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21.décembre.202021.12.2020 // Les Crises

Covid-19 : La sensibilité des tests est secondaire par rapport à la fréquence du dépistage

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Source : Science Advances
Traduit par les lecteurs du site Les-Crises

Daniel B. Larremore, Bryan Wilder, Evan Lester, Soraya Shehata, James M. Burke, James A. Hay, Milind Tambe, Michael J. Mina, Roy Parker…

DOI : 10.1126/sciadv.abd5393

Résumé

La pandémie de COVID-19 a provoqué une crise de santé publique. Comme le SRAS-CoV-2 peut se propager à partir d’individus présentant des infections présymptomatiques, symptomatiques et asymptomatiques, la réouverture des entreprises et le contrôle de la propagation du virus seront facilités par un sérieux dépistage dans la population, et ce dépistage du virus sera souvent fondamental.

Après l’infection, les individus subissent une période d’incubation durant laquelle les charges virales sont généralement trop faibles pour être détectées, suivie d’une croissance virale exponentielle, entraînant un pic de charge virale et de contagiosité, et se terminant par une diminution des niveaux du virus et sa disparition.

Compte tenu du schéma de la cinétique de la charge virale, nous modélisons l’efficacité du dépistage dans la population en tenant compte de la sensibilité des tests, de la fréquence et du délai entre le prélèvement de l’échantillon et le résultat.

Ces résultats montrent que l’efficacité du dépistage dépend en grande partie de la fréquence des tests et de la rapidité du résultat, et qu’elle n’est que marginalement améliorée par une sensibilité élevée des tests. Nous concluons donc que le dépistage devrait donner la priorité à l’accessibilité, à la fréquence et au temps de réponse de l’échantillon ; les limites analytiques de détection devraient être secondaires.

Introduction

La réussite des tests de dépistage du SRAS-CoV-2 dans la population dépend de la compréhension à la fois de la dynamique de la propagation entre les individus, et de la dynamique du virus dans le corps humain. La capacité du SRAS-CoV-2 à se propager à partir d’individus présymptomatiques, symptomatiques ou quasiment asymptomatiques (1-3) signifie que le diagnostic et l’isolement basés sur les seuls symptômes ne pourront pas empêcher une propagation continue (4, 5). En conséquence, le recours à des tests de dépistage dans la population pour identifier les individus infectés constitue un moyen possible de briser suffisamment de chaînes de transmission pour enrayer la pandémie en cours et rouvrir les sociétés, avec ou sans vaccin.

Le recours aux tests comme moyen de réouvrir les sociétés en toute sécurité a permis d’évaluer au microscope la sensibilité analytique des tests de dépistage des virus, avec le gold-standard qu’est la réaction en chaîne par polymérase quantitative en temps réel (qPCR). Ces tests ont des limites analytiques de détection qui se situent généralement dans les 103 copies d’ARN viral par ml (cp/ml) (6). Toutefois, la qPCR reste coûteuse et, en tant que test de laboratoire, elle a souvent un délai de 24 à 48 heures entre l’échantillon et le résultat.

Les nouveaux développements en matière de diagnostic du SRAS-CoV-2 peuvent réduire considérablement les coûts, en permettant de multiplier les tests ou d’en augmenter la fréquence, et peuvent réduire le délai d’exécution à quelques minutes (7-9). Toutefois, ces tests ne répondent pas, dans une large mesure, à la norme de référence en sensibilité analytique, ce qui a entravé l’utilisation généralisée de ces tests (10).

Trois caractéristiques de l’augmentation, de l’infectiosité et du déclin du virus au cours de l’infection par le SRAS-CoV-2 nous ont amenés à émettre l’hypothèse qu’il pourrait y avoir des différences minimes entre les protocoles de dépistage efficaces utilisant des tests de détection virale de différentes sensibilités, tels que la RT-qPCR avec une limite de détection (LOD) de 103 cp/ml (6) par rapport aux tests souvent moins chers ou plus rapides avec des seuils de détection plus élevées (c’est-à-dire environ 105 cp/ml (7-9)), comme les tests de points de soins que sont la LAMP et les tests rapides d’antigènes (Fig. 1A).

Premièrement, étant donné que les échantillons filtrés prélevés sur des patients présentant moins de 106 cp/ml d’ARN N ou E contiennent peu ou pas de virus infectieux mesurables (11-13), les deux classes de tests devraient permettre de détecter les individus qui sont réellement infectés. L’absence de particules infectieuses à des concentrations d’ARN viral < 106 cp/ml est probablement due (i) au fait que les ARN de la nucléocapside et de l’enveloppe sont également présents en abondance dans les ARNm sous-génomiques, ce qui conduit à une surestimation du nombre de génomes viraux réels par ∼100-1000X (14), (ii) les artefacts techniques de la RT-PCR à des valeurs de Ct > 35 en raison de la matrice limitée (15, 16), et (iii) la production de particules virales non infectieuses comme on le voit couramment avec une variété de virus à ARN (17).

Deuxièmement, pendant la croissance exponentielle du virus, la différence de temps entre 103 et 105 cp/ml est courte, ce qui ne laisse qu’une fenêtre limitée dans laquelle seul le test le plus sensible pourrait diagnostiquer les individus. Pour le qPCR, cela correspond au temps nécessaire à la croissance virale pour passer de valeurs Ct de 40 à ∼34. Si cette fenêtre temporelle pour le SRAS-CoV-2 n’est pas encore rigoureusement définie (18), pour d’autres virus respiratoires tels que la grippe, et dans les modèles de transmission du SRAS-CoV-2 chez les furets, elle est de l’ordre d’une journée (19, 20).

Enfin, il est peu probable que les tests de dépistage à haute sensibilité, lorsqu’ils sont appliqués pendant le déclin viral qui accompagne la guérison, aient un impact important sur la transmission, car les individus détectés ont une infectiosité faible, voire nulle (14). En effet, une revue récente de Cevik et al. (18) note qu’aucune étude à ce jour n’a réussi à cultiver des virus vivants plus de 9 jours après l’apparition des symptômes.

