Nous avons construit un modèle probabiliste en utilisant les données sur les cas de mpox signalés et les données sur les voyages aériens internationaux pour estimer le risque d’importation correspondant sur le continent chinois entre le 14 avril et le 11 septembre 2022. Nous avons également simulé l’efficacité de deux stratégies de contrôle aux frontières et estimé la probabilité d’épidémie locale. en tenant compte de différents cas et paramètres d’importation.
Simulation de la propagation internationale de l’épidémie de mpox dans plusieurs pays de 2022 à 2023 et évaluation du risque d’importation sur le continent chinois
Pour quantifier le risque d’importation internationale de mpox depuis un emplacement source (i) (régions avec transmission continue de mpox) vers un emplacement de destination (j), nous devons connaître la taille de l’épidémie dans l’emplacement source (i) et la connectivité entre l’origine (emplacement (i)) et la destination (emplacement (j)) par le transport aérien. Nous avons supposé que les cas de mpox associés aux voyages qui contribuent à la propagation internationale résident principalement dans les grandes zones métropolitaines dotées de centres de transport aéroportuaires internationaux. Ainsi, nous avons considéré un total de 39 114 cas de mpox survenus dans 39 zones métropolitaines comprenant des aéroports internationaux majeurs dans les 12 principaux pays touchés par le mpox (fichier supplémentaire 1 : tableaux S2 et S3) et évalué leur risque d’exportation vers le continent chinois. Plus précisément, nous avons obtenu la série chronologique d’incidence du mpox acquise en dehors de la Chine continentale au niveau national auprès de Global.health. [26]. Nous avons supprimé de notre analyse tous les cas liés aux voyages et avons supposé que le reste des cas résidaient dans le lieu de déclaration et que l’infection avait été contractée dans le lieu de déclaration. Nous avons ensuite décomposé la série chronologique au niveau national en niveaux métropolitains proportionnels à la taille relative de l’épidémie d’une zone métropolitaine par rapport à son total national. Pour chaque infection mpox à l’emplacement source (i), nous avons supposé que l’individu infecté ne pouvait voyager en avion international que pendant la période d’incubation de (tau) jours (c’est-à-dire avant l’apparition des symptômes), ce que nous avons dessiné à partir d’une distribution lognormale avec une moyenne de 8,94 jours et un écart type de 4,19 (fichier supplémentaire 1 : tableau S4). Pour chaque cas, nous avons supposé qu’il y avait un délai de (sigma) jours entre l’apparition des symptômes et la date de déclaration, en nous basant sur une distribution binomiale négative gonflée à zéro avec une moyenne de 6,48 jours et un écart type de 28,2 jours ( Fichier supplémentaire 1 : Figure S1, Section S4). Par conséquent, si un cas de mpox est signalé à la date (t), cette personne infectée pourrait potentiellement voyager à l’étranger entre la date (t-sigma) et la date (t-sigma -tau), c’est-à-dire pendant sa période d’incubation.
Nous avons ensuite estimé la probabilité de voyages aériens internationaux à l’aide des données sur les voyages aériens origine-destination fournies par OAG. La pandémie a grandement influencé le transport aérien mondial. Nous avons considéré un scénario pré-pandémique (limite supérieure) utilisant les données de voyages aériens de l’année 2019 et un scénario péri-pandémique (limite inférieure) utilisant les données de voyages aériens de l’année 2022. Pour chaque scénario de voyages aériens, si nous désignons le volume total de voyages aériens au mois (m) de l’emplacement (i) à l’emplacement (j) comme ({Phi }_{ij}^{m}) (fourni par OAG ), le taux de transport aérien international par habitant ({phi }_{ij}) peut être exprimé sous la forme ({phi }_{ij}=frac{{Phi }_{ij}^ {m}}{{N}_{i}{D}_{m}}), où ({N}_{i}) est la population totale de l’emplacement (i) et ({ D}_{m}) est le nombre de jours du mois (m). Nous avons ensuite parcouru tous les cas mpox et simulé chacune de leurs trajectoires aériennes potentielles pendant leur période d’incubation (tau) : à partir du début de la période d’incubation (t-sigma -tau), pour chaque jour en avant (t{prime}) jusqu’à la fin de la période d’incubation (t-sigma), si l’individu voyagerait à la date (t{prime}) est simulé comme un processus de Bernoulli avec la probabilité de voyager ({p}_{i}left(t{prime}right)) depuis l’emplacement (i) est donnée par ({p}_{i}={sum } _{j}{phi }_{ij}left(t{prime}right)). Étant donné que l’individu voyagerait le (t{prime}), alors la destination (j) du voyage international serait décidée sur la base d’une distribution de Bernoulli généralisée avec la probabilité conditionnelle de voyager vers un endroit spécifique ( j) donné par (frac{{phi }_{ij}left(t{prime}right)}{{sum }_{j}{phi }_{ij}left( t{prime}right)}) et la simulation pour cet individu infecté se termine. La simulation de l’individu infecté prendrait également fin si, à la fin de sa période d’incubation (t-sigma), l’individu infecté ne voyageait pas, et cet individu resterait comme cas local de mpox dans l’emplacement (i ). Une fois que nous avons parcouru toutes les infections mpox dans le monde, nous pourrions résumer le nombre cumulé d’importations mpox de l’emplacement (i) à l’emplacement (j) jusqu’au point temporel (t), noté ({m} _{ij}gauche(tdroite)). Nous avons répété l’intégralité de la simulation 200 fois au total et obtenu la distribution de ({m}_{ij}left(tright)), notée (Pleft({m}_{ij} left(tright)right)) pour capturer la nature stochastique du processus modélisé (fichier supplémentaire 1 : figure S2). Nous pourrions estimer la moyenne et l’intervalle de confiance à 95 % (quantiles de 0,025 et 0,975) de ({m}_{ij}left(tright)) sur la base de (Pleft({m}_{ij} gauche(tdroite)droite)). Pour garantir la validité de notre modèle, nous avons effectué une analyse de validation des importations de mpox parmi les pays où des rapports consécutifs de cas de mpox avec des antécédents de voyages internationaux étaient disponibles, le volume de voyages aériens pré-pandémique et péri-pandémique mentionné ci-dessus fixant la limite supérieure et limite inférieure des risques d’importation, respectivement (fichier supplémentaire 1 : figure S3).
