Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur, les chercheurs ont enquêté sur l’impact épidémiologique d’un incident dans un laboratoire au Royaume-Uni (UK).
Sommaire
Arrière plan
En Angleterre, un problème est survenu dans un laboratoire de pointe actif entre le 2 septembre et le 12 octobre 2021. Comme indiqué à l’Agence britannique de sécurité sanitaire (UKHSA), ce laboratoire a signalé à tort un nombre important de réaction en chaîne par polymérase de transcription inverse (RT-PCR ) tests entre septembre et octobre 2021 comme négatifs par rapport aux autres laboratoires du réseau UKHSA.
Les tests basés sur la RT-PCR étaient gratuits pour tous au Royaume-Uni à partir de mai 2020, tandis que les tests rapides utilisant des dispositifs à flux latéral (LFD) sont devenus disponibles en avril 2021. Cependant, il était obligatoire de demander un test RT-PCR de confirmation après un LFD positif résultat jusqu’au 11 janvier 2022.
Le gouvernement britannique a mobilisé des ressources pour assurer le dépistage à grande échelle de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Il y avait des centres sans rendez-vous et des services au volant pour les tests LFD, et ils ont également mis à disposition des masses des kits de test à domicile. Cependant, ils ont traité des tests RT-PCR dans un réseau de laboratoires, certains n’étant utilisés que lorsque la demande de tests COVID-19 était très élevée, appelés «laboratoires de pointe».
Les cas de COVID-19 au niveau national et la configuration logistique, et non les conditions épidémiologiques, ont déterminé le nombre de tests dirigés vers un laboratoire de pointe. Cependant, la ou les variations du nombre de ces tests dans différentes régions administratives du pays n’étaient pas liées à la trajectoire de la pandémie dans ces régions.
Ainsi, tout comme une expérience naturelle, il a facilité l’analyse de l’effet de cet incident sur la transmission ultérieure du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) isolément. Une étude récente de Fetzer a analysé cet incident en utilisant uniquement les données RT-PCR et a constaté que chaque test COVID-19 faussement négatif entraînait probablement entre 0,6 et 1,6 infections supplémentaires.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé plusieurs méthodologies pour analyser le LFD et d’autres données provenant de nombreux emplacements géographiques. Ils ont estimé l’effet global de l’incident de laboratoire sur les infections ultérieures par le SRAS-CoV-2 et les hospitalisations et décès ultérieurs. En outre, ils ont estimé que les cas supplémentaires de COVID-19 qui auraient été signalés à l’UKHSA si la sensibilité des tests de laboratoire n’avait pas été abandonnée. Les chercheurs ont considéré un faux rapport de test négatif comme un vrai positif, rapporté négatif en raison de problèmes de sensibilité du test ou parce que les techniciens ne pouvaient pas respecter les conditions de fonctionnement standard ; par exemple, ils ont utilisé les mauvaises valeurs de seuil de cycle (CT) pour les tests.
L’équipe a analysé la RT-PCR, les tests LFD et les données liées aux décès de la base de données National Pathology Exchange (NPEx) et du tableau de bord UKHSA sur la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Ensuite, sur la base des codes postaux, ils ont agrégé ces données aux niveaux des autorités locales de niveau inférieur (LTLA) et des autorités locales de niveau supérieur (UTLA).
Les données des tests RT-PCR n’étaient pas fiables par rapport aux données LFD pendant la période de l’incident ; ainsi, les chercheurs ont utilisé la positivité LFD comme indicateur indirect des changements de prévalence du COVID-19 dus à l’incident. Les estimations de la prévalence de la COVID-19 dans la communauté de l’Office for National Statistics (ONS) COVID-19 Infection Survey (CIS) ont soutenu l’utilisation de la positivité LFD comme indicateur.
Premièrement, les chercheurs ont estimé le nombre de résultats de tests négatifs incorrects signalés par le laboratoire. Ensuite, ils ont calculé les tests positifs effectués dans les laboratoires restants du réseau, stratifiés par des facteurs d’ajustement. Ils ont appliqué ces chiffres au nombre de tests traités dans un laboratoire pour estimer la différence entre les tests négatifs attendus et signalés.
Enfin, l’équipe a évalué la différence de positivité rapportée et attendue entre les laboratoires sur la base des données d’autres laboratoires à l’aide d’un test de proportion et a utilisé des méthodologies de bootstrap pour prédire l’incertitude globale.
L’analyse de l’étude principale a regroupé les niveaux UTLA dans ceux affectés et largement non affectés par l’incident. Ils ont défini les niveaux UTLA affectés et non affectés comme ceux avec> 20% et <5% de leurs tests traités au laboratoire pendant la période d'intérêt, respectivement.
