Le patient 31 : Comment la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 devrait éclairer la politique, ou le nouveau paradigme de Pareto et le paradoxe de l’amitié (partie 2)

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Le patient 31 : Comment la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 devrait éclairer la politique, ou le nouveau paradigme de Pareto et le paradoxe de l’amitié (partie 2)

Publié le 27/10/2020 à 15:55
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Auteur(s): Bénédicte Helfer pour FranceSoir

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Retrouvez ici la première partie 

Coefficient de dispersion, ou k.

Avec la pandémie actuelle, ce facteur de dispersion est d’autant plus crucial qu’une grande partie des contaminations proviennent d’individus pré-symptomatiques ou même asymptomatiques (44% selon une étude publiée dans la revue Nature le 15 avril (67).

 

Le R effectif ne permet pas d’appréhender une dynamique non linéaire, c’est là que la dispersion entre en jeu.

Déjà connu depuis des années, ce phénomène a amené les épidémiologistes à créer un autre indicateur, en plus du taux de reproduction de la maladie (R0) : le facteur de dispersion, noté k.

Plus il est proche de 1, plus la propagation est homogène et régulière : la plupart des malades vont infecter à peu près le même nombre de gens. À l’inverse, plus le k approche de 0, et plus la maladie progresse par « à coup», par bonds imprévisibles : une grande partie des malades n’infecteront personne ou presque, mais une petite minorité sera responsable de la majorité de la propagation : une personne en infecte plusieurs, parfois un nombre élevé : ce sont les fameux «super propagateurs».

 

Par contre, peu de publicisation a été effectué concernant le coefficient de dispersion k du SARS-CoV-2.

Dans un article fondateur de Nature de 2005 (68), Lloyd-Smith et ses co-auteurs ont estimé que le SRAS de 2003 (dans lequel la super-propagation jouait un rôle majeur) avait un k de 0,16. Le k estimé pour le MERS, apparu en 2012, est d'environ 0,25. Un article de 2015 confirme la superdispersion de MERS (69).

Lors de la pandémie de grippe de 1918, en revanche, la valeur était d'environ 1, ce qui indique que les clusters ont joué un rôle moins important (70).

 

- Le SRAS-CoV-2, comme ses deux cousins, le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS) et le syndrome respiratoire du Moyen-Orient (MERS), semble particulièrement enclin à fonctionner par clusters et super propagation.

- Le 9 avril, des chercheurs de la London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) ont avancé un facteur k de 0,1 pour le Covid-19 « ce qui veut dire que 80 % des transmissions sont le fait de 10 % des malades » (71).

Les estimations de k pour le SRAS-CoV-2 varient. En janvier, Julien Riou et Christian Althaus de l'Université de Berne (72).) ont simulé l'épidémie en Chine pour différentes combinaisons de R et k et ont comparé les résultats avec ce qui s'était réellement passé.

Ils ont conclu que k pour COVID-19 est un peu plus élevé que pour le SRAS et le MERS.

Si la COVID-19 se propage bien par à-coup, alors le virus a typiquement besoin de plusieurs entrées dans un même pays avant que l’épidémie n’y prenne racine, puisque la plupart des malades n’infectent personne.

Cela pourrait expliquer certains aspects déroutants de cette pandémie, notamment pourquoi le virus n'a pas décollé dans le monde plus tôt après son apparition en Chine, et pourquoi certains cas très précoces ailleurs (comme celui en France fin décembre 2019, rapporté le 3 mai (73) n'a apparemment pas réussi à déclencher une épidémie plus large. Cela pourrait en principe expliquer, par exemple, pourquoi les tout premiers cas à avoir été détectés en Italie apparurent à Rome à la fin de janvier, alors que c’est le nord du pays qui a fini par être le plus touché, et seulement à partir de la fin de février. Ou pourquoi certains cas individuels semblent avoir «essaimé» à des degrés inouïs, comme le fameux «patient 31» qui a contaminé des dizaines de personnes à lui seul dans une église de Corée du Sud (gens qui sont ensuite allés en infecter d’autres), ou encore comme cet homme d’affaires allemand (74)qui semble avoir été à la source de l’épidémie dans le nord de l’Italie (75).

Si k est vraiment 0,1, alors la plupart des chaînes d'infection meurent d'elles-mêmes et le SRAS-CoV-2 doit être introduit sans être détecté dans un nouveau pays au moins quatre fois pour avoir une chance égale de s'établir.

 

Pourquoi les coronavirus se regroupent tellement plus que les autres pathogènes est une question scientifique ouverte vraiment intéressante : Leur mode de transmission peut être un facteur. Le SRAS-CoV-2 semble se transmettre principalement par gouttelettes, mais il se propage parfois par des aérosols plus fins qui peuvent rester en suspension dans l'air, permettant à une personne d'en infecter plusieurs. La plupart des grands groupes de transmission publiés semblent impliquer la transmission par aérosols.

