La propagation de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) a touché près de cent millions de personnes, avec plus de deux millions de décès attribués à cette maladie au cours des 12 derniers mois environ. Jusqu’à présent, le seul moyen de contrer cela a été les interventions non pharmaceutiques (INM). Le verrouillage a été la forme la plus stricte et la plus perturbatrice, avec de graves conséquences économiques, sociales, éducatives et psychologiques.
Maintenant que la pandémie a refait surface sous une forme plus infectieuse dans de nombreux pays, l’efficacité de ces mesures doit être affinée pour contenir la pandémie sans causer de souffrances indues en dehors de la maladie virale elle-même. Une nouvelle pré-impression sur le medRxiv * Le serveur décrit un modèle épidémiologique, SIR-SD-L, pour mesurer l’efficacité du verrouillage et son assouplissement.
Sommaire
Le modèle
Les chercheurs ont développé les paramètres du modèle pour inclure l’introduction de nouvelles personnes après avoir supprimé les restrictions à la mobilité et identifié les paramètres qui affectent la propagation virale. Le modèle intègre également des paramètres de distanciation sociale mis en œuvre en fonction de la progression de l’infection.
La réduction du nombre de contacts sociaux réduit le nombre de reproduction R0 du virus, le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2). Étant donné que la distanciation sociale modifie le schéma des contacts, ces changements doivent être mis en œuvre dans le modèle, comme le montrent les modèles précédents.
Cependant, le modèle actuel va plus loin en considérant les changements de comportement qui se produisent en raison d’une augmentation du nombre d’infections et de la notification des cas plus élevée, ainsi que des directives et des mandats de distanciation sociale. Ces facteurs provoquent une modification du taux de transmission virale. En fait, le taux de propagation dépend négativement, en partie, du nombre total d’infections et directement de la taille de la population sensible au fil du temps.
De plus, le modèle inclut les variations de la propagation de la maladie en fonction du nombre d’infections actuelles, décrites en ce qui concerne la population sensible totale. Le modèle peut aider à prédire le taux d’augmentation de la population sensible en fonction du taux d’infections.
Le modèle SIR-SD-L adapté à 24 comtés américains. Les nombres cumulatifs d’infection (G) et de décès (D) sont modélisés pour chacun des comtés. La plage d’intervalles (IC à 95%) est illustrée pour G et D. La ligne pointillée verticale représente la date de réouverture pour chaque comté.
Validation dans 24 comtés
Le modèle a été testé pour la validité en utilisant les données de 24 comtés de plusieurs États américains sur le taux de croissance de l’infection, le nombre d’hospitalisations et de décès et la classification de l’assouplissement des politiques de verrouillage après le premier verrouillage.
Les chercheurs ont utilisé un ratio PIR, qui est inférieur à 1 pour tout comté avec une distanciation sociale obligatoire, et où les bars, restaurants et autres espaces sociaux n’étaient pas rouverts immédiatement. Sinon, il est supérieur à 1. Un PIR plus faible signifiait moins de cas actifs ou un nombre inférieur de personnes sensibles au moment de la réouverture.
Ainsi, le moment est crucial pour déterminer le moment de la réouverture d’un comté verrouillé. Un relâchement plus lent de la population peut aider à réduire le deuxième pic d’infections.
Les chercheurs ont illustré leur cas en montrant qu’un retard d’une semaine dans la réouverture d’un comté aurait pu réduire le nombre total d’infections, et encore plus significatif s’il avait été retardé d’un mois. Ils ont utilisé un terme appelé le rapport de retard, le rapport des nouvelles infections après la réouverture, après un délai d’un mois, aux nouvelles infections après la date réelle de réouverture. La réduction atteint 42%, bien que l’ampleur exacte de la réduction du nombre de cas soit probablement moindre si la période d’évaluation est plus longue.
En outre, la croissance des taux d’infection dans ces comtés a été évaluée par rapport aux directives des Centers for Disease Prevention and Control (CDC) des États-Unis et comparée aux stratégies de relaxation retardée du verrouillage.
Que montre l’étude?
Les chercheurs ont découvert que les principaux facteurs à l’origine de la résurgence de la pandémie sont la distance sociale, les infections actives et les populations sensibles. Ils ont conclu que les paramètres de relaxation du verrouillage devraient tenir compte du niveau actuel de personnes infectieuses et de la population sensible. En revanche, actuellement, seul le taux de nouvelles infections est pris en compte pour décider de poursuivre ou de supprimer le verrouillage.
Un tel modèle peut fournir une estimation fiable du nombre d’infections actives et du nombre de personnes sensibles comme base d’une réouverture en toute sécurité. Le taux de relaxation pour chaque segment de population doit également être inclus car il affecte également la résurgence de la pandémie. L’effet exact de la relaxation sur la taille et la synchronisation de la seconde vague peut être estimé à partir de ce modèle.
Les chercheurs ont illustré leur cas en montrant qu’un retard d’une semaine dans la réouverture d’un comté aurait pu réduire le nombre total d’infections, et encore plus significatif s’il avait été retardé d’un mois. Ils ont utilisé un terme appelé le rapport de retard, le rapport des nouvelles infections après la réouverture, après un délai d’un mois, aux nouvelles infections après la date réelle de réouverture. La réduction atteint 42%, bien que l’ampleur exacte de la réduction du nombre de cas soit probablement moindre si la période d’évaluation est plus longue.
Dans les pays où le nombre d’infections augmente lentement au cours de la phase initiale, l’approche existante peut induire gravement en erreur les décideurs politiques, ce qui entraîne le rejet de la distanciation sociale. Ceci, à son tour, peut contribuer à la résurgence massive du COVID-19. L’étude met en évidence la grande différence entre les pays où la distanciation sociale est respectée, y compris l’utilisation stricte du masque et les limitations du nombre de personnes dans un espace public et ceux qui ne le sont pas.
Ainsi, le moment est crucial pour déterminer le moment de la réouverture d’un comté verrouillé. Un relâchement plus lent de la population peut aider à réduire le deuxième pic d’infections.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas examinés par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique / les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.