Quantifier l’efficacité du contrôle aux frontières contre les cas de mpox associés aux voyages
Pour quantifier l’efficacité des politiques de contrôle aux frontières, nous avons d’abord considéré un scénario (appelé scénario 1 ci-après) qui est conforme à la politique actuelle de quarantaine pandémique de la Chine continentale pour l’entrée à la frontière : selon les lignes directrices récemment publiées (1er juillet 2022) pour mpox prévention et contrôle par la Commission nationale de la santé de la République populaire de Chine, tous les voyageurs internationaux entrant sur le continent chinois, en particulier ceux qui ont voyagé dans des régions où une épidémie de mpox est en cours dans les 21 jours suivant leur entrée à la frontière, doivent subir un test de dépistage du mpox pendant leur quarantaine obligatoire dans le cadre de la réponse à la pandémie sur le continent chinois [27]. Pendant la quarantaine, les individus sont également soumis à un dépistage des symptômes liés au mpox, notamment de la fièvre et des éruptions cutanées. Les personnes symptomatiques ayant voyagé depuis des pays où l’épidémie a eu lieu, ayant été en contact étroit avec des cas confirmés ou en contact avec des animaux infectés seraient définies comme des cas suspects (fichier supplémentaire 1 : tableau S5). Une fois détectés, ils seront signalés aux centres locaux de contrôle et de prévention des maladies (CDC) et seront transférés vers des hôpitaux désignés pour une observation médicale de 21 jours, et un test PCR pour les échantillons/écouvillons/sang des lésions sera effectué. Compte tenu de la variation des durées de quarantaine obligatoire en cas de pandémie (allant de 7 à 21 jours) ainsi que de l’incertitude quant à la proportion de personnes atteintes d’infections à mpox se conformant à l’auto-déclaration, nous avons utilisé un modèle mathématique pour évaluer la proportion d’infections à mpox importées détectées après filtrage à l’entrée (fichier supplémentaire 1 : section S8). Nous avons également envisagé un autre scénario hypothétique (appelé scénario 2 ci-après) de contrôle plausible à l’entrée du mpox en l’absence de politique de quarantaine pandémique de la Chine continentale pour les voyageurs internationaux (un scénario pré-pandémique). Dans ce scénario, les voyageurs internationaux ayant un lien épidémiologique autodéclaré avec le mpox doivent se soumettre à une observation médicale pour déceler des symptômes liés au mpox (par exemple, fièvre, éruption cutanée, lymphadénopathie) au cours desquels ils s’abstiennent de toute activité sexuelle, en plus d’autres mesures de précaution. [28]. Dès l’apparition des symptômes, un cas suspecté de mpox doit s’auto-isoler et se faire tester. Nous avons également évalué l’efficacité de cette politique de contrôle des voyages (fichier supplémentaire 1 : section S8).
Estimation de la probabilité d’une épidémie locale
Suivant la solution analytique de Hartfield et al. de la probabilité d’épidémie en fonction du nombre de reproduction de base ({R}_{0}) et du paramètre de surdispersion (k) [29] (Fichier supplémentaire 1 : Section S9), nous avons exploré la plage de probabilité d’épidémie de mpox avec un infecteur initial introduit dans la population à haut risque en Chine continentale, avec ({R}_{0}) allant de 1,1 à 2,0 et paramètre de dispersion (k) allant de 0,1 à 1,2 (Fig. 4a). Notre meilleure estimation pour ({R}_{0}) pour l’épidémie de mpox de 2022 est de 1,8, selon une étude récente menée par Kwok et al. [30]et nous avons considéré un paramètre de dispersion plausible (k) de 0,88 en ajustant la distribution binomiale négative du nombre de partenaires sexuels parmi les HSH en Chine. [31, 32] (Fichier supplémentaire 1 : Figure S4). Pour ({R}_{0}) = 1,8 et (k) = 0,88, nous avons exploré comment la probabilité d’épidémie changerait en fonction du nombre de cas de mpox importés manqués par le processus de contrôle aux frontières (Fig. 4b). