21.04.2020
Estimating the burden of SARS-CoV-2 in France
Epidémiologie Transversale
Salje H et al
Pre-prints
Résultats principaux
En France, les régions du Nord-Est et la région parisienne sont les régions les plus touchées avec plus de 1000 décès chacune alors que les régions de l'ouest connaissent moins de 300 morts chacune.
Début avril, le plateau des hospitalisations et des décès a été atteint en France avec l'amorce d'une baisse à la mi-avril.
Les tranches d'âge supérieures restent largement les plus touchées avec près de 12 000 hommes hospitalisés et 10 000 femmes chez les plus de 80 ans. Ce nombre chute à environ 8000 hommes et 8000 femmes chez les 70-80 ans, entre 6000 et 7000 chez les 60-70 ans, entre 6000 et 5000 chez les 50-60 ans puis moins de 3000 en dessous.
Concernant la mortalité, les hommes sont 1,5 fois plus touchés en moyenne avec par exemple 4000 décès (hommes) contre 3000 (femmes) chez les plus de 80 ans. La mortalité est exceptionnelle en dessous de 50 ans. Toutefois, concernant les hospitalisations en réanimation, la tranche d'âge la plus représentée est celle de 60-70 ans avec une distribution gaussienne donc des cas de soins intensifs chez les 30-50 ans qui ne sont pas rares.
Ainsi, les probabilités d'être hospitalisés si on est infecté vont de moins de 2% chez les moins de 50 ans à plus de 10% pour les 70-80 ans, voire entre 20% (femmes) et 30% (hommes) chez les plus de 80 ans. La probabilité de décès si on est hospitalisé se situe entre 20 et 30% entre 70 et 80 ans et dépasse les 40% chez les hommes de plus de 80 ans. Malgré tout, elle reste inférieure à 5% chez les moins de 50 ans.
Les modélisations permettent de prédire un retour à la normale (situation du 1er mars) en terme de disponibilités des lits de réanimation à la levée du confinement, mais les lits d'hospitalisations devraient compter encore environ 2000 cas COVID (contre près de 7000 au pic début avril). Le confinement a permis de réduire drastiquement le nombre de nouvelles infections avec une chute dès le 17 mars et sans doute moins de 1000 infections par jour à la levée du confinement.
Concernant l'immunité collective, il semblerait que 5,7% (entre 2,3 et 6,7%) de la population française aura été infectée à la levée du confinement le 11 mai avec d'importantes variations suivant les régions. En effet, les régions les plus touchées auront une immunité collective supérieure à 10%, le reste des régions de l'est entre 5% et 10% et moins de 5% probablement dans les régions de l'ouest.
Début avril, le plateau des hospitalisations et des décès a été atteint en France avec l'amorce d'une baisse à la mi-avril.
Les tranches d'âge supérieures restent largement les plus touchées avec près de 12 000 hommes hospitalisés et 10 000 femmes chez les plus de 80 ans. Ce nombre chute à environ 8000 hommes et 8000 femmes chez les 70-80 ans, entre 6000 et 7000 chez les 60-70 ans, entre 6000 et 5000 chez les 50-60 ans puis moins de 3000 en dessous.
Concernant la mortalité, les hommes sont 1,5 fois plus touchés en moyenne avec par exemple 4000 décès (hommes) contre 3000 (femmes) chez les plus de 80 ans. La mortalité est exceptionnelle en dessous de 50 ans. Toutefois, concernant les hospitalisations en réanimation, la tranche d'âge la plus représentée est celle de 60-70 ans avec une distribution gaussienne donc des cas de soins intensifs chez les 30-50 ans qui ne sont pas rares.
Ainsi, les probabilités d'être hospitalisés si on est infecté vont de moins de 2% chez les moins de 50 ans à plus de 10% pour les 70-80 ans, voire entre 20% (femmes) et 30% (hommes) chez les plus de 80 ans. La probabilité de décès si on est hospitalisé se situe entre 20 et 30% entre 70 et 80 ans et dépasse les 40% chez les hommes de plus de 80 ans. Malgré tout, elle reste inférieure à 5% chez les moins de 50 ans.
Les modélisations permettent de prédire un retour à la normale (situation du 1er mars) en terme de disponibilités des lits de réanimation à la levée du confinement, mais les lits d'hospitalisations devraient compter encore environ 2000 cas COVID (contre près de 7000 au pic début avril). Le confinement a permis de réduire drastiquement le nombre de nouvelles infections avec une chute dès le 17 mars et sans doute moins de 1000 infections par jour à la levée du confinement.
Concernant l'immunité collective, il semblerait que 5,7% (entre 2,3 et 6,7%) de la population française aura été infectée à la levée du confinement le 11 mai avec d'importantes variations suivant les régions. En effet, les régions les plus touchées auront une immunité collective supérieure à 10%, le reste des régions de l'est entre 5% et 10% et moins de 5% probablement dans les régions de l'ouest.
Que retenir ?
À l'aide de modélisations appliquées aux données sur les hospitalisation et les décès en France, les auteurs estiment l'impact du confinement et de l'immunité actuelle de la population.
2,6% des personnes infectées sont hospitalisées et 0,53% meurent, allant de 0,001% chez les <20 ans à 8,3% chez les> 80 ans. À tous les âges, les hommes sont plus susceptibles d'être hospitalisés, d'entrer en soins intensifs et de mourir que les femmes.
