En raison de tests défaillants, de sujets asymptomatiques et de l’incapacité à identifier les cas précoces, de nombreux épidémiologistes pensent que le taux d’infection initial par le Covid-19 a été très largement sous-estimé. Ce que suggère également cette nouvelle étude.

Des chiffres initiaux bien en dessous de la réalité

Dans le cadre de travaux publiés dans la revue Science Translational Medicine, des chercheurs américains ont estimé que le nombre de cas précoces de coronavirus aux États-Unis pourrait avoir été plus de 80 fois plus élevé et avoir doublé près de deux fois plus rapidement que les scientifiques l’estimaient au départ. En s’appuyant sur les données de surveillance des maladies pseudo-grippales des Centres pour le contrôle et la prévention des maladies sur une période de trois semaines en mars 2020, ceux-ci ont pu estimer le taux de détection des cas symptomatiques de Covid-19.

« Nous avons analysé les cas de syndromes grippaux (SG) de chaque État pour estimer le nombre de cas qui ne pouvaient être attribués à la grippe et qui dépassaient les niveaux de référence saisonniers », explique Justin Silverman, membre du département de médecine de l’État de Pennsylvanie et auteur principal de l’étude.

« Lorsque vous les soustrayez, vous obtenez ce que nous appelons des cas de SG excédentaires, c’est-à-dire des cas qui ne peuvent être expliqués ni par la grippe ni par la variation saisonnière typique des agents pathogènes respiratoires ».

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« Je ne pouvais pas croire que nos estimations étaient correctes »

Les chercheurs ont découvert que cet excédent de cas montrait une corrélation quasi-parfaite avec la propagation du coronavirus dans le pays. « Ce qui suggère que les données sur les SG incluaient les cas de COVID et que la population non diagnostiquée était beaucoup plus importante qu’on ne le pensait au départ », souligne Silverman. Selon les auteurs de l’étude, l’ampleur de l’augmentation observée des cas de SG excédentaires correspond à plus de 8,7 millions de nouveaux cas au cours des trois dernières semaines de mars, par rapport aux quelque 100 000 cas de Covid-19 officiellement signalés au cours de la même période.

« Au début, je ne pouvais pas croire que nos estimations étaient correctes », déclare Silverman. « Mais nous avons réalisé que les décès dans l’ensemble des États-Unis avaient doublé tous les trois jours et que notre estimation du taux d’infection correspondait à un doublement en l’espace de 72 heures depuis que le premier cas avait été signalé dans l’État de Washington le 15 janvier ».

Les chercheurs ont également utilisé ce processus pour estimer les taux d’infection pour chaque État, et noté que les États présentant des taux d’infection par habitant plus élevés avaient également des taux par habitant plus élevés en matière d’augmentation des cas de SG excédentaires. Leurs estimations ont montré des taux beaucoup plus élevés que ceux initialement rapportés mais plus proches de ceux trouvés une fois que les États ont commencé à effectuer des tests de dépistage basés sur les anticorps.

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Une explication alternative au grand nombre de décès et à la saturation des hôpitaux

À New York, le modèle des chercheurs suggérait par exemple qu’au moins 9 % de la population totale de l’État était infectée à la fin du mois de mars. Après que l’État ait effectué des tests de dépistage des anticorps sur 3 000 habitants, ils ont constaté un taux d’infection de 13,9 %, ce qui représente environ 2,7 millions de New-Yorkais.

Les cas de SG semble avoir atteint un sommet à la mi-mars car, selon les chercheurs, moins de patients présentant des symptômes légers ont demandé des soins et les États ont mis en œuvre des interventions qui ont permis de réduire les taux de transmission. Sachant qu’au 28 mars, près de la moitié des États américains avaient mis en place des mesures de confinement.

« Nos résultats suggèrent que les conséquences terribles du Covid-19 auraient moins à voir avec la létalité du virus qu’avec la rapidité avec laquelle il a pu se propager au sein des populations au départ », avance Silverman. « Un taux de mortalité plus faible associé à une prévalence plus élevée de la maladie et à une croissance rapide des épidémies fournit une explication alternative au grand nombre de décès et à la saturation des hôpitaux que nous avons observés dans certaines régions du monde ».

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