19.05.2020
Modeling the impact of mass influenza vaccination and public health interventions on COVID-19 epidemics with limited detection capability
Epidémiologie Transversale
Li Q et al
Mathematical Biosciences
Résultats principaux
Partant de l’hypothèse que le COVID-19 pourrait se montrer particulièrement contagieux pendant les pics d’épidémies saisonnières de la grippe et du constat que les symptômes sont similaires, les auteurs ont cherché à évaluer le nombre d’infections nosocomiales probables d’individus présentant des symptômes grippaux, considérés comme potentiellement infectés par le COVID-19, mis en quarantaine ou hospitalisés. Ils ont également prévu que dans un contexte de ressources en tests limitées, une augmentation du nombre d’individus présentant des symptômes de la grippe pourrait être délétère. Enfin, ils ont cherché à étudier l’impact d’une couverture vaccinale contre la grippe pour empêcher les phénomènes précédemment décrits.
Une diminution du taux d’accroissement de la capacité quotidienne de test de 80 % entraîne une augmentation du nombre de cas confirmés de 250 % et du nombre de cas faussement suspectés et mis en quarantaine de 370 %.
La mise en place de distanciation sociale, de mesures barrières et de mise en quarantaine semble être d’autant plus efficace que les capacités de test sont limitées.
Le modèle prévoit que l'augmentation du taux de couverture vaccinale contre la grippe peut considérablement réduire le nombre cumulé de cas de COVID-19 par les mécanismes expliqués plus haut. Une couverture vaccinale contre la grippe de 90 % réduirait le nombre d’infection due à la quarantaine de 92.9 % et le nombre de cas total de 23 %.
Une diminution du taux d’accroissement de la capacité quotidienne de test de 80 % entraîne une augmentation du nombre de cas confirmés de 250 % et du nombre de cas faussement suspectés et mis en quarantaine de 370 %.
La mise en place de distanciation sociale, de mesures barrières et de mise en quarantaine semble être d’autant plus efficace que les capacités de test sont limitées.
Le modèle prévoit que l'augmentation du taux de couverture vaccinale contre la grippe peut considérablement réduire le nombre cumulé de cas de COVID-19 par les mécanismes expliqués plus haut. Une couverture vaccinale contre la grippe de 90 % réduirait le nombre d’infection due à la quarantaine de 92.9 % et le nombre de cas total de 23 %.
Que retenir ?
- Augmenter la capacité de test est un point crucial dans la maîtrise de l’épidémie.
- Il en va de même de la mise en place de la distanciation sociale, des mesures barrières et de la mise en quarantaine des individus suspectés qui s’avèrent d’autant plus efficaces dans un contexte de capacité de test limitée.
- L'augmentation du taux de couverture vaccinale contre la grippe peut considérablement réduire le nombre cumulé de cas faussement suspectés de COVID-19 et donc, le nombre de personnes contaminées lors de leur mise en quarantaine. Cela aurait aussi pour effet de limiter le nombre de personnes à tester du fait de leurs symptômes grippaux et donc de retarder la saturation des capacités de test réduisant encore le bilan de l’épidémie.
Niveau de preuve Faible
Le modèle épidémiologique se base sur un certain nombre d’hypothèses non vérifiées à ce jour, comme la concomitance des périodes de forte contagiosité du COVID-19 et de la grippe saisonnière. D’autres hypothèses simplificatrices devraient conduire à nuancer les résultats, comme le fait que le vaccin contre la grippe saisonnière est considéré comme étant 100 % efficace. Par ailleurs si certains paramètres du modèle se basent sur des données déclarées par le NHPRC, beaucoup ne sont qu’estimés par les auteurs.
Enfin, les auteurs ne proposent pas d’étude de sensibilité du modèle au choix de leurs paramètres ne permettant pas de se faire une idée de la robustesse de leurs résultats.
Objectifs
Modéliser l’impact d’une amélioration de la politique de vaccination contre la grippe saisonnière sur la propagation du COVID-19 dans un contexte de capacité de test limitée.
Méthodes
Le modèle s’appuie sur les données d’entrée fournies par le NHPRC (National Health Commission of the People’s
Republic of China) concernant le nombre cumulé de cas confirmés, le nombre cumulé de décès, le nombre cumulé de cas guéris et le nombre cumulé de cas suspects.
Le modèle est une version améliorée du SEIR (modèle de propagation d’épidémie classique) incluant des mesures de distanciation sociale et de mise en quarantaine des individus qui présentent des symptômes cliniques évocateurs du COVID-19 (considérés donc comme cas suspectés) ou qui ont été en contact avec des cas suspectés.
Republic of China) concernant le nombre cumulé de cas confirmés, le nombre cumulé de décès, le nombre cumulé de cas guéris et le nombre cumulé de cas suspects.
Le modèle est une version améliorée du SEIR (modèle de propagation d’épidémie classique) incluant des mesures de distanciation sociale et de mise en quarantaine des individus qui présentent des symptômes cliniques évocateurs du COVID-19 (considérés donc comme cas suspectés) ou qui ont été en contact avec des cas suspectés.
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