L’efficacité des programmes de dépistage dans la population dépend de leur fréquence. (A) Un exemple de trajectoire de la charge virale est montré avec des seuils de LOD de deux tests, et un test hypothétique positif le 6e jour, deux jours après le pic de la charge virale. 20 autres charges virales générées de manière aléatoire sont indiquées pour mettre en évidence la diversité des trajectoires (en gris clair ; voir Méthodes). (B) Infectiosité relative pour la charge virale indiquée dans le panneau A avant le test, totalisant 35 % (bleu) et après l’isolement, totalisant 65 % (noir). (C) Des programmes de dépistage utilisant des tests à des LOD de 103 et 105 à des fréquences indiquées ont été appliqués à la trajectoire de 10 000 individus dont 35% subiraient une isolation symptomatique près de leur charge virale maximale s’ils n’avaient pas été testés et isolés au préalable.

L’infectiosité totale éliminée lors du dépistage (couleurs) et de l’auto-isolement (hachures) est indiquée pour un dépistage répété de la population comme indiqué, par rapport à l’infectiosité totale sans dépistage ni auto-isolement. (D) L’impact du dépistage répété dans la population sur l’infectiosité de 100 individus est indiqué pour chaque schéma de dépistage et pour l’absence de test, comme indiqué, chaque individu étant coloré par test si son infection a été détectée pendant la période d’infectiosité (médianes, lignes noires) ou coloré en bleu si son infection a été manquée par le dépistage ou détectée positive après sa période d’infectiosité (médianes, lignes bleues). Les unités sont arbitraires et mises à l’échelle en fonction de l’infectiosité maximale des individus testés.

Résultats

Impact du dépistage répété de la population sur les individus

Pour examiner comment un dépistage répété dans la population réduirait l’infectiosité moyenne des individus, nous avons d’abord modélisé les charges virales et les courbes d’infectiosité de 10 000 individus simulés en utilisant les trajectoires virales prévues des infections à SRAS-CoV-2 sur la base des principales caractéristiques de latence, de croissance, de pic et de déclin identifiées dans la littérature (Fig. 1A ; voir Méthodes). En tenant compte de ces cinétiques virales intra hôtes, nous avons calculé quel pourcentage de leur infectiosité totale serait éliminé par le dépistage et l’isolement (Fig. 1B) avec des tests à des LOD de 103 et 105, et à différentes fréquences de test.

, l’infectiosité a été considérée comme proportionnelle au logarithme de la charge virale supérieure à 106 cp/ml (d’autres hypothèses ont été abordées dans les analyses de sensibilité ; voir les documents complémentaires), ce qui est conforme à l’observation selon laquelle les patients pré-symptomatiques sont les plus infectieux juste avant l’apparition des symptômes (21), et aux preuves que l’efficacité de la transmission virale coïncide avec les charges virales maximales, qui ont également été identifiées lors de l’épidémie de SRAS connexe de 2003 (22, 23).

Nous avons considéré que 35 % des patients subiraient un isolement sur les symptômes dans les trois jours suivant leur charge virale maximale s’ils n’avaient pas été testés et isolés au préalable, et 65 % auraient des symptômes suffisamment légers ou nuls pour ne pas être isolés à moins d’être détectés par des tests. Sur la base de résultats récents, nous avons modélisé les infections asymptomatiques et symptomatiques comme ayant les mêmes charges virales initiales (1, 24-26), mais avec une guérison plus rapide chez les asymptomatiques (24, 26-29) (voir Méthodes).

Cette analyse a démontré qu’il y avait peu de différence dans la prévention de l’infectiosité entre les deux classes de tests. Des réductions spectaculaires de l’infectiosité totale des individus ont été observées en testant quotidiennement ou tous les trois jours, 62-66% de réduction en testant chaque semaine, et 45-47% en testant toutes les deux semaines (Fig. 1C).

Étant donné que la charge virale et l’infectiosité varient d’un individu à l’autre, nous avons également analysé l’impact des différents schémas de dépistage sur la distribution de l’infectiosité des individus, révélant que des tests plus sporadiques entraînent une probabilité accrue que les individus soient testés positifs une fois qu’ils ne sont plus infectieux ou qu’ils soient complètement ignorés par les tests (Fig. 1D).

Impact d’un dépistage répété sur une population

Ci-dessus, nous avons supposé que chaque infection était indépendante. Pour étudier les effets des stratégies de dépistage au niveau de la population, nous avons utilisé des simulations pour vérifier si les épidémies étaient contenues ou devenaient incontrôlées, tout en variant les fréquences auxquelles le test était administré, allant d’un test quotidien à un test tous les 14 jours, et en considérant des tests avec une LOD de 103 et 105, analogues aux tests RT-qPCR et RT-LAMP / antigène rapide, respectivement. Nous avons intégré les trajectoires individuelles de la charge virale dans deux modèles épidémiologiques différents afin de garantir que les observations importantes soient indépendantes de l’approche de modélisation spécifique.

Le premier modèle est un modèle simple entièrement mixte représentant une population de 20 000 personnes, comparable à celle d’une grande université, avec un taux constant d’infection externe approximativement égal à une nouvelle importation par jour. Le deuxième modèle est basé sur l’agent décrit précédemment, avec une structure de contact stratifiée à la fois au sein du ménage et par âge, basée sur les micro-données du recensement dans une ville représentative telle New York (30), que nous avons initialisée avec 100 cas sans infections externes supplémentaires.

Les charges virales individuelles ont été simulées pour chaque infection, et les personnes ayant reçu un résultat positif ont été isolées, mais la recherche et la surveillance des contacts n’ont pas été incluses pour estimer de manière plus prudente les impacts du dépistage seul (31, 32). Les détails et les paramètres du modèle sont décrits en détail dans la section Méthodes.

Nous avons observé qu’un schéma de dépistage de la population administrant l’un ou l’autre test à haute fréquence limitait la propagation virale, mesurée à la fois par une réduction du nombre de reproduction R (Fig. 2A et B ; voir Méthodes de calcul) et par le total des infections qui ont persisté malgré les différents programmes de dépistage, exprimé par rapport à l’absence de dépistage (Fig. 2C et D).