 

Selon Lloyd Smith , certains individus ne transmettent pas du tout le virus : En fait, c’est la norme, dit Lloyd-Smith: «Le schéma constant est que le nombre le plus courant est zéro. La plupart des gens ne transmettent pas le virus. » (76).

Cette distribution déséquilibrée signifie qu'une première série de « malchance » avec quelques événements super-étendus, ou clusters, peut produire des résultats radicalement différents, même pour des pays par ailleurs similaires. Les scientifiques ont examiné dans le monde les événements d'introduction précoce connus (77), dans lesquels une personne infectée entre dans un pays, et ont constaté que dans certains endroits, ces cas importés ne conduisaient à aucun décès ni à des infections connues, tandis que dans d'autres, ils avaient déclenché des flambées épidémiques importantes.

 

Pourquoi certains malades transmettent-ils plus le virus ?

C’est en fait dû à plusieurs facteurs :

 Biologiques :

- Certaines personnes excrètent beaucoup plus de virus, et pendant une période plus longue, que d'autres, peut-être en raison de différences dans leur système immunitaire ou de la distribution des récepteurs viraux dans leur corps. Une étude de 2019 (78)sur des personnes en bonne santé a montré que certaines expiraient beaucoup plus de particules que d'autres lorsqu'elles parlaient. (Le volume auquel ils ont parlé a expliqué une partie de la variation.)

- Le chant peut libérer plus de virus que le fait de parler, ce qui pourrait aider à expliquer les flambées dans les chorales (79). Les moins de 60 ans seraient plus contaminateurs (80).

Ou social : une personne qui fréquente de multiples groupes par mode de vie ou du fait du métier, réceptionniste ou vendeur par exemple, qui fréquente des lieux à hauts risques (prisons, hôpitaux, abattoirs, maisons de retraite) ou des événements à hauts risques (concerts, offices religieux, fêtes de famille), ou qui ne se lave pas les mains vous rend plus susceptible de transmettre le virus.

 

Le modèle de la super propagation.

La surdispersion et la super-propagation du SARS-CoV-2 sont maintenant bien documentés (81).

Un article récent a révélé qu'à Hong Kong (82), où les tests et la recherche des contacts étaient approfondis, environ 19% des cas étaient responsables de 80% de la transmission, tandis que 69% des cas n'infectaient pas une autre personne. Plusieurs autres études ont suggéré que 10 à 20% des personnes infectées pourraient être responsables de 80 à 90% de la transmission (83), et que de nombreuses personnes la transmettent à peine (84). Une base de données de Gwenan Knight et de ses collègues de la London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) (85) répertorie une épidémie dans un dortoir pour travailleurs migrants à Singapour liée à près de 800 cas; 80 infections liées à des salles de concert à Osaka, au Japon; et un groupe de 65 cas résultant des cours de Zumba en Corée du Sud. Une étude néo-zélandaise étudiant plus de la moitié des cas confirmés dans le pays a trouvé un nombre impressionnant de 277 introductions distinctes au cours des premiers mois, mais aussi que seulement 19 pour cent des introductions ont conduit à plus d'un cas supplémentaire (86).

Un examen récent montre que cela peut même être vrai dans les espaces de vie collectifs, tels que les maisons de soins infirmiers, et que de multiples introductions peuvent être nécessaires avant qu'une épidémie ne décolle(87). Pendant ce temps, à Daegu, en Corée du Sud, une seule femme, surnommée Patient 31, a généré plus de 5 000 cas connus dans un cluster de méga-églises (88). Mais, à d'autres moments, le COVID-19 peut être étonnamment beaucoup moins contagieux (89). En Equateur, la patiente zéro a infecté 19 personnes ((90); (91)).

 

Pour que des événements très propagés se produisent, plusieurs choses doivent se produire en même temps, et le risque n'est pas égal dans tous les contextes et activités (92).

 

La faillite de la politique sanitaire actuelle

La mise en place du confinement de mars, puis actuellement des couvre feux, correspondent à une faillite de la politique sanitaire : La politique de tracing qui permettrait de savoir où se produit la transmission par clusters pour pouvoir la cibler n’est actuellement pas mise en place, donc la solution gouvernementale est de tout cibler, quitte à impacter sévèrement la vie économique et sociale des citoyens.

Les confinements mis en place dans une grande majorité de pays ont été si efficaces qu'ils ont également privé les chercheurs d'une chance d'étudier les événements de grande diffusion. (Avant les fermetures, il y avait probablement une fenêtre d'opportunité de 2 semaines où beaucoup de ces données auraient pu être collectées)

De plus, des clusters d'infections pour la plupart asymptomatiques peuvent être ignorées.

 

« Backward tracing », ou traçage rétrospectif, la solution ?

