Covid-19 en France : modélisation de l’Institut Pasteur

septembre 2021 par

Au cours des vagues successives de la Covid-19, le nombre de patients hospitalisés n’a cessé d’augmenter. Depuis le début de pandémie, les services de réanimation ont souvent été complets et le nombre de personnes admises dans des services de soins critiques a dépassé les chiffres prévus.
Selon les experts de l’Institut Pasteur, il est important de disposer de suffisamment de projections afin de pouvoir continuer d’accueillir les patients qui en ont besoin, dans les meilleures conditions. Cap sur les derniers travaux de l’équipe de modélisation de l’Institut Pasteur.

modélisation de l’Institut Pasteur sur la covid-19

Prédire une pandémie instable

Si des méthodes scientifiques avaient permis jusqu’alors de prédire la trajectoire de certains virus tels que la grippe, la dengue ou le zika, cela n’est toujours pas possible avec la pandémie de la Covid-19. Car les particularités du SARS-COV-2 font qu’il est difficile de comprendre les facteurs qui influencent l’évolution et la propagation de la pandémie. Par ses différents variants, ses vagues de propagation violentes et la décroissance souvent rapide du nombre de cas, cette pandémie est pour le moins instable.

La modélisation de l’Institut Pasteur pour anticiper l’évolution de la Covid-19

Des modèles ont été conçus afin que l’on puisse prévoir l’évolution de la pandémie sur le court terme. Certains facteurs externes ont été pris en compte, tels que les données épidémiologiques, les données météorologiques et les données de mobilité. Les premières données datant d’octobre 2020 ont montré qu’une réduction de la transmission du virus pouvait faire baisser le nombre de lits de réanimation de moitié.

Les prédicteurs sur lesquels les modèles s’appuient sont d’abord des prédicteurs épidémiologiques relatifs aux chiffres de la pandémie : le nombre de cas, le nombre de personnes testées positives, le nombre d’hospitalisations et le nombre de personnes admises en soins critiques. Ensuite, des facteurs météorologiques ont été pris en compte tels que la température, l’humidité de l’environnement et l’indicateur IPTCC (Index de Transmissivité Climatique de la Covid-19). Enfin, des prédicteurs de mobilité sont pris en compte : la fréquentation plus ou moins importante des lieux publics ainsi que les volumes de requêtes d’itinéraires sur Google Maps.

Les modèles performants utilisent au moins un prédicteur épidémiologique et un prédicteur de mobilité.

Un modèle d’ensemble qui comprend une moyenne de tous ces prédicteurs est préconisé pour réduire les risques d’influence de l’hypothèse d’un modèle par rapport à un autre.

Les limites de la modélisation de l’Institut Pasteur

Le modèle d’ensemble a été conçu lorsque les différents variants n’avaient pas encore été découverts. La dynamique de croissance sur laquelle le modèle d’ensemble a été basé sera certainement impactée par les nouveaux variants. La transmissibilité et le degré de contagion des variants aura probablement un impact similaire sur toutes les variables épidémiologiques.

Le premier modèle (modèle d’ensemble) étant trop sensible aux variations des prédicteurs en cas de variant, un deuxième modèle a été conçu. Ce dernier ne prend en compte que les données épidémiologiques liées à la pandémie et aux variants.

Le nombre de personnes vaccinées étant en forte augmentation, le nombre d’hospitalisations liées au Covid ne cesse de baisser. Par conséquent, le modèle de l’Institut Pasteur risque de surestimer les données liées aux hospitalisations pour cause de Covid-19.

Le deuxième modèle s’avère être le plus performant. Le modèle d’ensemble a permis, quant à lui, d’anticiper une baisse prochaine des admissions à l’hôpital au niveau national et en métropole. Les délais de saisie étant instables en outre-mer, notamment en Martinique, les projections de l’Institut Pasteur sont incertaines.

Yasmine B., rédactrice scientifique

Sources
– Projection à court terme des besoins hospitaliers pour les patients covid-19. modelisation-covid19.pasteur.fr. Consulté le 8 septembre 2021.
Yasmine B.
Rédactrice scientifique
Spécialiste en rédaction médicale, diplômée en biologie médicale. Passionnée par le domaine de la santé et l’actualité scientifique.
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