Les scientifiques constatent que 78% des personnes ne présentent pas de symptômes de coronavirus – voici ce que cela pourrait signifier

La pandémie de COVID-19 continue de se propager, avec 1,4 million de cas et près de 75 000 décès signalés dans le monde au 7 avril . Pour ralentir la propagation et réduire la mortalité, les gouvernements du monde entier ont mis en place des mesures de distanciation sociale. Lorsque ces mesures seront levées, la " courbe épidémique aplatie " devrait recommencer à augmenter en l'absence de vaccin.

Comme la plupart des tests ont lieu dans des hôpitaux au Royaume-Uni et dans de nombreux autres pays, le les cas confirmés jusqu'à présent capturent largement les personnes qui présentent des symptômes. Mais pour prévoir avec précision les conséquences de la levée des restrictions, nous devons comprendre combien de personnes atteintes de COVID-19 ne présentent pas de symptômes et dans quelle mesure elles sont contagieuses.

Une étude récente, publiée dans le British Medical Journal a suggéré que 78% des personnes atteintes de COVID-19 n'ont aucun symptôme.

Les résultats sont en ligne avec les recherches d'un village italien à l'épicentre de l'épidémie montrant que 50% -75% étaient asymptomatique mais représente «une formidable source» de contagion. Une étude islandaise récente a également montré qu'environ 50% de ceux qui se sont révélés positifs au COVID-19 dans un exercice de test à grande échelle étaient asymptomatiques .

Pendant ce temps, un rapport de l'OMS a trouvé que «80% des infections sont bénignes ou asymptomatiques, 15% sont des infections graves et 5% sont des infections critiques». Bien que nous ne sachions pas quelle proportion de ces 80% étaient purement asymptomatiques, ni exactement comment les cas ont été comptés, cela indique à nouveau une grande majorité de cas qui ne vont pas à l'hôpital et sont testés.

La nouvelle étude BMJ est apparemment différent des résultats d'études antérieures à la pandémie, qui suggéraient que la proportion complètement asymptomatique de COVID-19 était petite: 17,9% sur le Diamond Princess Cruise Ship et 33,3% en japonais personnes qui ont été évacuées de Wuhan.

Le nouveau document est basé sur des données rassemblées que les autorités chinoises ont commencé à publier quotidiennement à partir du 1er avril sur le nombre de nouveaux cas de coronavirus asymptomatiques dans le pays. Il indique que «au total, 130 des 166 nouvelles infections (78%) identifiées dans les 24 heures de l'après-midi du mercredi 1er avril étaient asymptomatiques». Ils disent que les 36 cas symptomatiques "impliquaient des arrivées d'outre-mer", citant la Commission nationale chinoise de la santé.

Les nouvelles données BMJ sont extrêmement importantes car la majorité des nouvelles informations et conclusions publiées quotidiennement dans le monde proviennent de la proportion potentiellement faible de personnes qui ont montré des symptômes, ont demandé de l'aide à l'hôpital, ont effectué un test et se sont révélés positifs. Ceci est différent des épidémies précédentes telles que le SRAS, où la plupart des infections étaient symptomatiques et pouvaient être retracées.

En fin de compte, des tests d'anticorps généralisés qui ne sont toujours pas imminents, pourront nous dire comment beaucoup de gens ont déjà eu COVID-19. Cela donnera une meilleure approximation du nombre total d'infections.

Par exemple, si les tests d'anticorps suggèrent qu'une grande proportion de la population a déjà eu le COVID-19, il y a moins de risques que des cas asymptomatiques et non diagnostiqués propagent l'infection. une fois les restrictions levées. Mais si seule une très faible proportion de la population a été infectée, la levée des mesures de distanciation sociale peut devoir être retardée jusqu'à ce que les stratégies de vaccination soient prêtes à être mises en œuvre.

Ajustement des modèles

La modélisation mathématique nous permet de développer un cadre dans lequel imiter la réalité en utilisant des expressions et des paramètres basés sur ce que nous savons de la propagation du virus. Les modèles peuvent être affinés pour reproduire les aspects connus – par exemple le nombre d'infections et de décès signalés par COVID-19. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour faire une prédiction de l'avenir.

Idéalement, un modèle mathématique pour la propagation des maladies infectieuses devrait être basé sur des paramètres comprenant la population de personnes sensibles, celles exposées au virus, celles infectées par le virus et ceux récupérés du virus. Le groupe infecté par le virus peut en outre être divisé en groupes de population asymptomatiques et symptomatiques qui peuvent être modélisés séparément. Mais actuellement, il y a de grandes incertitudes autour de ces chiffres.

Les nouvelles informations seront cruciales pour résoudre certaines de ces incertitudes et développer des cadres de modélisation plus robustes et plus fiables. En effet, bien que la modélisation ait un fort pouvoir prédictif, elle n'est aussi bonne que les données qu'elle utilise.

Les données actuellement utilisées proviennent de personnes qui ont été testées positives aux infections à COVID-19. Et si les infections asymptomatiques représentent une grande proportion des infections à COVID-19, comme les estimations récentes semblent le suggérer, alors un certain nombre de paramètres du modèle doivent potentiellement être affinés et reconsidérés. Nous ne savons pas combien de personnes les modèles actuels supposent être asymptomatiques, mais cela pourrait être différent des 78% nouvellement suggérés.

L'augmentation de ce nombre réduirait considérablement le taux de létalité – la proportion de décès par nombre d'infections. En effet, bien que le nombre de décès liés au COVID-19 soit clairement dénombrable, ces nouvelles preuves suggèrent qu'il y a beaucoup plus d'infections que nous ne le pensions, avec une grande proportion asymptomatique.

Il existe également très peu d'informations disponibles pour estimer le paramètre du modèle décrivant le temps nécessaire à une infection pour passer de asymptomatique à symptomatique. Une étude de Singapour a suggéré que la progression se produit en un à trois jours. Confirmer cela changera notablement les prédictions du modèle.

Donc, alors que la nouvelle étude suggère qu'une grande proportion de personnes pourraient déjà avoir eu COVID-19, nous ne pouvons pas le dire avec certitude. En fin de compte, nous avons besoin d'une stratégie de test d'anticorps à large spectre pour le confirmer. pensez à assouplir les mesures de distanciation sociale. J'espère qu'un tel test sera disponible très bientôt.

Cet article est republié de The Conversation par Jasmina Panovska-Griffiths Chercheur principal et chargé de cours en modélisation mathématique, UCL sous licence Creative Commons. Lisez l'article original .