Pour lutter efficacement contre une maladie très répandue, les décideurs politiques doivent comprendre comment et pourquoi la super-propagation se produit, et ils doivent comprendre comment cela affecte tout, y compris nos méthodes de recherche des contacts et nos politiques de test.

La surdispersion devrait également éclairer nos efforts de recherche des contacts. En fait, nous devrions inverser la stratégie de recherche de cas contact, et mettre en place une recherche rétrospective des contacts, ou « backward tracing ».

 

Qu’est-ce que le traçage rétrospectif ?

Plutôt que de déterminer qui, quelqu'un avec la Covid-19 a pu infecter, le traçage rétrospectif permet d'identifier par qui un patient atteint de coronavirus a contracté le virus en premier lieu, et ainsi de remonter à l’origine du cluster en identifiant les super propagateurs.

 

Les pays occidentaux ont minutieusement testé ceux qui étaient entrés en contact avec des cas confirmés, en utilisant le traçage prospectif : En trouvant de nouveaux cas, ils se sont concentrés sur l'élimination du virus un par un.

Cependant, le taux positif parmi les personnes qui ont été en contact avec des cas est très faible. De plus, les transmissions peuvent survenir à partir de cas bénins et asymptomatiques, difficiles à trouver. Par conséquent, ces mesures n'ont pas été très efficaces pour contenir l'infection et ont conduit à une guerre d'usure.

 

La recherche systématique des cas-contacts, actuellement menée en France comme dans de nombreux autres pays du monde, est appelée traçage prospectif. Cette stratégie montre ses limites, en particulier en ce qui concerne la localisation des clusters de contamination. Les dernières données de Santé Publique France rapportent en effet que seules  10% des contaminations sont issues des clusters identifiés par les autorités (93).

 

Le traçage prospectif utilisé en France implique la recherche des contacts directs ou potentiels en ciblant les individus « en aval », qui peuvent avoir été infectés par le cas d'index (`` traçage vers l'avant '') ; c'est-à-dire ceux qui ont été en contact avec le cas index après le cas index (souvent supposés 2 jours avant le début de la maladie pour le COVID-19 ((94) (95)).

Le traçage rétrospectif peut également être utilisé pour identifier le cas primaire en amont qui a infecté le cas index (ou un contexte ou un événement au cours duquel le cas index a été infecté) en retraçant l'historique du contact jusqu'au point d'exposition probable, c'est-à-dire jusqu'à 14 jours avant à l'apparition des symptômes (96).

Une fois qu'une personne infectée est identifiée, nous essayons de savoir avec qui elle a interagi par la suite afin de pouvoir avertir, tester, isoler et mettre en quarantaine ces expositions potentielles. En raison de la surdispersion, ce n’est pas nécessairement là où se trouve le meilleur rapport qualité / prix.

 

Comment inverser cette tendance ?

Vers un changement de paradigme ? ou le « paradoxe de l’amitié »

La théorie des grands réseaux, ou le paradoxe de l’amitié et ses limites prospectives

 

L’importance du traçage rétrospectif est similaire à ce que le sociologue Scott L. Feld a appelé le paradoxe de l’amitié: Le « paradoxe de l'amitié » est un phénomène découvert par le sociologue Scott L. Feld en 1991, selon lequel une majorité d'individus ont en moyenne moins d'amis que leurs amis (L'analyse du paradoxe de l'amitié implique que les amis d'individus pris au hasard sont susceptibles d'avoir une centralité(En théorie des graphes et en théorie des réseaux, les indicateurs de centralité sont des mesures censées capturer la notion d'importance dans un graphe, en identifiant les sommets les plus significatifs. Les applications de ces indicateurs incluent l'identification de la ou des personnes les plus influentes dans un réseau social, les nœuds clés dans une infrastructure comme internet ou un réseau urbain, et encore des foyers d'infection, qu'ils soient de nature nosocomiales ou superinfecteurs, pour certaines maladies.) supérieure à la moyenne).

 

Cette observation a été utilisée de façon prospective comme moyen de prévoir et de ralentir le cours des épidémies, en utilisant ce processus de sélection aléatoire pour choisir les individus à immuniser (ou à surveiller) contre l'infection tout en évitant le besoin d'un calcul complexe de la centralité de tous les nœuds du réseau ((97) (98) (99)).L’étude de 2010 de Chrisakis et Fowler a montré que les épidémies de grippe pouvaient être détectées près de deux semaines plus tôt qu'avec les mesures de surveillance traditionnelles en utilisant le paradoxe de l'amitié pour surveiller l'infection dans un réseau social (100).

 

Malheureusement, une information détaillée n’existe pas encore pour la plupart des groupes, et sa production serait longue et couteuse (101).

Auteur(s): Bénédicte Helfer pour FranceSoir


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