Covid-19 : le début de la pandémie aurait pu être détecté des semaines en avance

Les systèmes de surveillance de la grippe ont mis en évidence une augmentation anormale des cas de maladies respiratoires environ 13 semaines avant le pic de cas de Covid-19 dans plusieurs pays.

Qu’aurait-on pu faire différemment si on avait détecté l’arrivée du Covid-19 des semaines en avance ? La pandémie a surpris la planète entière et la plupart des pays ont réagi uniquement lorsqu’il était déjà trop tard et que le nombre de cas montait en flèche. Aurait-on pu éviter cet emballement avec un système d’alerte précoce ? Il s’agissait d’une maladie jusqu’alors inconnue, donc un système dédié au Covid-19 était bien sûr impossible. Mais d’autres systèmes de surveillance déjà en place auraient pu mettre en évidence une hausse anormale des cas de maladies respiratoires.

Cela a d’ailleurs été le cas, grâce au système global de surveillance de l’influenza (virus responsable de la grippe) de l’OMS. Une étude publiée le 19 juillet 2022 dans le journal Plos Medicine par des chercheurs de l’Université de Washington (États-Unis) a montré que ce système a détecté l’arrivée du coronavirus dans plusieurs pays bien avant qu’on ait les outils pour le reconnaître. Et même s’il est maintenant trop tard pour le Covid-19, cette étude met en lumière un outil pour être plus réactifs lors des prochaines pandémies.

Un système de surveillance déjà existant
L’étude a analysé les données de ce système de surveillance (nommé Flunet) allant de janvier 2015 à décembre 2020, afin de comparer la période pandémique à celle avant l’arrivée du coronavirus. Ces données, mises à jour chaque semaine, rapportent le nombre de personnes qui se font soigner pour des symptômes proches de ceux de la grippe (fièvre et toux), le nombre de ces cas où le virus de l’influenza a été détecté, ainsi que le nombre de cas où ce virus n’est pas détecté. Un grand nombre de pays participent à ce système, dont 28 ont été sélectionnés pour cette étude, en fonction du nombre de cas de Covid-19 confirmés en 2020 et de la solidité des données répertoriées par Flunet. La France, le Brésil, le Pérou, les États-Unis et le Royaume-Uni ont ainsi participé.

Les chercheurs ont regardé de près le nombre de cas non causés par le virus de la grippe, en prenant comme base ce nombre par semaine entre 2015 et 2019 afin de mettre en évidence toute hausse anormale en 2020. Sans surprise, le nombre moyen de cas par semaine était plus élevé en 2020 que dans les années précédentes : dans les pays à haut revenu, le nombre moyen par semaine est passé de 194 à 274, à cause principalement d’augmentations très fortes au début de l’année 2020. Ces augmentations anormales étaient visibles dans 19 des 28 pays étudiés. Et dans 16 de ces pays, cette augmentation devenait détectable des semaines avant le pic officiel des cas de Covid-19.

La hausse des cas était détectée des semaines avant le pic officiel
Ainsi, la hausse des cas de Covid-19 a été détectée dès la deuxième semaine de janvier en Espagne, deux mois avant le pic de cas de la première vague. Ce décalage était d’un mois et demi au Royaume-Uni, d’un mois aux États-Unis et de trois semaines en France. Dans sept pays (dont le Pérou et le Mexique, parmi les plus touchés par la pandémie), le décalage était supérieur à 12 semaines.

“Pendant la première année de la pandémie de Covid-19, nous avons trouvé des hausses de cas de maladies respiratoires hors grippe bien avant que les flambées de cas n’aient été rapportées, ce qui suggère que le Covid s’est propagé beaucoup plus vite que ce que ces rapports indiquaient, explique la chercheuse Natalie Cobb, auteure de l’étude, dans un communiqué. Nous proposons d’utiliser ces systèmes de surveillance de maladies respiratoires pour identifier toute nouvelle flambée en temps réel, comme un système d’alerte précoce.”

Pour cela, les auteurs soulignent l’importance de renforcer ces systèmes de surveillance et d’améliorer la collecte de données avec des réseaux de sites de détection de pathogènes, afin d’optimiser notre réponse lors des futures pandémies et ainsi limiter leur impact.

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