Un papier accepté dans PLoS Compuationel Biology
Cazelles, B., Champagne, C., Van Yen, B. N., Comiskey, C., Vergu, E., & Roche, B. (2021). A mechanistic and data-driven reconstruction of the time-varying reproduction number: Application to the COVID-19 epidemic. medRxiv.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.02.04.21251167v2
Résumé:
Le nombre reproduction effectif (Reff) est un paramètre épidémiologique important qui caractérise la transmissibilité d’un agent pathogène. Cependant, ce paramètre est difficile à estimer en présence d’une transmission silencieuse et/ou d’une variation importante dans la déclaration du nombre de personnes infectées. Cette variation peut se produire en raison de l’absence de tests appropriés, d’interventions du système de santé et/ou de changements dans le comportement des gens durant une épidémie. C’est exactement la situation à laquelle nous avons été (et sommes encore) confrontés durant cette pandémie de COVID-19.
Nous avons proposé d’estimer ce Reff pour le SARS-CoV-2, en proposant un modèle de sa propagation qui considère un taux de transmission qui varie dans le temps. Ce taux de transmission est modélisé par un processus Brownien. Le modèle a ensuite été ajusté par inférence bayésienne en utilisant des jeux de données hospitalières en France et en Irlande. Cette approche mécaniste nous permet de reconstruire l’évolution temporelle du taux de transmission du COVID-19 à partir des seules données disponibles sans faire d’hypothèses spécifiques, le taux de transmission suit un processus stochastique élémentaire contraint par les observations.
Cette approche nous permet de suivre à la fois le cours de l’épidémie de COVID-19 ainsi que l’évolution temporelle de son Reff. Elle permet ainsi dévaluer et d’interpréter l’évolution de la transmission en fonction des différentes stratégies de contrôle mises en place pour maitriser les vagues épidémiques. Ainsi nous avons pu estimer une réduction de plus de 80% pour la première vague dans toutes les régions étudiées mais une réduction plus faible pour la deuxième vague lorsque l’épidémie était moins active. Pour la troisième vague, en Irlande, la réduction a de nouveau été très significative (>70%).