Les infections au COVID-19 augmenteront cet hiver, prédisent des chercheurs

Des chercheurs de Yale et de l’Université de Caroline du Nord à Charlotte ont prévu des poussées de COVID-19 au cours des mois d’hiver, ce qui pourrait aider les systèmes médicaux et de santé publique à réduire la transmission de la maladie.

Saumon fariné

00h40, le 27 novembre 2023

Un nouveau Yale étude la modélisation des tendances futures du COVID-19 a révélé que les cas augmenteraient probablement pendant les mois d’hiver.

Un groupe de chercheurs de Yale et de l’Université de Caroline du Nord à Charlotte a comparé et modélisé le COVID-19 avec ses précurseurs évolutifs, analysant le caractère saisonnier des poussées de COVID-19 à travers le monde.

“Cette recherche a montré les probabilités moyennes d’infections au COVID-19 sur un an étant donné que le virus est endémique”, a déclaré au News Jeffrey Townsend, professeur de biostatistique à l’École de santé publique. “C’est très utile à avoir.”

Townsend a noté qu’il y a eu plusieurs poussées de COVID-19 au cours des dernières années. Cependant, de nombreux chercheurs ont eu du mal à prévoir les cas internationaux de COVID-19 en raison de la variabilité entre les systèmes de santé mondiaux.

Towsend a ajouté que le COVID-19 est encore relativement jeune par rapport aux autres virus respiratoires.

«Nous commençons seulement à voir [COVID-19] infection humaine il y a quelques années et tout est dans la phase pandémique », a déclaré Townsend. “Si l’on essaie simplement de regarder quand les gens ont été infectés, la saison et le climat, il est très difficile de formuler des attentes.”

Inspirés par des recherches antérieures sur la longévité de l’immunité contre le COVID-19, Townsend et son équipe ont observé quatre autres coronavirus liés à l’évolution du COVID-19, présents depuis des décennies et provoquant un rhume. Selon Hayley Hassler, associée de recherche à l’École de santé publique et analyste principale des données de l’équipe, l’équipe a passé au crible diverses études de recherche sur différents coronavirus pour aider à prédire les tendances du COVID-19.

En comparant les séquences génétiques de différents coronavirus au COVID-19, les chercheurs ont pu dresser un arbre évolutif du virus.

Selon Hassler, les chercheurs ont découvert la proportion numérique d’infection pour chaque mois de l’année, ce qui a mis en évidence la fréquence à laquelle la fréquence des infections fluctue tout au long de l’année. La plupart des coronavirus présentaient des taux de transmission plus élevés pendant les mois d’hiver, bien qu’ils aient chacun eu des plages de mois distinctes pendant lesquelles l’infection était la plus élevée.

« À partir de là, le modèle exploite la relation évolutive des coronavirus pour prédire la proportion de cas mensuels de COVID-19 », a écrit Hassler dans un e-mail au News. « En ce sens, nous nous attendrions à ce que des coronavirus plus étroitement apparentés présentent des tendances similaires en termes de saisonnalité. »

Towsend a déclaré avoir localisé la fréquence relative de transmission du coronavirus dans les grandes villes tempérées. Les chercheurs peuvent alors prédire où la poussée de COVID-19 sera la plus répandue en fonction de la proximité des grandes villes.

Towsend et son équipe ont incorporé une abondance de données provenant de l’hémisphère nord, mais, en raison du nombre limité de données provenant de l’hémisphère sud, ils n’ont pas pu les inclure dans leur modèle.

“Malheureusement, il n’y a pas eu beaucoup de recherches dans le passé dans l’hémisphère sud, mais chaque endroit est important”, a déclaré Towsend.

Le modèle de l’équipe présentait également d’autres limites. Les ensembles de données impliquant des coronavirus plus anciens n’avaient pas de tranche d’âge standardisée. Certains ensembles de données étaient limités aux enfants tandis que d’autres contenaient des données provenant de plusieurs groupes d’âge. L’équipe ne sait pas non plus si le COVID-19 s’installera selon un schéma saisonnier cohérent.

Les recherches de Towsend et de son équipe prédisent les taux de transmission du COVID-19 une fois que le virus deviendra endémique, ou lorsqu’il commencera à suivre des schémas immunitaires réguliers et que la maladie se propagera à un faible niveau.

L’équipe estime néanmoins que leurs recherches bénéficieront aux professionnels de la santé publique. Aia Nisho ’21, co-auteur de l’étude qui a contribué à la rédaction du manuscrit, a déclaré que savoir quand et où le virus se trouvera peut aider les prestataires à réduire et à atténuer la transmission du COVID-19.

« Si nous ne prévoyons pas avec précision les épidémies, nous risquons de connaître des taux d’infection beaucoup plus élevés », a écrit Nisho dans un e-mail au News. « Dans les communautés « à risque », comme les hôpitaux et les maisons de retraite, cela se traduit par une augmentation du nombre de décès potentiels. J’espère que les résultats de ce projet seront utilisés pour diriger efficacement le financement vers l’éducation en matière de santé publique dans les communautés que nous avons constatées les plus à risque à différents moments de l’année.

Dans le Connecticut, il y a eu 1 375 cas de COVID-19 cas la semaine dernière.