Pour le déconfinement, il faut mieux tester: ce nouvel indicateur pourrait-il aider?

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Denis Balibouse / Reuters

La bonne utilisation des tests sera une clé de ce nouveau déconfinement pour éviter les travers du précédent.

SCIENCE – Ne dites plus “tester, tracer, isoler”, mais “tester, alerter, protéger, soigner”. Cette nouvelle formule, introduite par Emmanuel Macron lors de son allocution de mardi, résume le fonctionnement de la nouvelle stratégie de dépistage et d’isolement voulue par le gouvernement. Celle-ci aura pour objectif d’empêcher une troisième vague de Covid-19 lors du déconfinement progressif des prochaines semaines.

Le président, puis le premier ministre jeudi 26 novembre ont précisé que le système allait être amélioré, sans donner trop de détails. L’isolement devrait être modifié, peut-être avec un projet de loi à l’efficacité discutée. Du côté du dépistage, Emmanuel Macron a simplement affirmé que les tests devront rendre leur verdict en 24 heures maximum. Sauf que cet objectif était déjà celui du gouvernement lors du premier déconfinement, avec la réussite qu’on lui connaît.

Les nouvelles technologies de dépistage, dont les tests antigéniques, devraient faciliter la donne et permettre de diminuer l’engorgement, mais jusqu’à quel point? Pour aller plus loin, des chercheurs français ont eu l’idée de créer un nouvel indicateur afin de mieux répartir les tests localement, en suivant les sursauts de l’épidémie de coronavirus au plus près.

“Les indicateurs actuels, comme le taux d’incidence, ont des limitations importantes, notamment car le nombre de tests n’est pas constant. Notre indicateur met en regard tests et cas positifs afin de voir si l’épidémie augmente ou diminue très facilement”, explique Patrick Pintus, chercheur au CNRS et directeur adjoint de l’Institut des sciences humaines et sociales.  Un “taux d’accélération” qui a le mérite d’être facile à lire et permet de déceler concrètement l’augmentation de l’épidémie dès le début du mois de juillet et l’explosion en septembre, mais qui doit encore convaincre les épidémiologistes et le gouvernement.

Mesurer “l’élasticité”

Dans leurs travaux mis en ligne le 9 novembre (mais pas encore validés par une revue scientifique), les auteurs expliquent avoir tenté avec cette nouvelle courbe de mieux rendre compte de l’état du dépistage actuel, en prenant en compte le nombre de tests effectués.

En effet, le taux d’incidence utilisé par le gouvernement pour faire le point sur l’état de l’épidémie n’est pas parfait: il dépend du nombre de personnes testées. Pour qu’il soit représentatif de l’évolution du coronavirus en France, il faut que le dépistage soit massif. C’est pour cela que les épidémiologistes conseillent de regarder également le taux de positivité. Si l’incidence baisse, mais que la positivité augmente, c’est peut-être que nous ne testons pas assez la population et que le virus circule en sous-marin.

“Le taux d’accélération, qui est calculé grâce au taux de positivité quotidien et à celui global depuis le début de l’épidémie, prend en compte ces variations, c’est ce que l’on appelle l’élasticité”, détaille Patrick Pintus. Concrètement et sans rentrer dans le détail, cela se lit un peu comme le fameux R effectif: en dessous de 1, l’épidémie décélère, au-dessus, elle accélère.

Christelle Baunez/Mickael Degoulet/Stéphane Luchini/Patrick A. Pintus/Miriam Teschl

Si la courbe est en dessous de un, l’épidémie décélère, sinon, elle accélère.

Surtout, comme cet indicateur dépend des données de dépistage mises en ligne par Santé publique France, il est facile de faire des analyses plus détaillées par classe d’âge ou par département. Dans leur étude, les chercheurs notent que cet indicateur évolue avec rapidité en lien avec les mesures prises comme le couvre-feu, le confinement, etc. Et qu’il pourrait donc aider à mieux estimer l’évolution de l’épidémie. Tout en restant prudents. “Nous venons des sciences sociales  et travaillons avec des neurobiologistes, mais un travail d’analyse des effets des mesures ne peut être fait qu’avec des épidémiologistes”, concède Patrick Pintus, qui explique avoir envoyé les résultats au Conseil scientifique.

Un indicateur qui doit faire ses preuves

Le HuffPost a demandé à plusieurs épidémiologistes et modélisateurs ce qu’ils pensaient de la pertinence de ce taux d’accélération pour mieux suivre l’épidémie et, pour l’instant, les avis sont plutôt mitigés. “Il faut rappeler que le problème des données de dépistage, c’est aussi la population observée: qui testez-vous? De plus, cette métrique n’est pas comparée aux existantes, c’est une nécessité de base pour voir dans quelle mesure ils apportent
quelque chose de nouveau”, estime Samuel Alizon, directeur de Recherche au CNRS, spécialiste de la modélisation des maladies infectieuses. Celui-ci rappelle que les indicateurs hospitaliers (nombre de personnes hospitalisées et en réanimation) sont robustes et fiables dans le temps et à privilégier. Pour autant, ils “bougent” avec un délai de 2 à 3 semaines par rapport à l’évolution de l’épidémie.

Dominique Costagliola, chercheuse à l’Inserm et directrice adjointe de l’Institut Pierre Louis d’Epidémiologie et de Santé Publique, rappelle qu’on peut repérer ces observations permises par le taux d’accélération (reprise début juillet et accélération chez les plus âgés fin août, puis confirmation nette en septembre) “sans avoir besoin d’aucun outil, juste les données disponibles: nombre de tests pas million, nombre de diagnostics et taux de positivité par tranche d’âge”. Elle rappelle aussi qu’avoir une méthode automatisée est risquée si le dépistage change: “comment réagit l’indicateur lorsque, comme il y a quelques semaines, on fait moins de tests PCR alors qu’on a commencé à faire des tests antigènes sans pouvoir les remonter pour interpréter la baisse actuelle?”

Clémentine Prieur, professeur à l’université Grenoble Alpes et chercheuse CNRS, trouve l’idée intéressante “car l’indicateur tient compte de l’accélération, cela rajoute une information pour détecter visiblement un peu en amont les vagues par région et par âge”. Mais elle le trouve pour l’instant trop descriptif, sans analyse statistique, tout en rappelant qu’il ne peut pas “remplacer le taux d’incidence”.

Une meilleure allocation des tests

Patrick Pintus concède que le taux d’accélération est encore embryonnaire et souhaite justement travailler avec des épidémiologistes pour l’améliorer, notamment en le comparant aux autres indicateurs plus classiques, comme le R effectif. “Mais son principal intérêt, c’est qu’il est très réactif. S’il est pertinent, on pourrait ainsi, en analysant la situation par département, l’utiliser pour mieux allouer les tests”, espère-t-il.

Dans une précédente étude en avril, Patrick Pintus et ses collègues avaient relevé qu’en Italie, les tests avaient été distribués parmi les régions en fonction de la population. Sauf que l’épidémie étant plus forte dans certaines régions, il aurait fallu les allouer différemment. Un taux d’accélération calculé jour après jour et par département permettrait justement de mieux répartir les tests si l’épidémie repart en France, afin de diminuer le risque de saturation et l’augmentation des délais de dépistage.

Sur ce point, Clémentine Prieur rappelle que d’autres équipes de recherche travaillent justement à une meilleure allocation, notamment via des techniques de sondage. “Peut-être pourrait-on combiner ces approches?” Aucun indicateur n’est parfait et c’est seulement en expérimentant que l’on trouvera, petit à petit, de meilleurs moyens de suivre l’évolution de l’épidémie de Covid-19.

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