La fréquence des tests s’est avérée être le principal moteur de la lutte contre les épidémies au niveau de la population, avec une faible marge d’amélioration fournie par l’utilisation d’un test plus sensible. L’examen direct des simulations a montré qu’en l’absence de test ou avec un test bihebdomadaire, les infections n’étaient pas contrôlées, alors qu’un dépistage hebdomadaire avec une LOD = 103 ou 105 atténuait efficacement les poussées d’infections (exemples illustrés à la figure 3).

Le dépistage répété dans la population affecte la dynamique de la maladie. Le modèle à compartiments entièrement mélangés (rangée du haut) et le modèle basé sur l’agent (rangée du bas) sont tous deux impactés par le dépistage répété dans la population. (A, B) Des tests plus fréquents réduisent le nombre effectif de reproduction R, indiqué comme le pourcentage de réduction de R0, 100 _ (R0 􀀀R)=R0. Les valeurs de R ont été estimées à partir de 50 simulations indépendantes de la dynamique avec la participation de 100 % de la population (voir Méthodes). (C, D) Par rapport à l’absence de test (barres grises), le dépistage supprime toutes les infections dans les deux modèles lorsqu’il est effectué tous les jours ou tous les trois jours, mais ne réduit que partiellement le nombre total de cas pour les tests hebdomadaires ou bihebdomadaires. Les barres d’erreur indiquent des intervalles de confiance de 95% de 50 simulations indépendantes chacune.

Exemple de trajectoires de simulation à partir d’un modèle entièrement mixte avec dépistage répété de la population. Les trajectoires de simulation montrent le nombre d’individus infectés dans une population de N = 20 000 avec un taux constant d’infection externe fixé à 1=N par personne par jour, c’est-à-dire environ 1 cas importé par jour, et une pleine participation au programme de dépistage. Les infections sont classées comme se mélangeant librement dans la population (bleu), isolées en raison d’un test positif (noir) ou isolées en raison de symptômes (rouge) dans quatre exemples de scénarios simulés avec R0 = 2:5. (A) Pas de dépistage. (B) Test hebdomadaire à la LOD 103. (C) Test hebdomadaire à la LOD 105. (D) Test tous les 3 jours à la LOD 105. Notez la variation dans les échelles de l’axe vertical. Le modèle est décrit en détail dans la section Méthodes.

La relation entre la sensibilité des tests et leur fréquence requise pour contrôler les épidémies, tant dans le modèle mixte que dans le modèle basé sur l’agent, se généralise au-delà des exemples présentés à la figure 2 et se retrouve également dans d’autres fréquences de tests, sensibilités et fractions asymptomatiques. Nous avons simulé les deux modèles à des LOD de 103, 105 et 106, et pour des tests allant de quotidiens à tous les 14 jours. Pour ces derniers, nous avons mesuré l’impact de chaque politique de dépistage de la population sur le nombre total d’infections (figures S1A et B) et sur le R (figures S1C et D).

Dans la figure 2, nous avons modélisé l’infectiosité en fonction du log10 de la charge virale. Pour déterminer si ces résultats sont sensibles à cette relation modélisée, nous avons effectué des simulations similaires avec une infectiosité proportionnelle à la charge virale (figure S2) ou uniforme au-dessus de 106/ml (figure S3). Nous avons constaté que les résultats étaient robustes à ces grandes variations de la relation modélisée entre l’infectiosité et la charge virale.

Pour déterminer si nos résultats dépendaient de la fraction exacte de 35 % d’individus supposés présenter des symptômes comportementaux, nous avons effectué des analyses de sensibilité avec moins (20 %) ou plus (50 %) d’individus symptomatiques et n’avons constaté aucune différence significative dans les résultats (figure S4).

Impact du retard des résultats des tests

Une variable importante dans les tests est le délai entre le prélèvement d’un échantillon et la notification d’un diagnostic. Afin d’examiner la manière dont le délai de notification a influé sur la lutte contre les épidémies, nous avons réanalysé à la fois la réduction de l’infectiosité des individus, ainsi que les simulations épidémiologiques, en comparant les résultats de la notification instantanée (reflétant un test rapide au point de soins), un jour de retard et deux jours de retard (Fig. 4A et B).

Les retards de notification ont considérablement diminué la réduction de l’infectiosité chez les individus, comme le montrent l’infectiosité totale retirée (Fig. 4C), la distribution de l’infectiosité chez les individus (Fig. 4D) ou la dynamique des modèles épidémiologiques (Fig. 5).

Ce résultat était robuste à la relation modélisée entre infectiosité et charge virale dans les deux modèles de simulation et pour diverses sensibilités et fréquences de test (figure S5). Ces résultats soulignent que les retards de notification entraînent un contrôle beaucoup moins efficace de la propagation virale et mettent en évidence le fait qu’une notification rapide des résultats est essentielle dans tout schéma de dépistage. Ces résultats renforcent également les avantages relativement moindres d’une amélioration des seuils de détection.

L’efficacité du contrôle est compromise par les retards dans les résultats. (A) Un exemple de trajectoire de la charge virale est présenté avec des seuils de LOD de deux tests, et un test hypothétique positif le jour 6, mais avec des résultats communiqués le jour 8. 20 autres charges virales générées aléatoirement sont indiquées pour mettre en évidence la diversité des trajectoires (en gris clair ; voir Méthodes). (B) Infectiosité relative pour la charge virale indiquée dans le panneau A : pré-test (total 35 % ; bleu) et post-test mais pré-diagnostic (total 34 % ; vert), et post-isolement (total 31 % ; noir). (C) Des programmes de dépistage de la population utilisant des tests à des LOD de 103 et 105 à des fréquences indiquées, et dont les résultats sont renvoyés après 0, 1 ou 2 jours (indiqués par un petit texte sous les barres) ont été appliqués à 10 000 individus dont 35 % étaient symptomatiques et se sont isolés après le pic de charge virale s’ils n’avaient pas été testés et isolés au préalable. L’infectiosité totale éliminée lors du dépistage (couleurs) et de l’auto-isolement (hachures) est indiquée, par rapport à l’infectiosité totale sans dépistage ni auto-isolement. Les retards ont un impact important sur la fraction de l’infectiosité retirée. (D) L’impact du dépistage avec des retards de 0, 1 ou 2 jours (petit texte sous l’axe) sur l’infectiosité de 100 individus est montré pour chaque schéma de dépistage de la population et sans test, comme indiqué, avec chaque individu coloré par test si son infection a été détectée pendant l’infectiosité (médianes, lignes noires) ou coloré en bleu si son infection a été manquée par le dépistage ou diagnostiquée positive après sa période infectieuse (médianes, lignes bleues). Les unités sont arbitraires et mises à l’échelle en fonction de l’infectiosité maximale des individus échantillonnés.

