De même, les efforts de surveillance de chaque pays ont déterminé leur risque sous-jacent de COVID-19 grave.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs explorent les associations au niveau des pays entre les mesures de préparation à la pandémie et la surmortalité COVID-19 normalisée selon l’âge dans 183 pays.
Des ratios comparatifs de mortalité (TMC) ont été calculés pendant la pandémie de COVID-19 pour tenir compte des capacités de surveillance au niveau des pays et des variations de la structure par âge.
Les CMR sont une forme largement utilisée de normalisation indirecte de l’âge dans les études épidémiologiques. Ces valeurs utilisent une structure par âge de la mortalité d’un pays de référence qui, dans ce cas, était les États-Unis, pour comparer la mortalité entre les pays, pour les comparaisons des résultats COVID-19.
Les données de mortalité de l’Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) ont été utilisées pour modéliser les estimations de la surmortalité liée au COVID-19 entre le 1er janvier 2020 et le 31 décembre 2021. La base de données sur la démographie des décès liés au COVID-19 a été utilisée pour extraire l’âge- données de mortalité spécifiques à la COVID-19 pour faciliter le calcul du CMR.
La normalisation directe selon l’âge nécessite de nombreuses données stratifiées selon l’âge sur la mortalité par COVID-19, qui ne sont actuellement pas disponibles pour la plupart des pays. Pour l’étude actuelle, les taux de mortalité agrégés stratifiés selon l’âge calculés pour les États-Unis et les tailles de population des Nations Unies (ONU) ont été utilisés pour déterminer les tranches d’âge.
Des CMR spécifiques à chaque pays ont également été déterminés, dans lesquels un CMR supérieur et inférieur à un représentait respectivement une augmentation et une diminution de la mortalité par rapport au pays de référence.
Les efforts nationaux de préparation ont été évalués à l’aide de l’indice de sécurité sanitaire mondiale (GHS). Cet indice comporte six catégories de préparation, 37 indicateurs et un sous-ensemble de sous-indicateurs qui aident à quantifier le potentiel d’un pays à prévenir une épidémie de maladie infectieuse. Les données sur l’indice GHS sont accessibles au public pour 195 pays, que les chercheurs ont utilisés pour identifier a priori les analyses.
Des corrélations de Pearson r et des analyses de régression linéaire multiple ont été utilisées pour évaluer la relation entre les mesures du SGH et les CMR du COVID-19. De plus, des modèles de régression bivariés ont été utilisés pour évaluer chaque relation indépendamment des autres indicateurs du SGH.
Les intervalles de confiance (IC) avec des erreurs standard robustes ont été calculés et ajustés pour tenir compte du test d’hypothèses multiples à l’aide d’une correction de Bonferroni. Les coefficients et les IC correspondants représentaient les variations de CMR associées à des différences de mesure de l’indice GHS à cinq points. Une série d’analyses de sensibilité a également été effectuée pour déterminer la robustesse de ces résultats.
Résultats de l’étude
Il reste une pénurie de données comparables provenant de pays examinant les résultats de la COVID-19. Ainsi, les taux de mortalité COVID-19 détaillés par âge ne sont disponibles que pour 22 pays. De même, les données sur les décès dus au COVID-19 sont sous-déclarées en raison des variations mondiales des performances des statistiques de l’état civil.
L’index de GHS a été employé comme prédicteur des morts excessives COVID-19. Après ajustement pour des scores d’indice GHS plus élevés associés à des CMR plus faibles pour la surmortalité due au COVID-19, la mise en œuvre d’efforts pour se préparer et répondre aux pandémies avant qu’elles ne surviennent pourrait réduire efficacement la mortalité lors d’urgences sanitaires mondiales similaires.
Trois catégories GHS de prévention, de détection et de réponse ont réduit le nombre excessif de décès liés au COVID-19. Par exemple, les approches de prévention ont réduit les décès excessifs de COVID-19 en réduisant d’autres épidémies de maladies infectieuses. De plus, les capacités de vaccination ont probablement minimisé le nombre de décès évitables par la vaccination et fourni une infrastructure pour des programmes de vaccination réussis.
Les capacités de détection liées aux laboratoires engagés dans des enquêtes basées sur des cas ont réduit le nombre excessif de décès dus au COVID-19. De même, la préparation et les réponses aux situations d’urgence, telles que les interventions non pharmacologiques (NPI), ont réduit les décès excédentaires liés au COVID-19.
Les accords transfrontaliers se sont également avérés bénéfiques pendant une pandémie. Un exemple inclut les pays de l’Union européenne, qui ont ouvert leurs frontières aux travailleurs de la santé et à ceux qui recherchent des soins médicaux pour partager le fardeau de la pandémie.
L’environnement à risque, une catégorie d’indice GHS, avait la relation la plus cohérente avec la surmortalité due au COVID-19. Bien qu’ils se classent au premier rang de l’indice GHS de 57 pays à revenu élevé, les États-Unis affichaient le 30e score d’environnement de risque le plus élevé.
Les analyses de l’étude ont également fourni des preuves que le soutien social et gouvernemental est crucial pour répondre à une crise sanitaire. Ainsi, les futures études devraient explorer le rôle d’autres capacités au niveau des pays qui ne sont pas liées aux décès excessifs de COVID-19, y compris les soins de santé et la planification des interventions.
Les associations entre les capacités de préparation à une pandémie et la surmortalité sont réduites à zéro lors de l’utilisation des données de l’OMS et de The Economist. L’OMS, The Economist et l’Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) utilisent différents ensembles de covariables ; ainsi, dans les pays dont les scores GHS sont inférieurs à 40, comme divers pays africains, les décès dus au COVID-19 ont été sous-estimés d’un facteur 10.
conclusion
L’indice GHS est un inventaire des ressources et des plans disponibles dans chaque pays pour faire face à une crise sanitaire. L’analyse actuelle a démontré que le fait d’avoir de plus grandes capacités de sécurité sanitaire, telles que mesurées par l’indice GHS, réduit la surmortalité due au COVID-19. Ainsi, les investissements dans les systèmes de santé pourraient moduler les résultats de la pandémie.
Tous les pays ont besoin d’une infrastructure de réponse bien établie pour faire face à une crise sanitaire, ainsi que d’un système de santé facilement accessible, équitable et compétitif pour la détection des épidémies. À l’avenir, le renforcement, le maintien et la mesure des capacités de sécurité sanitaire pourraient atténuer efficacement les impacts des menaces de maladies infectieuses.
