mercredi 4 mars 2020

#thelancetgolbalhealth #COVID-19 #épidémie Faisabilité du contrôle des foyers d’épidémie du COVID-19 par mise en quarantaine de cas et de personnes ayant été en contact

Corona virus. Copyright: The Lancet collection/PASIEKA

La mise en quarantaine des cas et la recherche des personnes ayant été en contact sont utilisées pour le contrôle des épidémies de maladies infectieuses ; ces méthodes ont été appliquées à la maladie provoquée par le coronavirus 2019 (COVID-19). La probabilité de succès de cette stratégie pour le contrôle de la maladie dépend à la fois des caractéristiques du pathogène et de la réponse. Ici, nous utilisons un modèle mathématique pour évaluer l’effet de la mise en quarantaine et de la recherche de personnes ayant été en contact sur le contrôle de la poursuite de la transmission du virus à partir de cas importés de COVID-19.

Nous avons développé un modèle de transmission stochastique, paramétré spécifiquement pour l’épidémie du COVID-19. Nous avons appliqué ce modèle pour quantifier l’efficacité de la recherche de personnes ayant été en contact et d’isolation de cas ; pour ce qui est du contrôle du syndrome respiratoire aigu sévère dû au pathogène coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Nous avons pris en considération des scénarios variant en termes de cas initiaux, de taux de reproduction de base (R0)*, de période écoulée entre l’apparition des symptômes et la mise en quarantaine, de la probabilité de rencontre de personnes ayant été en contact, de la proportion de contagion avant l’apparition des symptômes, de la proportion d’infections sous-cliniques. Nous tenons pour acquis que la mise en quarantaine prévient toute future contagion dans ce modèle. Les épidémies étaient considérées comme contrôlées si la contagion prenait fin dans les 12 semaines ou avant d’atteindre le nombre de 5 000 cas au total. Nous avons mesuré la réussite du contrôle des épidémies à l’aide de la mise en quarantaine et de la recherche de contact, et avons quantifié le nombre maximum de cas relevés par semaine pour mesurer la faisabilité de l’effort de santé publique à réaliser.

Les épidémies simulées commençant avec cinq cas initiaux, un R0 de 1.5, et 0% de transmission avant l’apparition des symptômes ont pu être contrôlées même avec une faible probabilité de localisation des contacts ; cependant, la probabilité de contrôle d’une épidémie diminuait avec le nombre initial de cas, quand R0 était de 2.5 ou 3.5 et avec un niveau de contagion plus élevé avant l’apparition des symptômes. Parmi tous les cas initiaux de nombre de cas, la majorité des scénarios présentant un R0 de 1.5 étaient contrôlables avec moins de 50% des contacts correctement localisés. Afin de contrôler la majorité des foyers d’épidémie, pour un R0 de 2.5 ou plus, 70% des contacts devaient avoir été localisés, et pour un R0 de 3.5 ou plus, 90% des contacts devaient avoir été localisés. Le temps écoulé entre l’apparition des symptômes et la mise en quarantaine représentait le paramètre crucial pour déterminer si un foyer d’épidémie était contrôlable pour un R0 de 1.5. Pour un R0 de 2.5 ou 3.5, s’il y avait 40 cas initiaux, la localisation des contacts et leur mise en quarantaine étaient potentiellement réalisables quand une proportion de contamination de moins de 1% était survenue avant l’apparition des symptômes.

Dans la plupart des scénarios, une localisation des personnes ayant été en contact et la mise en quarantaine hautement efficace sont suffisantes pour contrôler un nouveau foyer de COVID-19 dans les 3 mois. La probabilité de contrôle diminue avec les périodes de temps longues entre apparition des symptômes et mise en quarantaine, un nombre plus faible de cas certifiés par recherche de personnes ayant été en contact, et une contagion augmentée avant l’apparition des symptômes. Ce modèle peut être modifié pour refléter les données de contagion mises à jour et les définitions plus spécifiques du contrôle des foyers d’épidémie pour évaluer la réussite potentielle des efforts entrepris au niveau local. Joel Hellewell, PhD, et al, dans The Lancet Global Health, publication en ligne en avant-première, 28 February 2020

Financement : Wellcome Trust, Fonds de Recherche Global Challenges, et Health Data Research UK.


Source: The Lancet Online / Traduction et adaptation : NZ

*Le taux de reproduction est le nombre moyen de cas secondaires générés par une personne durant la période où elle est infectieuse, symptomatique ou non. Lors de l'introduction d'une infection dans une population entièrement susceptible, on parle de taux de reproduction de base (Ro).

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