À combien d'autres personnes une personne infectée propagera-t-elle l'infection? Bim / E + via Getty Images
Si vous avez vu le film de 2011 "Contagion", À propos d'une pandémie mondiale d'un nouveau virus, vous avez entendu le terme" R0 ".
Prononcé «R naught», ce n'est pas seulement du jargon composé à Hollywood. Il représente un concept important en épidémiologie et est un élément crucial de la planification de la santé publique lors d'une épidémie, comme la pandémie actuelle de coronavirus qui se propage dans le monde depuis sa première identification en Chine.
Les scientifiques utilisent R0 - le numéro de reproduction - décrire l'intensité d'une flambée de maladie infectieuse. Les estimations de R0 ont joué un rôle important dans la caractérisation des pandémies ou des grandes flambées médiatisées, Pandémie de SRAS en 2003, Pandémie de grippe H2009N1 1 et par Épidémie d'Ebola 2014 en Afrique de l'Ouest. C'est quelque chose que les épidémiologistes tentent de résoudre à propos du SRAS-CoV-2, le virus qui cause COVID-19.
Combien va se propager une maladie?
La définition officielle du R0 d'une maladie est le nombre de cas, en moyenne, qu'une personne infectée causera pendant sa période infectieuse.
R0 décrit le nombre de cas de maladie qu'une personne infectée continuera à provoquer - dans ce scénario imaginé R0 = 2. The Conversation, CC BY-ND
Le terme est utilisé de deux manières différentes.
Le nombre de reproduction de base représente le potentiel épidémique maximal d'un agent pathogène. Il décrit ce qui se passerait si une personne infectieuse entrait dans une communauté entièrement sensible, et est donc une estimation basée sur un scénario idéalisé.
Le nombre de reproduction effectif dépend de la sensibilité actuelle de la population. Cette mesure du potentiel de transmission est probablement inférieure au nombre de reproduction de base, en fonction de facteurs tels que le fait que certaines personnes soient vaccinées contre la maladie ou que certaines personnes soient immunisées en raison d'une exposition antérieure au pathogène. Par conséquent, le R0 effectif change avec le temps et est une estimation basée sur une situation plus réaliste au sein de la population.
Il est important de réaliser que R0 de base et efficace dépendent de la situation. Il est affecté par les propriétés de l'agent pathogène, telles que son degré d'infection. Elle est affectée par la population hôte - par exemple, la sensibilité des personnes en raison de leur état nutritionnel ou d'autres maladies qui peuvent compromettre leur système immunitaire. Et il est affecté par l'environnement, y compris des facteurs tels que la démographie, les facteurs socioéconomiques et climatiques.
Par exemple, R0 pour la rougeole varie de 12 à 18, en fonction de facteurs tels que la densité de la population et l'espérance de vie. Il s'agit d'un grand R0, principalement parce que le virus de la rougeole est hautement infectieux.
En revanche, le virus de la grippe est moins infectieux, avec son R0 allant de 2 à 3. La grippe, par conséquent, ne provoque pas les mêmes flambées explosives que la rougeole, mais elle persiste en raison de sa capacité à muter et à échapper au système immunitaire humain.
Qu'est-ce qui rend R0 utile en santé publique?
Le démographe Alfred Lotka a proposé le nombre de reproduction dans les années 1920, comme mesure du taux de reproduction dans une population donnée.
Dans les 1950s, l'épidémiologiste George MacDonald a suggéré l'utiliser pour décrire le potentiel de transmission du paludisme. Il a proposé que si R0 est inférieur à 1, la maladie s'éteindra dans une population, car en moyenne une personne infectieuse se transmettra à moins d'une autre personne sensible. En revanche, si R0 est supérieur à 1, la maladie se propage.
Lorsque les agences de santé publique déterminent comment faire face à une épidémie, elles essaient de ramener le R0 à moins de 1. C'est difficile pour des maladies comme la rougeole qui ont un R0 élevé. Il est particulièrement difficile pour la rougeole dans les régions densément peuplées comme l'Inde et la Chine, où R0 est plus élevé, par rapport aux endroits où les gens sont plus dispersés.
Pour le Pandémie de SRAS en 2003, les scientifiques ont estimé le R0 d'origine à environ 2.75. Un mois ou deux plus tard, le R0 effectif est tombé en dessous de 1, grâce à l'effort considérable qui a été consacré aux stratégies d'intervention, y compris les activités d'isolement et de quarantaine.
Cependant, la pandémie s'est poursuivie. Alors qu'en moyenne, une personne infectieuse a été transmise à moins d'une personne sensible, parfois une personne a transmis des dizaines, voire des centaines d'autres cas. Ce phénomène est appelé super étalement. Les autorités ont documenté à plusieurs reprises les événements de super épandage au cours de l'épidémie de SRAS à Singapour, Hong Kong et Pékin.
Les habitants de Hong Kong, préoccupés par la propagation du coronavirus depuis la Chine continentale, portent des masques faciaux en février 2020. Photo AP / Vincent Yu
R0 pour coronavirus SARS-CoV-2
Un certain nombre de groupes ont estimé R0 pour ce nouveau coronavirus. Le groupe Imperial College a estimé que R0 quelque part entre 1.5 et 3.5. La plupart des simulations de modélisation qui projettent de futurs cas utilisent des R0 dans cette plage.
Ces différences ne sont pas surprenantes; il existe une incertitude sur bon nombre des facteurs qui entrent dans l'estimation de R0, comme dans l'estimation du nombre de cas, en particulier au début d'une éclosion.
Sur la base de ces estimations actuelles, les projections du nombre futur de cas de coronavirus sont lourdes d'incertitudes et seront probablement quelque peu inexactes.
Les difficultés se posent pour plusieurs raisons.
Premièrement, les propriétés de base de ce pathogène viral - comme la période infectieuse - sont encore inconnues.
Deuxièmement, les chercheurs ne savent pas combien de cas bénins ou d'infections qui n'entraînent pas de symptômes ont été omis par la surveillance, mais propagent néanmoins la maladie.
Troisièmement, la majorité des personnes qui s'attaquent à ce nouveau coronavirus se rétablissent et sont alors probablement immunisées contre une nouvelle attaque. On ne sait pas comment la sensibilité changeante de la population affectera la propagation future de l'infection. À mesure que le virus s'installe dans de nouvelles régions et communautés, il rencontre des personnes dont l'état de santé varie et qui affectent leur sensibilité aux maladies, ainsi que différentes structures sociales, qui affectent toutes deux sa transmissibilité.
Enfin, et probablement la raison la plus importante, personne ne connaît les impacts futurs des mesures actuelles de lutte contre les maladies. Les estimations actuelles des épidémiologistes de R0 ne disent rien sur la façon dont des mesures telles que restrictions de voyage, distanciation sociale ainsi que efforts d'auto-quarantaine influencera la propagation continue du virus.
A propos de l'auteur
Joseph Eisenberg, professeur et président d'épidémiologie, Université du Michigan
Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.
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