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24/03/2020 09:31 EDT

COVID-19: les données incertaines compliquent la modélisation de la maladie

Voyez pourquoi les données dont les experts disposent restent remplies d'incertitudes.

Getty Images
Que les modèles soient absolument exacts ou non, les experts soulignent l’importance de s’en tenir aux mesures de distanciation sociale.

Lorsque Caroline Colijn analyse le nombre quotidien de nouveaux cas de COVID-19 au Canada, elle cherche certaines choses en particulier.

En tant qu’experte en modélisation des maladies, elle explique que les effets des mesures que nous prenons en ce moment pour limiter la propagation du nouveau coronavirus pourraient ne pas apparaître avant des semaines.

Mais lorsqu’ils apparaîtront, si les méthodes sont efficaces, on devrait constater une baisse du nombre de nouveaux cas par rapport aux jours précédents, pour finalement en arriver à aucun nouveau cas.

«Tant que les tests demeurent constants, observer des hausses plus faibles ou aucune hausse ou une baisse — tout cela serait bien», a indiqué Mme Colijn, qui est titulaire de la chaire de recherche Canada 150 en mathématiques pour l’évolution, l’infection et la santé publique à l’Université Simon Fraser, en Colombie-Britannique.

La baisse du nombre de nouveaux cas est cruciale pour «aplatir la courbe», une expression jadis considérée comme du jargon mathématique, mais qui fait désormais partie du langage de tous les jours à mesure que le public se renseigne sur la pandémie.

Lorsque les experts en santé parlent de la courbe en ce qui concerne la COVID-19, ils font référence au nombre de cas actifs au fil du temps. Dans une pandémie, l’objectif est de s’assurer que le sommet de la courbe tombe en dessous de la capacité du système de santé à y faire face.

En vidéo: Qu’est-ce que ça veut dire «il faut aplatir la courbe»? 

 

Mais le défi pour les mathématiciens et le gouvernement fédéral est un manque de données dans certains cas et ce que Mme Colijn a appelé du «bruit» dans les données dans d’autres cas, ce qui rend difficile la prévision de l’évolution de la maladie au Canada.

Lundi, la ministre de la Santé, Patty Hajdu, a déclaré que le gouvernement fédéral continuait de demander aux provinces de publier des données plus précises, et a offert de l’aide au besoin.

La vice-première ministre Chrystia Freeland a déclaré que le premier ministre Justin Trudeau devait soulever ces questions lors d’un appel avec les premiers ministres, lundi soir.

De l’incertitude dans les graphiques

Ashleigh Tuite, professeure agrégée d’épidémiologie à l’Université de Toronto, a expliqué que les graphiques qui circulent et qui montrent la trajectoire potentielle de la COVID-19 au Canada sont accompagnés «d’un grand nombre d’incertitudes» pour plusieurs raisons.

Premièrement, nous en apprenons encore sur la transmission et le comportement de la maladie. Deuxièmement, les cas confirmés reflètent le passé récent, pas le présent, en raison de la période d’incubation du virus. Et troisièmement, les protocoles de test ont changé et de nombreuses personnes qui présentent des symptômes compatibles avec la COVID-19 ne seront jamais testées, ce qui signifie que les modélisateurs n’ont pas de chiffres précis avec lesquels travailler.

«Malheureusement, la réalité est que les données dont nous disposons pour avoir une idée de ce qui se passe en ce qui a trait à la transmission de la maladie sont assez compliquées», a-t-elle noté.

Ces lignes épurées que vous voyez dans les graphiques ne reflètent pas vraiment ce que nous allons voir en réalité.Ashleigh Tuite, professeure agrégée d’épidémiologie à l’Université de Toronto

Pourtant, les modélisateurs font ce qu’ils peuvent avec les données disponibles. Dans les modèles de Mme Tuite, le pire des cas verrait environ 70 % de la population canadienne contracter la COVID-19. Le meilleur scénario serait un vaccin, mais cela n’arrivera pas à court terme.

En réalité, nous sommes quelque part au milieu, où des mesures telles que la distanciation sociale et l’auto-isolement seront essentielles pour aplatir la courbe, a-t-elle souligné.

Retarder le pic reste l’objectif

Peu de temps après la fermeture des écoles en Ontario, Mme Tuite a créé un modèle montrant que l’éloignement social pouvait retarder le pic de l’épidémie pour une période pouvant aller jusqu’à un an et réduire le nombre de cas dans cette province de 50 à 60 %.

«Ce délai est important, car il nous donne le temps de renforcer les capacités» du système de santé pour faire face à la COVID-19, a-t-elle indiqué. «Mais même lorsque la distanciation sociale a lieu, au pic, on a tout de même plus de cas que la capacité actuelle que nous avons.»

La capacité du système de santé à faire face au nouveau coronavirus est également une cible mouvante et le facteur limitant avec la COVID-19 a généralement été les ventilateurs et les lits d’hôpital. Mme Tuite a expliqué avoir créé des modèles à l’aide d’une estimation de 1600 ventilateurs en Ontario, mais a noté que le nombre de ventilateurs pourrait augmenter avec le temps.

Que les modèles soient absolument exacts ou non, Mmes Tuite, Colijn et d’autres ont souligné l’importance de s’en tenir aux mesures de distanciation sociale, même si elles ne semblent pas initialement fonctionner.

Le danger d’assouplir les règles trop tôt

La période d’incubation signifie qu’il y aura un retard et qu’un assouplissement trop précoce de la pratique pourrait conduire à des secondes vagues de transmission du virus.

«L’assouplissement de la distanciation sociale a été une raison pour laquelle il pourrait y avoir eu une deuxième vague de SRAS et de H1N1», a noté Jane Heffernan, directrice du centre de modélisation des maladies de l’Université York à Toronto.

Mme Colijn affirme qu’en ce moment, maintenir la distanciation sociale est «super important».

«Il est vraiment tentant de penser “OK, nous l’avons fait pendant un jour ou deux”, puis d’assouplir un peu parce que c’est vraiment difficile à faire», a déclaré Mme Colijn.

«Mais je pense qu’en ce moment, la meilleure chose que les Canadiens puissent faire est vraiment de maintenir ces mesures de distanciation sociale et d’essayer d’aplatir cette courbe afin que (...) même si nous observons encore des augmentations, elles soient aussi petites que possible et qu’elles soient loin de l’endroit où elles auraient été si nous avions laissé tout inchangé.»