Derrière un plateau trompeur, le variant anglais croît et va bientôt faire exploser les hospitalisations, estime une étude de l'Inserm
Le plateau actuel des admissions à l'hôpital pour Covid-19 est trompeur, estime une modélisation de l'Inserm. Il cache le reflux de la souche historique et la poursuite de la croissance exponentielle du variant anglais. Qui se fera durement sentir dans les toutes prochaines semaines.
Sous le plateau, la vague. La stagnation actuelle des admissions journalières à l’hôpital pour cause de Covid-19 est la « résultante d’un équilibre entre le recul de la souche historique […] et la croissance rapide du variant britannique », estime une étude de l’Inserm, Santé publique France et Orange Labs publiée le 14 février.
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Conséquence, « Le variant britannique devrait devenir majoritaire fin février-début mars en France […] (mi-février en Ile-de-France). Dans l'absence de mesures de contrôle renforcées, une croissance rapide des cas est attendue dans les semaines à venir » écrivent, avec Daniel Lévy-Bruhl de Santé publique France, les chercheuses de l’Inserm Laura Di Domenico, Chiara E. Sabbatini, Giulia Pullano et Vittoria Colizza.
Modèle à 2 souches calibré sur la première étude flash de prévalence du variant anglais
Ces chercheuses avaient déjà modélisé l’augmentation des admissions à l’hôpital en France à cause de l’arrivée de ce variant avec un modèle à 2 souches s’appuyant sur le modèle de transmission développé par l’Inserm pour le Covid-19. La contagiosité du variant anglais est supposée être de 50% supérieure à celle de la souche classique. Pour cette nouvelle étude, leur modèle a été calibré à partir des pénétrations du variant britannique B.1.1.7 mesurées par la première enquête flash (3,3% des nouveaux cas du 7-8 janvier en France, 6,9% en Ile-de-France) et validé par les résultats préliminaires de la deuxième enquête flash, du 27 janvier.
En attendant le séquençage des prélèvements de cette deuxième enquête, les chercheuses estiment le nombre de cas de variants en comptabilisant entre 70% et 100% des cas positifs dont le gène S n’a pas été détecté par les tests RT-PCR Thermo-Fischer (la première enquête flash avait estimé cette proportion à 70%). Ce qui donne une prévalence du B.1.1.7 au 27 janvier de 9,8% à 14% des nouveaux cas en France (13,7% à 19,5% en Ile-de-France).
Les mesures actuelles font reculer la souche classique
Les chercheuses ont ensuite ajusté leur modèle pour reproduire au mieux les données d’admissions à l’hôpital jusqu’au 7 février (semaine 5). Elles concluent à l’efficacité sur la souche historique des mesures de distanciation sociale prises en janvier, avec un recul des admissions à l’hôpital correspondantes et un nombre de reproduction R égal à 0,95. En revanche, les admissions liées au variant B.1.1.7. ne sont pas suffisamment freinées. Elles suivent une croissance exponentielle, pour le moment masqué par le reflux de la souche historique
L’extrapolation à partir de la semaine 6 (la semaine dernière) est réalisée selon trois scénarios. Le premier, central sur la figure ci-dessous, correspond au maintien des mesures de distanciation sociale actuelle. Le deuxième, représenté à gauche, suppose un renforcement modéré des mesures, avec une situation comparable à la phase allégée du second confinement, aboutissant à un R réduit de 10%. Le troisième scénario correspond à un assouplissement des mesures (R augmenté de 10%).
Les figures du haut modélisent les admissions hebdomadaires à l'hôpital pour la France, celles du bas pour l'Ile-de-France. Les points représentent les données observées jusqu'à la semaine 5. Le trait plein noir le nombre total d'admissions calculé par le modèle, le trait plein vert les admissions dues au variant et le trait en pointillés celles dues à la souche classique.
Les chercheuses en concluent que « le renfort des mesures de distanciation sociale présente clairement l’avantage de gagner du temps en prolongeant le plateau avant la résurgence attendue des contaminations ». Mais, en l’absence de mesures encore plus rigoureuses, la remontée des admissions à l’hôpital paraît inéluctable.
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