Les retards dans la notification diminuent l’impact épidémiologique de l’isolement motivé par les tests. L’efficacité des programmes de dépistage dans la population est considérablement réduite par les retards de notification, tant dans le modèle compartimenté (rangée du haut) que dans le modèle basé sur l’agent (rangée du bas). (A, B) L’impact des tests effectués chaque jour, 3 jours, chaque semaine ou toutes les deux semaines, sur l’indice de reproduction R, calculé comme 100 _ (R0 􀀀 R)=R0, est indiqué pour les LOD 103 et 105 et les retards de 0, 1 ou 2 jours (petit texte en dessous de l’axe). Les valeurs de R ont été estimées à partir de 50 simulations indépendantes de la dynamique (voir Méthodes). (C, D) Par rapport à l’absence de test (barres grises), le dépistage répété dans la population supprime le nombre total d’infections dans les deux modèles lorsque le test est effectué tous les jours ou tous les trois jours, mais les résultats tardifs n’entraînent qu’une atténuation partielle du nombre total de cas, même pour un test effectué tous les jours ou tous les trois jours. Les barres d’erreur indiquent des intervalles de confiance de 95 % de 50 simulations indépendantes chacune.

Généralisation des résultats en fonction des modifications des hypothèses de modélisation

Les communautés varient dans leur dynamique de transmission, en raison des différences dans les taux d’infections importées et dans le nombre de base de reproduction R0, deux facteurs qui influent sur la fréquence et la sensibilité des tests de dépistage. Nous avons effectué deux analyses pour illustrer ce point. Premièrement, nous avons fait varier le taux d’infection externe dans notre modèle mixte et confirmé que lorsque le taux d’infection externe est plus élevé, un dépistage plus fréquent est nécessaire pour prévenir les épidémies (figure S6A).

Ensuite, nous avons fait varier le taux de reproduction R0 entre les individus infectés dans les deux modèles et confirmé que lorsque le taux R0 est plus élevé, un dépistage plus fréquent est également nécessaire (figures S6B et C). Cela peut s’appliquer à des institutions comme les campus universitaires ou les bases militaires, où la fréquentation des salles de classe ou des dortoirs est susceptible d’augmenter les taux de contact. Ainsi, la stratégie spécifique pour un dépistage réussi dans la population dépendra de la prévalence et du taux de transmission actuels de l’infection dans la communauté.

La généralisation de nos résultats à différents paramètres épidémiologiques (figure S6), les relations entre la charge virale et l’infectiosité (figures S2 et S3), et la proportion d’individus symptomatiques (figure S4) nous ont amenés à nous demander si une formule mathématique plus générale pouvait prédire R sans nécessiter de simulation épidémiologique. Nous avons obtenu une telle formule (texte complémentaire S1) et avons constaté que ses valeurs prédites de R étaient presque parfaitement corrélées avec les valeurs estimées par simulation (r de Pearson = 0,998, p < 10-6 ; figure S7), offrant ainsi une alternative mathématique aux analyses de sensibilité basées sur la simulation.

Dépistage répété de la population pour atténuer une épidémie en cours

L’impact du dépistage répété dans la population sur la dynamique de la transmission nous a conduit à émettre l’hypothèse que le dépistage pourrait être utilisé comme un outil actif pour atténuer une épidémie en cours. Pour tester cette idée, nous avons simulé une situation d’épidémie en utilisant à la fois les modèles mixtes et les modèles basés sur les agents, mais avec trois conditions supplémentaires. Premièrement, nous avons supposé que dans une pandémie en cours, d’autres facteurs d’atténuation feraient que le nombre de reproduction serait plus faible, bien que néanmoins supérieur à un. Deuxièmement, nous avons considéré que tous les individus ne voudraient ou ne pourraient pas participer à un programme de dépistage du SRAS-CoV-2.

Troisièmement, nous avons supposé que la collecte d’échantillons pour les tests, si elle était effectuée à grande échelle, pourrait entraîner une collecte imparfaite d’échantillons, provoquant une augmentation du taux de faux négatifs, indépendamment de la sensibilité analytique d’un test. Ces modifications sont décrites en détail dans la section Méthodes.

Nous avons simulé des épidémies dans lesquelles le dépistage ne commence qu’au moment où les infections non contrôlées atteignent une prévalence de 4 %. Sur la base des résultats de nos analyses précédentes, nous avons envisagé un test moins sensible mais rapide avec une LOD de 105 cp/ml et un délai de zéro jour dans les résultats, et nous avons en outre supposé que 10 % des échantillons potentiellement positifs seraient négatifs en raison d’une mauvaise collecte d’échantillons.

Nous avons ensuite examiné des scénarios de test tous les 3 jours et tous les 7 jours, avec une participation de 50 % ou 75 % des individus, à partir d’un R0 partiellement atténué = 1,5. Nous avons constaté que le fait de tester 75 % des individus tous les 3 jours était suffisant pour conduire l’épidémie vers l’extinction en 6 semaines et réduire l’incidence cumulée de 88 %, et que d’autres combinaisons avaient également des effets d’atténuation efficaces mais moins rapides, en particulier par rapport à l’absence d’intervention (Fig. 6).

Il est à noter que même un test hebdomadaire avec une participation de 50 % a pu réduire le pic et la durée de l’épidémie, ce qui illustre comment même un dépistage partiel à l’aide d’un test dont la sensibilité moléculaire est 100 fois inférieure à celle de la PCR peut avoir des effets bénéfiques sur la santé publique lorsqu’il est utilisé fréquemment (Fig. 6). La répétition de ces simulations à l’aide d’un test avec LOD 106 a conduit à des résultats similaires (figure S8). Pour généraliser davantage ces résultats, nous avons modifié notre formule mathématique afin de prédire les impacts du refus de test par individu et de la sensibilité liée à l’échantillonnage par test sur le nombre de reproduction R (voir texte complémentaire S1).

Les dépistages répétés dans la population suppriment une épidémie en cours. La généralisation du dépistage et l’isolement des individus infectés font baisser la prévalence à la fois pour (A) le modèle compartimenté entièrement mixte et (B) le modèle basé sur l’agent. Les séries chronologiques de la prévalence, mesurée comme le nombre total d’individus infectés, sont indiquées pour les scénarios sans intervention (solide) et de dépistage dans la population (divers tirets ; voir légende) pour les simulations aléatoires individuelles. Le dépistage n’a commencé que lorsque la prévalence a atteint 4 % (encadré), et les séries chronologiques sont décalées de telle sorte que le test commence à t = 0. Les scénarios montrent l’impact d’un test avec une LOD 105, sans retard dans les résultats, et avec 10 % d’échantillons supposés incorrectement prélevés (et donc négatifs) pour refléter la sensibilité réduite subie lors de la collecte des échantillons dans un scénario de test de masse. Les annotations indiquent le nombre total d’infections post-intervention, en pourcentage du scénario sans intervention, qualifié de 100 %. Voir la figure S8 pour des simulations identiques utilisant un test avec LOD 106.

Source : Science Advances, 20-11-2020
Traduit par les lecteurs du site Les-Crises

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35 réactions et commentaires

  • Arnaca // 21.12.2020 à 09h18

    Rappel de ce que recommandaient les chinois en mars 2020, repris par l’OMS « à la solde des chinois »
    https://www.scmp.com/news/china/society/article/3075458/testing-testing-testing-chinese-doctors-advise-how-contain

    • Kiwixar // 21.12.2020 à 11h38

      « L’ennemi est idiot. Il croit que c’est nous l’ennemi alors que c’est lui. » (Desproges)
      Ceux dont ne devrait pas se défier (les branquignols de notre gouvernement) se défient de ceux dont ils ne devraient pas se défier (un pays fournisseur souhaitant éviter à un pays client une crise sanitaire et économique). L’énarque est l’ennemi. Il croit que c’est nous l’idiot alors que c’est lui… Il faut en mettre une 12aine autour de la table, ça fera un bon dîner.

  • P // 21.12.2020 à 09h32

    Attention, il y a des erreurs de retranscription dans cet article avec une confusion liée aux puissances de 10. 105 c’est en fait 10 puissance 5, soit 100 000.

  • Jean 3 // 21.12.2020 à 10h36

    Incompréhensible pour un français moyen et tout à fait apte à augmenter ma confusion au sujet de cette curieuse affaire épidémique

    • lit75 // 21.12.2020 à 11h45

      Effectivement, pour le coup si on n’est pas spécialiste de l’épidémiologie, c’est pas très compréhensible.

      Mais de ce que je pense comprendre , notamment de ce graphique https://www.les-crises.fr/wp-content/uploads/2020/12/5-3.jpg, c’est que si on teste la totalité de la population tous les 3 jours, et qu’on donne le résultat en moins de 24 h, d’après le modèle, l’épidémie s’éteint. Et ça n’a pas tellement d’importance si le test n’est capable de détecter un « cp » de 100 000 cp/ml ou un « cp » de 11000 cp/ml seulement . J’ai pas compris ce qu’était un cp, mais ça a l’air d’être un indicateur de charge virale.

      Je pense que ça veut dire que, dans l’hypothèse où un test antigénique est capable de détecter avec une sensibilité de 100 % une charge de 100 000 qm/ml, et en supposant que les hypothèses utilisées dans le modèles (notamment l’évolution de la charge virale et de la contagiosité lors d’une infection « typique ») sont correctes , ça voudrait dire qu’il en testant l’intégralité de la population tous les 3 jours avec des tests antigéniques rapides on pourrait maîtriser l’épidémie.

      • lit75 // 21.12.2020 à 11h49

        Après, il y a un vrai problème : c’est pas des spécialistes de la modélisation épidémiologie qui vont mettre en oeuvre une stratégie de santé publique : il faudrait constituer un groupe pluridisciplinaire industriel spécialisé dans la gestion des tests, spécialistes de la logistique (militaire spécialiste de l’approvisionnement ? personnel d’ONG habitué à assurere la logisique dans une zone de catastrophe ?), et bien sûr des épidémiologistes pour mettre en oeuvre une telle stratégie.

        Par exemple, le conseil scientifique en France ne contient ni spécialiste de la logistique, ni industriel (c’est peut-être pour éviter que l’l’opinion ne hurle contre les « Big Pharma ») . Voir sa composition ici : http://www.datapressepremium.com/rmdiff/2009019/noteconseilscientifiqueeclairagetestsrapides.pdf

        • kasper // 21.12.2020 à 15h58

          Bonne chance pour mettre en oeuvre la moindre politique industrielle un tant soi peu dirigiste: Bruxelles veille.

    • calal // 21.12.2020 à 13h35

      c’est facile a comprendre: achete du test et du vaccin…consomme pour te proteger.La vie est dangereuse, si tu achetes ce qu’on te dit d’acheter tu sera heureux et a l’abri.

      • R=C // 24.12.2020 à 06h53

        C’est assez bien résumé oui.
        Ne sort plus de chez toi, et surtout n’oublie de consommer. Tu seras heureux et en bonne santé…

  • M_a_n_u // 21.12.2020 à 10h55

    Baser tout un raisonnement sur un choix d’hypothèse ad’hoc, puis faire tourner des simulation puis en tirer quelques conclusions me semblent être complètement hors-sol.

    Ce que cette épidémie montre, c’est qu’il faut se baser sur les expériences de terrains. Sinon, on continuerait d’intuber les malades plutôt que d’utiliser l’oxygène à haut-débit, parce que « ça marche dans les modèles ».