L’équipe a utilisé une analyse des k-plus proches voisins (KNN) pour faire correspondre les zones affectées aux zones non affectées. En d’autres termes, ils ont comparé l’impact des incidents de laboratoire sur les zones fortement touchées par rapport à cinq zones de comparaison sélectionnées. L’analyse KNN comportait plusieurs covariables appariées, la population totale, les sous-groupes stratifiés par âge et les scores moyens de l’indice de privation multiple (IMD), pour n’en nommer que quelques-uns, et l’équipe a normalisé chacun à N (0, 1) avant l’analyse. Ils ont également comparé la positivité LFD moyenne mobile sur sept jours entre les zones touchées et appariées pour estimer les cas supplémentaires.
Enfin, les chercheurs ont quantifié la signification et l’incertitude de l’analyse primaire grâce à une analyse statistique secondaire. Les UTLA non affectés ont fourni une tendance épidémique contrefactuelle pour estimer les données si l’incident ne s’était pas produit. À cette fin, l’équipe a effectué une analyse d’impact causal à l’aide d’un modèle de série chronologique structurel bayésien qui combinait des séries chronologiques de prétraitement de contrôle en un seul contrôle synthétique.
Résultats de l’étude
Selon les estimations de l’étude, le laboratoire de surtension est revenu plus bas, c’est-à-dire que seuls 8 805 échantillons sur 360 138 (2,44 %) étaient positifs pour le SRAS-CoV-2, contre 1041523/9250582 (11,26 %) pour le reste du réseau. La plupart des échantillons traités ont été envoyés au laboratoire depuis la région du sud-ouest de l’Angleterre et appartenaient à des individus plus jeunes.
Les résultats ont indiqué environ 39 000 tests mal classés (ou des négatifs incorrects supplémentaires) traités dans ce laboratoire entre septembre et octobre 2021, ce qui se serait traduit par environ 24 100 cas supplémentaires dans les zones les plus touchées au cours de cette période. L’incident de laboratoire a également augmenté de manière transitoire la transmission. En conséquence, la positivité LFD a augmenté dans les zones à partir desquelles une forte proportion de tests ont été envoyés au laboratoire, culminant le 10 octobre 2021, avant de diminuer à des niveaux similaires à ceux observés dans les zones moins touchées.
La positivité LFD observée a augmenté au-dessus des zones de comparaison à partir de la mi-septembre, culminant lorsque le laboratoire a cessé de traiter les tests, puis convergeant avec les zones de comparaison début novembre. Fait intéressant, la positivité LFD dans les zones les plus touchées n’a jamais été inférieure à celle des comparateurs au cours d’une période ultérieure, ce qui se serait produit si l’augmentation de la positivité LFD était due à une augmentation des tests COVID-19. Cette découverte a confirmé une augmentation réelle des cas de COVID-19 dans ces régions.
Les estimations d’incidence modélisées par l’ONS ont montré une estimation centrale d’environ 55 000 cas supplémentaires de COVID-19, ce qui implique que chaque test négatif COVID-19 incorrect a probablement causé un peu plus de deux cas supplémentaires en moyenne. Il y a eu une augmentation évidente de la positivité LFD dans les zones les plus touchées par l’incident, avec une plage estimée ne chevauchant pas zéro. Cependant, l’estimation de la fourchette pour les hospitalisations et les décès supplémentaires incluait zéro. Après l’équilibrage, il était peu probable qu’un grand nombre de cas supplémentaires et d’infections ultérieures ne se manifestent pas par des admissions à l’hôpital supplémentaires.
De plus, les chercheurs ont noté une cohérence entre les taux d’admission à l’hôpital dans les zones les plus touchées avec une positivité LFD croissante. La simplification du RSI pour le COVID-19 à une moyenne de 1 % a montré que 55 000 infections ont entraîné 680 hospitalisations supplémentaires et plus de 20 décès supplémentaires dans les zones les plus touchées.
conclusion
Les résultats de l’étude ont démontré une baisse visible de la de facto sensibilité des résultats du laboratoire de surtension au Royaume-Uni entre septembre et octobre 2021. La mauvaise classification des tests a conduit à une transmission non détectée du SRAS-CoV-2 provoquant des infections, des cas, des hospitalisations et des décès supplémentaires dans les zones locales les plus touchées que dans les régions de comparaison.
Cependant, les auteurs ont averti que ces résultats ne doivent pas être interprétés comme une preuve de l’efficacité des tests pour réduire la transmission du SRAS-CoV-2. Premièrement, parce que recevoir un résultat négatif au test COVID-19 incorrect est différent de ne pas être diagnostiqué, mais n’équivaut pas au mandat « Tester, rechercher et isoler ». Deuxièmement, la relation observée entre la proportion de tests dans un laboratoire de pointe et la transmission virale ultérieure n’était pas linéaire et ne peut donc pas être généralisée.
*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.
