BELLOIR Antoine (Ecole polytechnique), BLANQUART François (CNRS)
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.09.10.20192120v2
Estimer la réduction de la transmission et l’augmentation de la capacité de détection du coronavirus SARS-CoV-2 début 2020
Pour mieux contrôler la pandémie causée par le virus SARS-CoV-2, il est essentiel de quantifier l’impact des mesures de lutte et la fraction d’individus infectés détectée par les tests. Pour cela, nous avons développé un modèle de transmission déterministe basé sur une équation de renouvellement, et ajusté le modèle aux données quotidiennes de cas et de décès au cours des quatre premiers mois de 2020 dans 79 pays et états du monde entier, représentant 4,2 milliards d’individus. Grâce au taux de létalité spécifique à la structure en âge de chaque région, nous en avons déduit l’augmentation de probabilité de détection et le déclin de la transmissibilité au cours du temps. Le nombre total d’infectés prédit par le modèle était proche de celui trouvé dans les enquêtes sérologiques, ce qui valide notre approche. La probabilité de détection inférée était fortement corrélée avec le nombre de tests quotidiens par habitant, avec 50% de détection obtenue pour 0,003 tests quotidiens par habitant. L’essentiel de la baisse de la transmission s’explique par les réductions de la transmissibilité (distanciation sociale), qui ont évité 10 millions de décès dans les régions étudiées au cours des quatre premiers mois de 2020. En revanche, le dépistage basé sur les symptômes et l’isolement des cas positifs n’est pas un moyen efficace de contrôler la propagation de la maladie, car une grande partie de la transmission se produit avant les symptômes et seule une faible fraction des personnes infectées est typiquement détectée. Le fait qu’une faible fraction des personnes infectées soit détectée s’explique par le nombre limité de tests disponibles et par le fait que l’augmentation de la capacité de test augmente la probabilité de détection. Ces résultats suggèrent que les tests basés sur les symptômes et l’isolement des cas positifs ne permettent pas à eux seuls un contrôle efficace de l’épidémie.
To better control the SARS-CoV-2 pandemic, it is essential to quantify the impact of control measures and the fraction of infected individuals that are detected. To this end we developed a deterministic transmission model based on the renewal equation and fitted the model to daily case and death data in the first few months of 2020 in 79 countries and states, representing 4.2 billions individuals. Based on a region-specific infection fatality ratio, we inferred the time-varying probability of case detection and the time-varying decline in transmissiblity. As a validation, the predicted total number of infected was close to that found in serosurveys; more importantly, the inferred probability of detection strongly correlated with the number of daily tests per inhabitant, with 50% detection achieved with 0.003 daily tests per inhabitants. Most of the decline in transmission was explained by the reductions in transmissibility (social distancing), which avoided 10 millions deaths in the regions studied over the first four months of 2020. In contrast, symptom-based testing and isolation of positive cases was not an efficient way to control the spread of the disease, as a large part of transmission happens before symptoms and only a small fraction of infected individuals was typically detected. The latter is explained by the limited number of tests available, and the fact that increasing test capacity increases the probability of detection less than proportionally. Together these results suggest that little control can be achieved by symptom-based testing and isolation alone.
(à paraitre dans le journal Epidemics)