    • chokk // 21.12.2020 à 11h11

      C’est avec des théories hors-sol basées sur des hypothèses farfelus qu’on fait tourner l’économie depuis des décennies, et ça a très bien marché !
      Oh wait…

    • Kiwixar // 21.12.2020 à 12h07

      Il me semble que l’expérience de terrain a été : veille sanitaire pour détecter précocement toute épidémie (Taiwan), tester, isoler, voire quarantaines (Chine, Corée), mettre le pays en quarantaine (NZ), voire les différents Etats à l’intérieur du même pays en quarantaine en bloquant les routes d’accès (Australie). A comparer aux déplacements libres entre Etats aux US et UE (une secte avec ses dogmes comme la libre-circulation des personnes).

  • Arcousan09 // 21.12.2020 à 11h51

    Il s’agit de médecine ou bien de cours magistral de mathématiques
    Nous voyons où mènent les théories farfelues … Dans le mur.
    Quand à la mutation du virus en Angleterre c’est modélisé mathématique où donc ?
    Au passage bien pratique pour fermer les frontières avant le brexit … Si ce virus n’existait pas, il faudrait l’inventer.
    Les vaccins ADN ou ARN basés sur l’activité des bras du virus va être super efficace sur le virus anfglais muté puisque la mutation porte sur les bras du virus
    ENFIN si cette mutation existe réellement ….. ailleurs que dans des cervelles des génies politiques … autoproclamés

    • Brigitte // 21.12.2020 à 12h40

      Vous mettez en doute l’existence de la mutation? Là pour le coup vous faites du complotisme….
      Ceci dit, la fermeture des frontières avec le Royaume Uni n’empêchera pas le virus de passer par l’Irlande…quand on voit que les irlandais pouvaient atterrir en France sans test covid et alors même que nous étions encore en confinement! je dis cela en connaissance de cause.
      De toute façon c’est trop tard, la mutation est déjà en Italie et probablement aussi en France.
      Nous sommes prisonniers de nos sociétés « ouvertes sur le monde » et qui ont besoin d’instances internationales pour agir. En effet il a fallu que l’OMS s’inquiète pour que les pays agissent. Idem au début de l’épidémie en Chine. bref à chaque fois une perte de temps qui donne l’avantage au virus. Comme si les pays à risque ne pouvaient pas eux-même se mettre en quarantaine.

      • Arcousan09 // 21.12.2020 à 16h05

        C’est curieux … mettre en doute les thèses officielles c’est ipso facto taxé de complotisme
        Chercher à s’informer ou réfléchir sur ce sujet c’est aussi du complotisme
        Ce qui veut dire que notre système politique est le seul et unique détenteur d’une véritable vraie vérité vraie … comme dans une religion ou une secte …. On voit où cela nous a menés
        Alors oui, je suis complotiste et fier de l’être loin de cette cohorte moutonnière qui avale les thèses officielles comme une bible ou un coran … quitte à être damné et excommunié mais je sauvegarde mes neurones

        • El hiero // 21.12.2020 à 17h16

          A propos de religion, y a t-il des arguments pour différencier le port du masque (sur une route déserte, ou en forêt, ou dans un parc urbain…) et le port du tchador ? Dans les deux cas, c’est pour « le bien » , le bien décidé par « celui qui sait » et qui régit ce qu’on a le droit de faire ou pas ….
          A ma connaissance, aucune étude ne montre l’avantage de porter un masque devant un arbre ou un réverbère …

        • Brigitte // 21.12.2020 à 19h09

          Le problème n’est pas le complotisme mais le manque de discernement. Cela concerne autant certains complotistes que les bénis oui-oui dont vous parlez. Le simplisme binaire du Noir contre blanc. C’est faux puisqu’on nous le dit contre puisqu’on nous le dit, c’est vrai.
          Vous parlez de secte mais le Pr Raoult est bien le gourou ((malgré lui?) de la secte des complotistes qui réfutent la gravité de la pandémie, refusent le confinement, le port du masque, le vaccin et tutti quanti. Vous en êtes?
          La mauvaise gestion de cette crise sanitaire est indéniable mais le virus existe et il mute. Mettre en doute cela n’avance à rien. Et puis, le doute n’est pas une fin en soi. Au contraire, c’est le début de la controverse, pour exposer un autre point de vue. Or, il me semble que pour certains complotistes, c’est un finalité, qui leur permet de rejeter le système. Du coup ce n’est pas crédible. Il faut argumenter.
          Qu’est-ce qui vous permet de douter de la véracité de cette mutation,?? juste parce que c’est la parole officielle? C’est un peu léger.

          • Betty // 27.12.2020 à 13h10

            « Vous en êtes? »..; cette simple petite interjection en dit tellement long qu’il serait superflu de le commenter… You see what I mean?

    • Babar // 21.12.2020 à 13h36

      Rappelons que ce sont les Britanniques eux mêmes qui ont communiqué le 19/12/20 en premier sur la transmissibilité accrue de ce variant repéré…. les 20 et 21/9 pour la première fois alors, sans aucune alarme.
      Pour identifier ce mutant, il faut le séquencer ce qui n’est fait que sur une très faible proportion de virus isolés lesquels ne sont que quelques rares exemplaires de toutes les infections diagnostiquées. Donc absence totale de preuves signifiantes.
      Jusqu’à il y a 48 heures (re-confinement) en Grande Bretagne, les restaurants et pubs étaient ouverts…
      N’y aurait il pas là un magnifique alibi pour déculpabiliser d’un dé-confinement prématuré: c’est pas de notre faute c’est le virus qui a muté….
      En tout cas il est vrai que ce petit mutant de rien de tout a réussi en 48h un Brexit en suspens depuis des années!

  • Incognitototo // 21.12.2020 à 14h57

    Ô, comme c’est original, une vraie découverte ?… « Détecter, tracer, isoler » (comme depuis le début de cette épidémie, tous les pays qui réussissent mieux que nous l’ont fait sérieusement, avec d’autres mesures également) serait donc une façon certaine de maîtriser l’épidémie ? Nous sommes donc sauvés !!! Alléluia !… Ha bé non, puisqu’on on ne le fait toujours pas en France à la mesure du problème que nous avons.

    La seule question est donc : pourquoi depuis le début bricole-t-on (le mot est faible) en France, sans prendre les mesures radicales qui nous permettraient de maîtriser l’épidémie et de rendre leur vie aux gens ?
    C’est quoi ce gouvernement aux innombrables retards à l’allumage, mensonges, décisions et indécisions incohérentes, inadaptées, insuffisantes, dérisoires, criminelles ? Qui joue la montre. Qui se vante de prendre les bonnes mesures, alors qu’il est aussi mauvais que certains de nos voisins…
    Mais qui continue par ailleurs à légiférer et aménager les lois pour nous faire basculer dans le néolibéralisme parfait ?