Le confinement a réduit le taux de reproduction du virus (R0) de 3,3 à 0,5 (réduction de 84%). D'ici le 11 mai, lorsque les mesures de restriction devraient être assouplies, nous prévoyons que 3,7 millions (IC: 2,3-6,7), soit 5,7% de la population, auront été infectés, avec une variabilité importante suivant les régions françaises, les plus touchées étant les plus immunisées (jusqu'à près de 15% contre moins de 5%). L'immunité de la population semble insuffisante pour éviter une deuxième vague si toutes les mesures de contrôle sont levées à la fin du confinement.
2,6% des personnes infectées sont hospitalisées et 0,53% meurent, allant de 0,001% chez les <20 ans à 8,3% chez les> 80 ans. À tous les âges, les hommes sont plus susceptibles d'être hospitalisés, d'entrer en soins intensifs et de mourir que les femmes.
Le confinement a réduit le taux de reproduction du virus (R0) de 3,3 à 0,5 (réduction de 84%). D'ici le 11 mai, lorsque les mesures de restriction devraient être assouplies, nous prévoyons que 3,7 millions (IC: 2,3-6,7), soit 5,7% de la population, auront été infectés, avec une variabilité importante suivant les régions françaises, les plus touchées étant les plus immunisées (jusqu'à près de 15% contre moins de 5%). L'immunité de la population semble insuffisante pour éviter une deuxième vague si toutes les mesures de contrôle sont levées à la fin du confinement.
Niveau de preuve Intermédiaire
- Plus grosse étude de modélisation épidémiologique pour la France
- Données administratives fiables
- Modélisations toujours critiquables mais relativement robustes
- Mais pas de prise en compte des populations retraitées vivant en EHPAD
- Pas de prise en compte de l'impact des maladies chroniques ou des comorbidités sur la mortalité (basé sur les données du Diamond Princess)
- En partie basée sur les données de contagiosité chinoise
Objectifs
Etudier l'impact du confinement en France sur l'épidémie de COVID-19 (hospitalisations, décès) et sur le développement de l'immunité
Méthodes
Données en temps réel obtenues par les différentes administrations françaises avec uniquement les cas confirmés biologiquement, les hospitalisations conventionnelles ou celles en réanimation/soins continus et les décès par zones géographiques.
Modélisation mathématique simple pour estimer le nombre de cas hospitalisés ou le nombre de décès (distribution binomiale négative). Modélisation du retard avant décès pour chacune des 8 tranches d'âge (moins de 20 ans, tous les 10 ans, plus de 80 ans) via une distribution log normale. La probabilité de décès dépendait de l'âge et du sexe uniquement. Exclusion des populations vivant en EHPAD ou foyer-logement en France.
Afin de dissocier la probabilité d'infection sous-jacente de la probabilité d'hospitalisation et de décès, utilisation des résultats d'une campagne de surveillance active dans une population différente (Données du Diamond Princess) où tous les individus ont été testés, et donc la probabilité de détection n'est pas liée à la présence d'une maladie grave qui nécessite une hospitalisation. Pour le décompte des hospitalisation et des décès (surveillance hospitalière passive), utilisation d'une probabilité classique de Poisson.
Utilisation d'un modèle compartimental déterministe stratifié par âge pour décrire la transmission du SARS-CoV-2 dans la population française. Lors de l'infection, les individus sensibles entreront dans un compartiment latent, dans lequel ils resteront en moyenne 4 jours. Pendant cette période, ils ne sont pas infectieux. Ils passeront ensuite dans un deuxième compartiment exposé où ils resteront en moyenne 1,0 jour. À leur entrée dans ce compartiment, les individus infectés deviennent infectieux. Ils se déplacent ensuite vers un compartiment où ils restent pendant une durée moyenne de 3 jours, où tous les individus sont infectieux et un sous-ensemble développe des symptômes. Cette paramétrisation donne une période d'incubation moyenne de 5 jours et permet une journée de transmission pré-symptomatique, en ligne avec plusieurs estimations à partir des données chinoises.
Modélisation complexe de l'impact du confinement le 17 mars en France avec ajustement de la matrice de contact.
Modélisation mathématique simple pour estimer le nombre de cas hospitalisés ou le nombre de décès (distribution binomiale négative). Modélisation du retard avant décès pour chacune des 8 tranches d'âge (moins de 20 ans, tous les 10 ans, plus de 80 ans) via une distribution log normale. La probabilité de décès dépendait de l'âge et du sexe uniquement. Exclusion des populations vivant en EHPAD ou foyer-logement en France.
Afin de dissocier la probabilité d'infection sous-jacente de la probabilité d'hospitalisation et de décès, utilisation des résultats d'une campagne de surveillance active dans une population différente (Données du Diamond Princess) où tous les individus ont été testés, et donc la probabilité de détection n'est pas liée à la présence d'une maladie grave qui nécessite une hospitalisation. Pour le décompte des hospitalisation et des décès (surveillance hospitalière passive), utilisation d'une probabilité classique de Poisson.
Utilisation d'un modèle compartimental déterministe stratifié par âge pour décrire la transmission du SARS-CoV-2 dans la population française. Lors de l'infection, les individus sensibles entreront dans un compartiment latent, dans lequel ils resteront en moyenne 4 jours. Pendant cette période, ils ne sont pas infectieux. Ils passeront ensuite dans un deuxième compartiment exposé où ils resteront en moyenne 1,0 jour. À leur entrée dans ce compartiment, les individus infectés deviennent infectieux. Ils se déplacent ensuite vers un compartiment où ils restent pendant une durée moyenne de 3 jours, où tous les individus sont infectieux et un sous-ensemble développe des symptômes. Cette paramétrisation donne une période d'incubation moyenne de 5 jours et permet une journée de transmission pré-symptomatique, en ligne avec plusieurs estimations à partir des données chinoises.
Modélisation complexe de l'impact du confinement le 17 mars en France avec ajustement de la matrice de contact.
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