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Covid-19 : les évènements de «super propagation» plus nombreux que prévu

Une analyse mathématique sur la propagation du coronavirus révèle que la prévention de grands rassemblements pourrait réduire considérablement les taux d'infection à la Covid-19.

Covid-19 : les évènements de \ Dmytro Varavin/iStock




L'ESSENTIEL
  • Limiter les rassemblements à 10 personnes permettrait de réduire considérablement la transmission du virus.
  • Les chercheurs ont défini un supercontaminateur comme celui qui transmet le virus à au moins 6 personnes.
  • Les évènements de super propagations sont beaucoup plus fréquents que ce que l'on imagine.
Dans l'épidémie de Covid-19, il y a parmi nous des supercontaminateurs qui sont responsables de la majorité des infections. Environ 10% des malades seraient responsables de 80% des contaminations selon des scientifiques de la London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM). Une nouvelle étude réalisée par des chercheurs américains du MIT suggère que des évènements de “super-propagation” seraient aussi responsables d’un grand nombre d’infections. Ils suggèrent que limiter les rassemblements permettrait de réduire considérablement les infections. Les résultats ont été publiés le 2 novembre dans la revue PNAS.

Un supercontaminateur infecte au moins 6 autres personnes

Les chercheurs ont également développé un modèle mathématique de transmission de la Covid-19 qu'ils ont utilisé pour montrer que limiter les rassemblements à 10 personnes ou moins pourrait réduire considérablement le nombre d'événements de super-propagation et réduire le nombre total d’infections.

Les chercheurs avancent que pour le virus SRAS-CoV-2, le taux de reproduction de base est, le fameux R, est de 3. Cela signifie qu’une personne infectée contamine trois autres personnes en moyenne. Mais ce chiffre, qui est une moyenne, varie grandement entre les individus. Certains ne contaminent personne quand d’autres, les supercontaminateurs, peuvent infecter des dizaines de personnes. Les chercheurs ont défini un supercontaminateur comme celui qui transmet le virus à au moins 6 personnes.

Mais les scientifiques se sont aussi rendus compte que les événements où une personne infecte plus de six autres personnes sont beaucoup plus fréquents que ce à quoi on pourrait s’attendre. “Les événements de super-propagation sont probablement plus importants que la plupart d’entre nous ne l’avaient initialement réalisé, avance James Collins, professeur en génie biomédicale et science au MIT et auteur de l’étude. Même s’il s’agit d’événements extrêmes, ils sont probables et se produisent donc probablement à une fréquence plus élevée que ce que nous pensions. nous avons beaucoup plus de chances de maîtriser cette pandémie.”

Les responsables de l'étude se sont intéressés à 60 événements de super-propagation. Parmi eux, 45 sont relatifs à la crise sanitaire actuelle et 15 sont liés à l'épidémie de SRAS-CoV de 2003. Au cours de la plupart de ces événements, entre 10 et 55 personnes ont été infectées mais deux d'entre eux, durant l'épidémie de 2003, ont impliqué plus de 100 personnes.

Limiter les rassemblements à 10 personnes

Selon les données existantes, la probabilité d'un événement de super propagations diminue de façon exponentielle à mesure que le nombre d'infections s'éloigne de la moyenne de trois. L’équipe de chercheurs a constaté que ça n’est pas le cas pour le coronavirus.

Pour cela, ils ont utilisé des outils mathématiques du domaine de la théorie des valeurs extrêmes qui sont utilisés pour quantifier le risque d'événements dits “de grande queue”. En utilisant ces outils mathématiques, les chercheurs ont découvert que la transmission de coronavirus est similaire à une “grande queue”, ce qui implique que même si les événements de super-propagation sont extrêmes, ils sont toujours susceptibles de se produire. “Cela signifie que la probabilité d'événements extrêmes décroît plus lentement qu'on ne l'aurait imaginé, précise Felix Wong, auteur principal de l’article. Ces événements de très grande envergure, avec entre 10 et 100 personnes infectées, sont beaucoup plus courants que nous ne l'avions prévu.”

Les chercheurs estiment que leur modèle doit permettre d’anticiper les futurs évènements pour limiter les risques de propagation du virus. “Nous avons pensé qu'une analyse basée sur l'étude des événements de super-propagation et de la façon dont ils se sont produits dans le passé peut éclairer la manière dont nous devrions proposer des stratégies pour gérer et mieux contrôler l’épidémie, conclut Felix Wong. Cela nous donne une idée de la façon dont nous pourrions contrôler la pandémie en cours, c'est-à-dire en identifiant des stratégies qui ciblent les super-propagateurs. Une façon d'y parvenir serait, par exemple, d'empêcher quiconque d'interagir avec plus de 10 personnes lors d'un grand rassemblement.”

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