    Très clairement, si les vaccins qui arrivent actuellement nous sortent de cette crise dans quelques mois, ça ne sera pas grâce aux actions de ce gouvernement et/ou de nos élus locaux ; tandis que le « monde nouveau », on n’est pas près de le voir, vu que c’est toujours plus de la même chose.

  • El hiero // 21.12.2020 à 17h28

    Pour les Cp , c’est indiqué :
    « Ces tests ont des limites analytiques de détection qui se situent généralement dans les 103 copies d’ARN viral par ml (cp/ml) (6).
    Ensuite 103, c’est une erreur de transcription c’est 10 puissance 3 , c’est à dire 1000, comme l’indique  » P le 21.12.2020 à 09h32  »

    Ça signifie que pour pouvoir lire cet article, il faut aller voir l’original.
    Je ne critique pas la traduction par des bénévoles , je leur dois un grand merci, mais il y a des petits bugs …
    Je suis étonné de ne trouver aucune allusion à l’amplification, qui amplifie obligatoirement les erreurs.
    J’aimerais aussi comprendre le  » Ct  » qui n’est expliqué nulle part.
    Ensuite, tester deux fois par semaine quelques dizaines de millions de personnes, à part l’aide des extraterrestres …
    Et enfin, il faudrait vérifier la compétence des auteurs, ce qui est hors de ma portée [modéré]

    • lit75 // 21.12.2020 à 18h52

      Dans le cas de la France, àa veut dire qu’il faudrait tester 20 000 000 personnes par jour. Je pense qu’à la louche une personne doit pouvoir faire 50 prélévements nasopharyngés par jour…. Il faudrait donc mobiliser 400 000 peronnes formées à cela à plein temps, sans compter qu’ensuite, il faut exploiter les résultats. Cela paraît effectivement hors de portée.

      Effectivement, non seulement il faut que les hypothèses du modèle soient correctes ;mais il faut encore que les calculs soient justes ! Je ne sais pas si le détail du modèle est disponible (et c’est pas moi qui vérifierai les calculs, j’ai jamais compris grand chose aux probabilités !)

      • Incognitototo // 21.12.2020 à 19h37

        La Slovaquie vient de tester toute sa population âgée de 10 à 65 ans en deux jours ! Soit 3,6 millions de personnes et 97 % des personnes éligibles. Une stratégie offensive qui permet d’isoler tous les contaminants et de laisser libres tous les autres. Après 3 opérations de ce type à une semaine d’intervalle , il est évident que le problème sera quasiment réglé.

        Mais, nous dont le PIB par habitant est 2,5 fois supérieur à ce pays, nous ne sommes pas capables de faire pareil, incroyable non ?

        En suivant le plan d’organisation de la Slovaquie ( https://www.les-crises.fr/coronavirus-faut-il-et-peut-on-depister-tous-les-francais-dun-coup-pour-controler-lepidemie/ ) et sans même puiser dans les 75 000 pharmaciens, 4 000 laboratoires d’analyses biologiques et autres acteurs du secteur paramédical en capacité de faire un acte médical simple, si on mobilisait ne serait-ce que 20 % des médecins, infirmiers, militaires et les personnes de la réserve sanitaire et militaire, nous aurions 262 000 personnes qui pourraient tester, à elles seules, toute la population française en 4 jours. Et en rajoutant 820 000 volontaires de plus (à puiser dans nos 10 millions de chômeurs), en 1 jour, on n’en parlerait plus…

        Quand on veut, on peut…

        • lit75 // 21.12.2020 à 20h12

          Bof…. Ca repart sec en Slovaquie.

          https://bibbase.org/other/covid-19

          D’après le modèle si on fait les tests une fois par semaine ça baisse pas significativement.

          • Incognitototo // 21.12.2020 à 21h06

            Tout est relatif et je n’ai pas dit que cela pouvait suffire à régler le problème… Cependant, ils en sont eux à 28 morts pour 100 000 habitants, nous à 90 ! Et en nombre de cas cumulés 2 775 pour 100 000 habitants habitants et nous à 3 611 !
            En outre, c’était juste pour montrer que quand on veut, on peut : la courbe des nouveaux cas s’infléchit nettement en Slovaquie après le week-end (de la première semaine de novembre) où ces tests massifs ont été réalisés : https://ig.ft.com/coronavirus-chart/?areas=fra&areas=ita&areas=esp&areas=bel&areas=svk&areas=kor&areasRegional=usny&areasRegional=usnj&cumulative=0&logScale=0&per100K=1&startDate=2020-09-01&values=cases
            Mais, comme cela n’a pas (encore) été renouvelé et que ce pays n’a rien fait d’autre, forcément l’épidémie repart début décembre.

            Il y a d’autres pays où avec ce type de mesures (et d’autres !) ils vivent tout à fait normalement : Nouvelle-Zélande, Chine, Corée du Sud… Mais nous, nous sommes définitivement trop cons et on sait mieux que tous ceux qui ont réussi à rendre leur vie à leurs populations et ne supportent pas de deuxième vague.

            • lit75 // 24.12.2020 à 13h38

              De toutes façons, les hypothèses de l’article sont probablement fausses : il apparaît de plus en plus que ces tests rapides antiégniques ne fonctionnent vraiment pas tr-s bien (en tous cas pour certains d’entre eux).

              * voir l’artcile sur les crise de ce jour https://www.les-crises.fr/etats-unis-inquietude-sur-la-fiabilite-des-tests-rapides-chez-les-personnes-asymptomatiques/ qui signale une sensibilité de 30 %

              * l’artciel du Canard Enchaine daté du 23/12/2020 « ces tests qi fabriqent de faux malades » qui signalent que 63 % des patients déclarés positifs par le test antigénique sont négatif au test PCR ; apparemment i la qualité des tests est très variable selon les fournisseurs, le ministère de la Santé doit faire le ménage mais ça sera pas avant le 4 janvier. De plus les tests sont réalisés dans des barnums à l’extérieur et donc pas dans la plage de température de 15°C à 25°C recommandée par le mode d’emploi.

              Ca me fait enrager quand je pense aux centaines de milliers de personnes au moins qui sont allées se faire faire un test antigénique avant d’aller passer Noël avec leurs parents ou grand-parents.

            • Incognitototo // 25.12.2020 à 13h54

              Ces problèmes de fiabilité des tests antigéniques sont connus… Mais vous oubliez deux choses (et le Canard dont j’ai lu l’article aussi), mieux vaut de faux positifs que des faux négatifs, et en tout état de cause ceux qui sont détectés positifs doivent également subir un test PCR (beaucoup plus sûr) de confirmation. Ça ne pose donc que des problèmes mineurs d’en faire trop plutôt que pas assez, qui génère des problèmes majeurs de perte de contrôle d’expansion de l’épidémie…

              Les hypothèses de l’article restent donc tout à fait recevables, d’autant qu’elles sont confirmées par tous les pays qui ont mis en place des tests massifs des populations (entre autres mesures) et rendu ainsi leur vie aux gens.

            • lit75 // 25.12.2020 à 23h49

              @Incognitoto :

              Une interview iintéressante de trois chercheuses de l’Inserm qui ont publié dans Nature l’étude « En france, la sous-détection des cas de Covid-19 limite la capacité à contrôler l’épidémie. »

              https://theconversation.com/en-france-la-sous-detection-des-cas-de-covid-19-limite-la-capacite-a-controler-lepidemie-152494

              J’ai vu passer un titre disant que, à l’automne, 60 % des cas de Covid 19 étaient détectés en France, mais je n’arrive pas à tretrover l’article associé :

              https://coronavirus.politologue.com/actualite/actu.en-direct-covid-19-60-des-cas-ont-pu-etre-detectes-cet-automne.jCmpx

    • grumly // 21.12.2020 à 18h56

      Ct c’est le nombre de cycles d’amplification qu’il a fallu pour arriver au seuil de détection. Ct c’est l’inverse de Cp, quand il a fallu beaucoup de cycles c’est que la quantité d’ARN dans l’échantillon était faible.

  • RGT // 22.12.2020 à 10h45

    « this Chinese virus »…

    Personne ne sait actuellement d’où provient ce virus.
    La seule chose dont nous soyons certains, c’est que les chinois l’ont identifié les premiers alors qu’il se baladait sans doute déjà partout ailleurs dans le monde, dans les « pays développés » entre autres en profitant de la déliquescence des services de santé étranglés par la « compétitivité » et le « retour sur investissement » qui pousse à sa privatisation totale.

    Remercions la Chine d’avoir encore un système de santé suffisant pour détecter de nouveaux pathogènes. S’ils ne l’avaient pas détecté nous serions dans uns situation largement pire.

    Sur le fond de l’article, compte-tenu des phases pré-symptomatiques ou asymptomatiques de ce virus « malicieux » le seul moyen de garantir que les personnes contaminantes soient bien identifiées et évitent de contaminer le reste de la population consiste simplement à tester fréquemment les personnes qui pourraient être porteuses mais qui n’ont pas encore été détectées jusqu’à ce que la pandémie cesse.

    Mais surtout, il serait pour le moins judicieux de tenir les population éloignées des rares zones encore sauvages de cette planète et de limiter (horreur) la « libre circulation » des biens, des personnes, des capitaux et bien sûr des pathogènes car la Covid-19 n’est qu’un « échantillon » de ce qui attend les humains s’ils continuent à piller leur environnement et ne foutent pas la paix aux autres espèces.

    Cette opinion n’engage que moi, et quelques scientifiques sérieux qui étudient les relations entre espèces et les zoonoses.

    Pangolin aujourd’hui, ourson en peluche demain…
    Les fautifs sont bel et bien les humains, et à 200%

  • RC // 22.12.2020 à 15h42

    Modélisation, simulation : nous sommes une fois encore dans des spéculations hasardeuses et non dans un stricte observation du terrain !
    Une épidémie comporte un certain nombre de variables difficilement prédictibles.
    Le modèle mathématique n’est qu’un outil de sTimulation de l’intelligence. Sinon c’est du madame Irma informatisée…

    • Incognitototo // 23.12.2020 à 01h41

      « Spéculations hasardeuses » ??? Alors même que les projections de ces modèles sont vérifiées par les faits… Il semble que vous ayez une vision quelque peu déformée de ce que permettent les mathématiques. Tout ce que vous utilisez au quotidien est régi par des mathématiques, et tout ce qui nous arrive, ou pas, aussi.

      • paul // 25.12.2020 à 09h42

        si nous suivions les courbes de données, de départ, nous serions bien sûr, tous morts aujourd’hui.
        Les maths seuls, c’est comme les sondages. Il y a des variables , si on les inclus ou pas qui changent parfois beaucoup.
        Changez une informations et vos courbes mathématiques changeront. Une chose est certaine pour moi, c’est que ça spécule de partout, et de plus en plus

        • Incognitototo // 25.12.2020 à 13h41

          ? Jamais personne n’a projeté que nous serions tous morts… Tout le monde s’est trompé sur le taux de létalité du virus, surévalué de 10 fois, mais quand même 5 fois plus important que celui des grippes, mais c’est tout.
          Et parmi les matheux, c’est comme pour toutes les sciences, il y a des gens sérieux et les autres… Par exemple : Tomas Pueyo (un français, ancien élève de Centrale Paris, titulaire d’un MBA de Stanford) avait tout prévu (à l’exception du taux de létalité qui était surévalué à l’époque) dès mars, sur comment se déroulerait cette crise sanitaire en fonction des mesures prises ou pas.
          C’est donc comme pour toutes les sciences il y en a qui savent et d’autres pas…

  • Brian64 // 27.12.2020 à 07h02

    Maîtrise du virus = traçage de la population par smartphone, j’en suis persuadé. L’efficacité des tests s’en trouveraient démultipliées puisqu’on ne testerait plus que les cas réellement suspects, et non toute la population. Mais sans contrôle citoyen, ceci est une énorme menace sur nos libertés.

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