Il y a quelque chose d'étrange dans cette pandémie de coronavirus. Même après plusieurs mois de recherches approfondies menées par la communauté scientifique mondiale, de nombreuses questions restent ouvertes. Pourquoi, par exemple, y a-t-il eu autant de décès dans le nord de l'Italie que dans d'autres régions du pays? 25 000 décès (sur 36 000) sont survenus dans seulement trois régions contiguës du nord de l'Italie. En Lombardie, environ 17 000 personnes sont mortes. Presque tous ces décès sont survenus dans les premiers mois suivant l'épidémie. Que s'est-il passé en avril à Guayaquil, en Équateur, lorsqu'un grand nombre de personnes sont mortes si rapidement que leurs corps ont été jetés sur les trottoirs et les rues? Pourquoi un si petit nombre de villes représentait-il une proportion importante des décès dans le monde au printemps 2020, alors que de nombreuses autres villes avec une densité, un climat, une répartition par âge et des modes de déplacement similaires ont échappé à ce sort? Que pouvons-nous vraiment apprendre de la Suède, qui est à la fois appelée à la fois un grand succès (en raison d'un faible nombre de cas et de décès) et un échec (en raison d'une mortalité élevée au début de la pandémie), malgré le fait qu'une deuxième vague commence déjà en Europe? Pourquoi les prévisions des autorités japonaises précédemment largement discutées ne se sont-elles pas réalisées? Il y a de plus en plus d'exemples étranges.
Au cours des neuf derniers mois, j'ai entendu de nombreuses explications sur les différences de trajectoires - météo, populations âgées, vitamine D, immunité antérieure, immunité collective - aucune d'entre elles n'explique la période ou l'ampleur de ces fluctuations.
Cependant, il peut y avoir une clé négligée pour comprendre la pandémie qui aiderait à répondre à ces questions, à reconsidérer les arguments actuels et, surtout, à prendre le contrôle de la propagation du COVID-19.
À l'heure actuelle, beaucoup ont déjà entendu parler de R0 - le numéro de reproduction de base d'un agent pathogène, qui permet d'évaluer son infectivité. Mais si vous n'avez pas lu de revues scientifiques, vous n'avez probablement pas rencontré k - la mesure de sa variance. Déterminer k semble délicat, mais c'est essentiellement un moyen de comprendre comment un virus se propage - uniformément ou lors de grandes épidémies, dans lesquelles une personne infecte de nombreuses autres personnes à la fois. Après neuf mois de collecte de données épidémiologiques, nous savons que nous avons affaire à un pathogène extrêmement dispersé, ce qui signifie qu'il a tendance à se propager en grappes. Cette connaissance n'est pas encore pleinement entrée dans notre compréhension de la pandémie (et de notre pratique de prévention).
Le célèbre coefficient R0 (prononcé "er-zéro") est l' infectivité moyennepathogène, c'est-à-dire le nombre moyen de personnes qui peuvent être infectées après un contact avec une personne infectée. Si une personne malade infecte, en moyenne, trois autres, alors R0 est de trois. Ce paramètre a été considéré comme l'un des facteurs clés pour comprendre le fonctionnement de la pandémie. Les médias d'information ont produit de nombreuses explications et visualisations de ce paramètre. Les films, salués pour leur crédibilité scientifique face à la pandémie, méritent des éloges pour leurs personnages expliquant le R0 "extrêmement important" . Tableau en ligne apparusuivre la valeur de R et Rt en temps réel en fonction de nos actions (si les gens portent des masques et s'isolent, ou deviennent immunisés, la maladie ne peut plus se propager au même rythme, d'où la différence entre R0 et R).
Malheureusement, les moyennes n’aident pas toujours à évaluer l’ensemble de la distribution, surtout si ses éléments peuvent différer considérablement les uns des autres. Si le PDG d'Amazon, Jeff Bezos, entre dans un bar avec 100 clients, le bien-être moyen du bar dépassera soudainement 1 milliard de dollars. Si j'entre aussi dans cette barre, peu de choses changeront. De toute évidence, la moyenne n'est pas très utile pour comprendre la répartition de la richesse dans cette barre ou comment la modifier. Parfois, la moyenne ne dit rien. Dans le même temps, s'il y a une personne infectée par le COVID-19 dans un bar et que la ventilation et le bruit dans la pièce sont médiocres (à cause desquels les gens devront parler fort à courte distance), alors presque tous les invités peuvent être infectés - un schéma similaire a été observé à plusieurs reprises depuis le début d'une pandémie,et il n'est tout simplement pas pris en compte par l'indicateur R. Nous arrivons ici au concept de variance.
Il existe des situations dans lesquelles une personne peut infecter 80% ou plus des personnes présentes dans la pièce en quelques heures seulement. Dans le même temps, dans d'autres cas, le COVID-19 peut être étonnamment moins contagieux . La surdispersion et la super-propagation de ce virus ont été observées dans des études à travers le monde. Un nombre croissant de recherches estime que la plupart des personnes infectées ne peuvent infecter aucune autre personne. Dans des travaux récentsà Hong Kong, où des tests approfondis et une recherche des contacts ont été effectués, il a été constaté qu'environ 19% des infections étaient responsables de 80% des transmissions, tandis que 69% des cas n'étaient transmis à personne. Et ce résultat n'est pas anormal: de nombreux chercheurs ont supposé dès le départ que seulement 10 à 20% des personnes infectées pouvaient être responsables de 80 à 90% de la transmission, et que de nombreuses personnes ne transmettaient pas du tout la maladie .
Cette distribution très asymétrique et inégale suggère qu'une série d'événements infructueux au tout début de la propagation peut conduire à une super-propagation de l'infection et à l'émergence de grappes - et c'est pourquoi les événements, même dans des pays similaires, peuvent être radicalement différents. Les scientifiques ont examiné les premiers événements d'un point de vue mondial , lorsque des personnes infectées se sont rendues dans différents pays, et ont constaté que dans certains pays, cela n'entraînait pas la mort ou la propagation de l'infection, tandis que dans d'autres, il y avait des flambées importantes. À l'aide d'une analyse génomique, des chercheurs néo-zélandais ont examiné plus de la moitié des cas confirmés du pays et ont trouvé un nombre impressionnant de 277 infections au cours des premiers mois, et seulement 19% d'entre eux ont entraînéà au moins une infection supplémentaire. Une analyse récente suggère qu'un effet similaire peut se produire même dans les zones surpeuplées (comme les maisons de soins infirmiers) et qu'il est possible que plusieurs disséminations généralisées soient nécessaires pour qu'une épidémie se produise . Pendant ce temps, à Daegu, en Corée du Sud, une seule femme, nommée «Patient 31», a causé plus de 5 000 infections connues dans un seul groupe - la méga-église.
Sans surprise, le SRAS-CoV, la génération précédente du virus SRAS-CoV-2 qui a provoqué l'épidémie de SRAS en 2003, a également été super-répandu de cette manière.: La plupart des personnes infectées ne l'ont pas transmise, mais la plupart des épidémies ont été déclenchées par de multiples événements qui ont conduit à une super-propagation. Le MERS, un autre cousin du coronavirus du SRAS, semble également être super commun , mais heureusement il ne se transmet pas très bien chez l'homme.
L'indicateur k prend en compte exactement ce schéma d'alternance des niveaux d'infectiosité - ce qui échappe à l'œil de l'indicateur R... Samuel Scarpino, professeur agrégé au Département d'épidémiologie et des systèmes complexes de la région du Nord-Est, m'a dit que c'était un problème énorme, en particulier pour les autorités sanitaires des pays occidentaux, où les directives sur la pandémie se concentraient sur la grippe - et cela avait du sens, car la pandémie de grippe peut être incroyablement dangereux. Cependant , la grippe n'a pas une telle distribution groupée .
On peut considérer l'image de la maladie comme déterministe ou stochastique: dans le premier cas, la propagation de l'épidémie est plus linéaire et prévisible, dans le second, le hasard joue un rôle beaucoup plus important et il est difficile (voire impossible) de faire des prédictions. Dans les trajectoires déterministes, nous prévoyons que ce qui s'est passé hier nous donnera une bonne idée de ce à quoi nous attendre demain. Cependant, les phénomènes stochastiques ne fonctionnent pas de cette façon: les mêmes entrées ne donnent pas toujours les mêmes sorties, et les phénomènes peuvent rapidement passer d'un état à un autre. Comme me l'a dit Scarpino, "les maladies comme la grippe sont assez proches du déterministe, et R0 (bien qu'imparfait) brosse le bon tableau (il est presque impossible d'arrêter la propagation jusqu'à ce qu'un vaccin soit disponible)." Cette affirmation n'est pas nécessairement vraie pour les maladies très courantes.
La nature et la société regorgent de phénomènes déséquilibrés, dont certains fonctionnent selon le principe de Pareto, du nom du sociologue Wilfredo Pareto. L'idée de Pareto est parfois appelée le principe 80/20 - 80% des résultats d'intérêt sont dus à 20% des contributions - bien que les chiffres ne soient pas nécessairement aussi stricts. Au contraire, le principe de Pareto signifie qu'un petit nombre d'événements ou de personnes sont responsables de la plupart des conséquences. Cela ne devrait pas surprendre ceux qui ont travaillé, par exemple, dans le secteur des services, où un petit groupe de clients à problèmes peut entraîner toute la charge de travail supplémentaire. Dans de tels cas, exclure ces clients de l'entreprise ou leur accorder une remise importante peut résoudre le problème, mais si les plaintes sont uniformément réparties, une variété de stratégies sera nécessaire. De la même façon,se concentrer sur le score R ou tirer parti de l'expérience d'une pandémie de grippe ne fonctionnera pas nécessairement bien dans une pandémie trop diffuse.
Hitoshi Oshitani, membre du groupe de recherche national sur le cluster COVID-19 sous le ministère japonais de la Santé, du Travail et du Bien-être social et professeur à l'Université de Tohoku, qui m'a dit que le Japon s'était initialement concentré sur la prolifération excessive, comparait l'approche de son pays en ce qui concerne la forêt et tente de trouver des groupes , pas des arbres... Il croit que le monde occidental regarde les arbres et se perd parmi eux. Pour lutter efficacement contre la super-propagation de la maladie, les politiciens doivent comprendre pourquoi cela se produit et comprendre comment cela affecte tout - y compris nos méthodes de recherche des contacts et nos politiques de test.
La super-propagation d'un agent pathogène peut avoir de nombreuses raisons . La fièvre jaune se propage principalement par le moustique Aedes aegypti, mais jusqu'à ce que le rôle de l'insecte soit découvert, sa transmission a rendu fous de nombreux scientifiques. On pensait que la tuberculose se propageait avec des gouttelettes jusqu'à ce qu'elle soit prouvée par des expériences intelligentesqu'il est transmis par l'air. La super propagation du SRAS-CoV-2 est encore inconnue. Il est possible que certaines personnes soient des super-distributeurs du virus, c'est-à-dire qu'elles le propagent beaucoup plus que d'autres. Comme pour d'autres maladies, les modèles de contact jouent certainement un rôle: un politicien en campagne électorale ou un étudiant dans un dortoir diffère considérablement par le nombre de contacts avec d'autres personnes par rapport, par exemple, à une personne âgée vivant dans une petite maison. Cependant, grâce à l'analyse des données épidémiologiques accumulées sur neuf mois, nous disposons d'informations importantes sur un certain nombre de facteurs.
De nombreuses études montrent que dans la grande majorité des cas, des grappes de propagation du COVID-19 se produisent dans des zones mal ventilées où se rassemblent un grand nombre de personnes: mariages, églises, chorales, gymnases, funérailles, restaurants, c'est-à-dire des endroits où les gens parlent fort ou chantent sans masques. Pour que la super-prolifération se produise, un certain nombre d'autres aspects doivent se manifester, et les risques de leur survenue peuvent différer d'un endroit à l'autre et d'une activité à l'autre, selon Müge Cewik, instructeur de cours sur les maladies infectieuses et la virologie médicale à l'Université de St Andrews et co-auteur du récent recherche approfondie sur les conditions de transmission du COVID-19 .
Cevik soutient que «une exposition prolongée, une mauvaise ventilation [et] des foules» sont des facteurs clés de la super-propagation. La superprolifération peut également se produire dans des pièces en dehors de la directive d'un mètre et demi, car le SRAS-CoV-2, l'agent pathogène à l'origine du COVID-19, peut voyager dans l'air et s'accumuler, surtout si la pièce est mal ventilée. Étant donné que certaines personnes infectent d'autres avant que les symptômes ne se développent (et parfois les symptômes sont très légers ou absents), nous ne pouvons même pas savoir si nous sommes nous-mêmes contagieux. Nous ne savons même pas s'il existe d'autres facteurs qui contribuent à la super propagation. Cependant, nous n'avons pas besoin de connaître tous ces facteurs pour éviter la condition de super-propagation nécessaire: les foules, surtout dans une pièce mal ventilée, et (encore plus particulièrement) ne pas porter de masques.Comme me l'a dit Natalie Dean, biostatiste à l'Université de Floride, étant donné le nombre énorme associé à ces grappes, les cibler pour les éradiquer pourrait réduire considérablement les taux d'infection.
Une diffusion excessive doit être prise en compte lors du travail sur la recherche des contacts. Nous devrons peut-être faire le contraire. De nombreux États font maintenant ce que l'on appelle la recherche des contacts directs (ou prospectifs). Une fois qu'une personne infectée est identifiée, nous essayons de déterminer avec qui elle a interagi par la suite afin de pouvoir alerter, vérifier, isoler et mettre en quarantaine les personnes impliquées dans cette interaction. Mais ce n'est pas le seul moyen de suivre les contacts. En raison d'une variance excessive, cette technique n'est pas toujours bénéfique. Au lieu de cela, dans de nombreux cas, nous devrions essayer de travailler à rebours pour voir qui a infecté le sujet en premier.
En raison de la sur-dispersion, la plupart des personnes seront infectées par une personne qui a également infecté d'autres personnes - car statistiquement, seul un petit pourcentage des personnes infectées infectent un grand nombre de personnes en même temps. La plupart infectent soit une personne, soit personne du tout. Comme l'a expliqué Adam Kucharski, épidémiologiste et auteur de Infection Rules , si nous pouvons utiliser la recherche rétrospective des contacts pour localiser la personne qui a infecté notre patient, puis retracer directement les contacts de la personne infectée, nous en trouvons généralement beaucoup. plus de caspar rapport à la simple application de l'analyse des contacts directs - elle indiquera simplement un certain nombre d'infections potentielles, dont beaucoup resteront potentielles car de nombreuses chaînes de distribution ne fonctionnent pas.
La raison de l'importance du retour en arrière est similaire à ce que le sociologue Scott L. Feld a appelé le paradoxe de l'amitié: Vos amis auront, en moyenne, plus d'amis que vous. (Désolé!) Cela ressort clairement de la vue Web. Les amitiés sont inégalement réparties; Certaines personnes ont beaucoup d'amis et votre cercle d'amis inclura probablement ces papillons sociaux, car il ne pourrait en être autrement. Ils se sont liés d'amitié avec vous et avec d'autres personnes. Et ceux-ci augmentent le nombre moyen d'amis que vos amis ont par rapport à vous, la personne moyenne. (Bien sûr, cela ne s'applique pas aux papillons sociaux eux-mêmes, mais une dispersion excessive signifie qu'il y en a beaucoup moins.) De même, une personne infectieuse transmettant une maladie est comme un papillon social pandémique: en moyenne, elle infecte beaucoup plus de personnes que la personne moyenne, qui transmettra l'infection beaucoup moins fréquemment. En effet, commentKukharsky et ses co-auteurs soutiennent mathématiquement que la surdispersion signifie «que le suivi direct seul peut révéler au plus un nombre moyen d'infections ultérieures (c'est-à-dire R)». À son tour,
«le retour en arrière augmente ce nombre maximum de personnes suivies de 2 à 3 fois, car les cas à l'étude sont plus susceptibles de provenir de grappes existantes que d'en créer de nouvelles».
Même dans une pandémie trop diffuse, il est logique de faire un suivi direct pour être en mesure d'avertir et de valider les personnes - s'il existe des ressources supplémentaires et des capacités de test. Mais cela n'a pas de sens de faire un suivi direct sans engager suffisamment de ressources pour suivre et trouver les clusters qui font tant de mal.
Une autre conséquence importante de la sur-diffusion est qu'elle souligne l'importance de réaliser certains types de tests rapides et bon marché. Considérez le modèle de test et de suivi dominant actuel. Dans de nombreux pays, les autorités sanitaires tentent de retracer et de trouver les contacts directs d'une personne infectée: toutes les personnes avec lesquelles elle a été en contact depuis le moment de l'infection. Ensuite, ils essaient de tous les tester avec des tests PCR (réaction en chaîne par polymérase) coûteux, lents mais très précis. Dans une situation où les grappes affectent si fortement la propagation de l'infection, ce n'est peut-être pas la meilleure stratégie.
Les tests PCR identifient des segments d'ARN de coronavirus dans des échantillons d'écouvillon nasal - comme pour rechercher sa signature. Ces tests de diagnostic sont évalués sur deux points: détectent-ils bien les personnes non infectées (spécificité) et détectent-ils bien ceux qui sont infectés (sensibilité)? Les tests PCR sont très précis sur les deux paramètres. Cependant, les tests PCR sont également lents et coûteux et nécessitent un frottis profond et inconfortable effectué dans un établissement médical. De plus, en raison du long temps de traitement, les personnes ne reçoivent parfois pas d'informations lorsqu'elles en ont besoin. Pire encore, les tests PCR sont si réactifs qu'ils peuvent trouver de minuscules restes de signatures de coronavirus longtemps après que quelqu'un n'est plus infectieux , ce qui pourrait entraîner des quarantaines inutiles.
Pendant ce temps,Les chercheurs ont démontré que les tests rapides (qui sont très précis pour identifier les personnes sans maladie, mais pas très bons pour identifier les personnes infectées) peuvent nous aider à contenir cette pandémie. Comme me l'a dit Dylan Morris, Ph.D. en écologie et biologie évolutive à Princeton, des tests bon marché et de faible sensibilité peuvent aider à contenir une pandémie, même si elle n'est pas trop diffuse - mais ils sont particulièrement utiles pour identifier les grappes au sein d'une pandémie surdispersée. Ceci est particulièrement utile car certains de ces tests peuvent être effectués à l'aide de salive et d'autres méthodes moins invasives, et peuvent également être distribués en dehors des établissements de santé.
Dans un régime trop dispersé, l'identification des infections est plus importante que l'identification des individus infectés. Prenons l'exemple d'une personne infectée et de 20 contacts directs - des personnes qu'il a rencontrées après l'infection. Disons que nous en testons 10 avec un test rapide bon marché et obtenons les résultats en une heure ou deux. Ce n'est pas la meilleure façon de déterminer lequel de ces 10 est malade, car notre test manquera certains des résultats positifs, mais pour nos besoins, c'est très bien. S'ils sont tous négatifs, nous pouvons agir comme si personne n'était infecté, car le test trouve plutôt bien des résultats négatifs.
Cependant, au moment où nous trouvons plusieurs cas d'infection, nous savons que nous avons peut-être affaire à une super-propagation, et nous pouvons dire aux 20 personnes qu'elles sont très probablement infectées et devraient s'isoler. Si nous trouvons une ou deux infections, le problème se situe probablement dans la distribution en cluster. En fonction de l'âge et d'autres facteurs, nous pouvons tester ces personnes individuellement à l'aide de tests PCR qui peuvent identifier qui est infecté - ou leur demander à tous d'attendre.
Scarpino m'a dit que la surdispersion augmente également l'utilité d'autres méthodes, telles que l'analyse des eaux usées (en particulier dans les endroits bondés comme les dortoirs ou les maisons de retraite), nous permettant de détecter les grappes sans tester absolument tout le monde. La recherche sur les eaux usées a égalementfaible sensibilité , il peut manquer des résultats positifs si trop peu de personnes sont infectées, mais c'est normal pour le dépistage. Si l'analyse des eaux usées indique qu'il n'y a probablement pas d'infection, nous n'avons pas besoin de tester tout le monde pour identifier tous les cas potentiels d'infection. Cependant, une fois que nous détectons les signes d'un cluster, nous pouvons rapidement isoler tout le monde - encore une fois, en attendant d'autres tests individualisés avec des tests PCR , en fonction de la situation.
Malheureusement, jusqu'à récemment, bon nombre de ces tests bon marché ont été restreints par les organismes de réglementation aux États-Unis. En partie parce qu'ils s'inquiétaient de leur inexactitude relative dans la détection des cas positifs par rapport aux tests PCR - cette préoccupation ignorait leur utilité au niveau de la population pour ce pathogène particulier surdiffusé.
Pour en revenir aux mystères de cette pandémie, pourquoi des trajectoires de propagation aussi différentes sont-elles apparues à un stade précoce dans des pays similaires? Pourquoi les outils analytiques habituels (études de cas, comparaisons par pays) ne nous ont-ils pas donné des réponses plus précises? Intellectuellement, ce n'est pas satisfaisant, mais en raison d'une variance excessive et du caractère aléatoire, il peut n'y avoir aucune explication - sauf que dans les régions les plus touchées, il y a eu plusieurs flambées de super-propagation au stade initial. Ce n'est pas seulement de la chance: la densité de population, les populations âgées et les foules, par exemple, rendent les villes du monde entier plus vulnérables aux épidémies par rapport aux zones rurales, aux endroits à faible densité de population et aux villes avec des populations plus jeunes et moins peuplées. transports en commun ou citoyens en meilleure santé.Mais pourquoi en février l'épidémie s'est produite à Daegu et non à Séoul - malgré le fait que les deux villes sont dans le même pays, sous le même gouvernement, elles ont des personnes similaires, elles ont à peu près le même temps et bien plus encore? Aussi pénible que cela puisse paraître, la réponse ne peut parfois être que là où la 31e patiente s'est retrouvée et la méga-église qu'elle a fréquentée.
La sur-variance nous rend difficile d'apprendre les leçons que le monde nous enseigne parce que nous ne pensons pas aux causes et aux effets. Par exemple, cela suggère que les événements qui mènent à la propagation et à la non-propagation du virus sont asymétriques en termes de ce que nous pouvons apprendre. Jetez un œil au cas répliquéà Springfield, Missouri, où deux barbiers infectés (tous deux portant des masques) ont continué à travailler avec des clients présentant des symptômes d'infection. Il s'est avéré qu'il n'y avait pas de cas manifeste d'infection parmi 139 clients (67 ont été directement examinés; les autres n'ont pas déclaré qu'ils étaient malades). Bien qu'il existe de nombreuses preuves que les masques sont essentiels pour atténuer la transmission, cet événement à lui seul ne nous dit pas si les masques fonctionnent. En revanche, étudier la transmission, un événement plus rare, peut être très instructif. Si ces deux coiffeurs transmettaient le virus à un grand nombre de personnes, malgré que tout le monde porte des masques, ce serait une preuve importante que les masques peuvent ne pas aider à empêcher la super-propagation.
Les comparaisons nous donnent également moins d'informations que les phénomènes dans lesquels les entrées et les sorties sont plus étroitement liées les unes aux autres. Nous pouvons rechercher un facteur (par exemple, la lumière du soleil ou la vitamine D) et voir s'il est en corrélation avec les effets (degré d'infection). Mais tout est beaucoup plus compliqué si les conséquences peuvent varier considérablement en fonction de plusieurs événements aléatoires - à la mi-février en Corée du Sud, la mauvaise personne était au mauvais endroit . C'est l'une des raisons pour lesquelles, lorsqu'on compare plusieurs pays, il est difficile d'identifier des dynamiques qui expliquent la différence entre les trajectoires à différents endroits .
Une fois que nous reconnaîtrons que la superprolifération est un facteur majeur, les pays qui semblent trop détendus à certains égards seront très différents, et nos débats polaires habituels sur la pandémie seront également écartés. Prenons l'exemple de la Suède, qui, selon la personne à qui vous le demandez, a connu un grand succès ou a échoué horriblement avec l'immunité collective sans verrouillage. En fait, alors que la Suède est devenue l'un des nombreux pays à ne pas avoir réussi à protéger les personnes âgées dans leurs communautés, ses mesures anti-prolifération ont été plus strictes que celles de nombreux autres pays européens. Malgré le fait que la Suède ne soit pas complètement fermée, comme me l'a dit Kuharsky,en mars, la Suède a imposé une restriction sur les rassemblements de masse - pas plus de 50 personnes. Cette restriction n'a pas encore été levée, malgré le fait que de nombreux pays européensaffaibli leurs mesures après la fin de la première vague (beaucoup reviennent à des mesures de resserrement en raison de l'aggravation de la situation). En outre, par rapport à la plupart des pays européens, la Suède compte moins de foyers multigénérationnels, ce qui limite encore davantage les possibilités de transmission et de regroupement. Les écoles en Suède sont restées complètement ouvertes sans distanciation sociale ni masquage, mais uniquement pour les enfants de moins de 16 ans, qui ne sont pas susceptibles de propager la maladie en masse. Le risque de transmission et le risque de maladie augmentent avec l'âge, et la Suède a transféré des lycéens et étudiants en ligne - le contraire de ce qu'ils ont fait aux États-Unis. En Suède également, la distanciation sociale a été encouragée et les institutions qui ne respectaient pas les règlesfermé . En termes de sur-variance et de super-spread, la Suède ne fait pas partie des pays les plus souples (en termes de mesures), mais ce n'est pas non plus le plus strict. Vous n'avez tout simplement pas besoin de vous y référer si souvent dans les discussions et les évaluations de diverses stratégies.
Bien que la sur-variance rend difficile l'application des méthodes conventionnelles d'étude de la causalité, il est possible d'étudier les erreurs dans la compréhension des conditions qui transforment la malchance en catastrophe. Nous pouvons également étudier le succès durable, car la malchance finira par frapper tout le monde et la réponse est importante.
Les exemples les plus instructifs pourraient bien être ceux qui, au départ, comme la Corée du Sud, ont été terriblement malchanceux mais ont réussi à parvenir à un endiguement significatif. En revanche, l'Europe, en revanche, a été félicitée pour son ouverture précoce, même si cela était prématuré; de nombreux pays connaissent actuellement une augmentation généralisée des cas et, à certains égards, ces pays sont similaires aux États-Unis. En fait, le succès et la détente de l'Europe cet été (notamment en permettant des événements privés à grande échelle) sont instructifs sur un autre aspect important de la gestion d'un agent pathogène sur-dispersé: par rapport à un système plus résilient, le succès dans un scénario stochastique peut être plus fragile qu'il n'y paraît.
Une fois qu'il y a trop d'épidémies dans un pays, la pandémie semble passer en «mode grippal», comme l'a dit Scarpino, ce qui signifie un niveau d'infection élevé et soutenu au niveau communautaire - même si la plupart des personnes infectées ne peuvent pas transmettre l'infection. plus loin. Scarpino a expliqué que si des mesures ne sont pas vraiment drastiques, après l'entrée du COVID-19 dans ce régime, il pourrait continuer à se propager en raison du grand nombre de chaînes existantes. En outre, des nombres énormes pourraient éventuellement conduire à l'émergence de nouveaux grappes, aggravant encore la situation.
La période relativement calme pourrait cacher la rapidité avec laquelle les choses peuvent dégénérer en grandes épidémies, et comment plusieurs événements d'amplification connexes peuvent rapidement transformer une situation apparemment incontrôlable en une catastrophe, a déclaré Kukharsky. On nous dit souvent que si Rt, la mesure de l'écart moyen en temps réel, est supérieur à un, alors la pandémie s'intensifiera, et si elle est inférieure à un, elle diminuera. Cela peut être vrai pour une épidémie qui n'est pas trop diffuse, et si Rt est inférieur à un (ce qui est certainement une bonne chose), ne vous détendez pas trop, car une chaîne d'événements aléatoires peut à nouveau conduire à des nombres énormes. Aucun pays ne doit oublier le patient sud-coréen 31.
Cependant, la sur-dispersion est également une source d'espoir, comme le montre la réponse agressive et réussie de la Corée du Sud à cette épidémie - avec des tests de masse, la recherche des contacts et l'isolement. Depuis lors, la Corée du Sud a également fait preuve d'une vigilance continue et démontre l'importance du retour en arrière . Lorsqu'une série de grappes liées aux boîtes de nuit a récemment éclaté à Séoul, les autorités sanitaires ont suivi et testé de manière agressive des dizaines de milliers de personnes associées à ces lieux - indépendamment de leurs interactions et de leurs distances sociales. Il s'agit d'une mesure raisonnable étant donné que nous savons que l'agent pathogène est transmis par des gouttelettes en suspension dans l'air.
L'un des cas les plus intéressants était probablement le Japon, un pays avec une chance moyenne qui a été touché tôt et qui a pris des mesures qui semblaient inhabituelles - n'a pas effectué de tests de masse, n'est pas passé à un verrouillage complet. À la fin du mois de mars, des économistes influents publiaient des rapports d' avertissement désastreux prédisant la congestion du système hospitalier et d' énormes pics de décès . Cependant, la catastrophe prévue ne s'est jamais matérialisée et bien que le pays ait été confronté à plusieurs vagues, il n'a pas connu de pics de mortalité importants malgré le vieillissement de la population, l'utilisation continue des transports publics, la densité urbaine et l'absence de verrouillage formel.
Ce n'est pas qu'au début, la situation au Japon était meilleure qu'aux États-Unis. Oshitani a déclaré que le Japon, comme les États-Unis et l'Europe, n'avait pas la capacité d'effectuer des tests PCR de masse. Les autorités ne pouvaient pas non plus imposer un verrouillage complet ou réglementer l'ordre de rester à la maison, même si cela était souhaitable - au Japon, cela n'est pas légalement possible.
Oshitani m'a dit que le Japon avait remarqué une sur-dispersion dans la propagation du COVID-19 en février, et a donc développé une stratégie axée principalement sur la destruction des clusters, qui tente d'empêcher un cluster d'être «incendié» par un autre. Oshitani a déclaré qu'à son avis, "la chaîne de distribution ne peut pas être durable sans une chaîne de clusters ou de mégaclusters". Ainsi, le Japon a mis en œuvre une approche qui a appliqué un traçage agressif pour détecter les grappes... Le Japon s'est également concentré sur la ventilation, conseillant à sa population de rester à l'écart des espaces confinés où les foules se rassemblent et interagissent étroitement, surtout si elles parlent ou chantent. Ainsi, au Japon, les connaissances scientifiques sur la surdispersion ont été combinées avec des informations sur la transmission aérienne, ainsi que sur la transmission pré-symptomatique et asymptomatique.
Oshitani oppose la stratégie japonaise (dans laquelle toutes les caractéristiques importantes de la pandémie à ses débuts ont été élaborées) à la stratégie occidentale, dans laquelle ils cherchent à éliminer les cas d'infection un par un.- bien que ce ne soit peut-être pas la principale méthode de distribution. En effet, les cas ont chuté au Japon, mais la vigilance n'a pas été réduite: lorsque le gouvernement a commencé à remarquer une augmentation des cas communautaires, il a déclaré l'état d'urgence en avril et a eu du mal à faire fermer des entreprises qui pourraient être liées à la fermeture. avec des étuis super étalés. Nous parlons de théâtres, de salles de concert, de stades. Maintenant, les écoles retournent aux études en face à face, et même les stades sont ouverts - mais le chant est interdit .
Il ne s'agit pas toujours de la sévérité des règles et des restrictions, mais de savoir si elles visent la bonne source de danger. Comme l'a dit Morris, "l'engagement du Japon en faveur de la destruction des grappes lui a permis d'obtenir des résultats impressionnants avec des contraintes judicieusement choisies". Les pays qui ignoraient la super-prolifération risquaient le pire des deux mondes: des restrictions lourdes qui ne se sont pas traduites par une atténuation significative. La récente décision du Royaume-Uni de restreindre les rassemblements en plein air à six personnes et d'autoriser les pubs et les bars à rester ouverts n'est qu'un exemple parmi tant d'autres. »
Pouvons-nous revenir à la normale en nous concentrant sur la limitation des conditions de super-diffusion des événements en brûlant de manière agressivedéployer des tests de masse rapides et bon marché (une fois que nos chiffres sont suffisamment bas pour mener à bien une telle stratégie)? De nombreux pays avec de faibles taux de transmission d'agents pathogènes peuvent commencer maintenant. Une fois que nous regardons et voyons la forêt, nous pouvons trouver une issue.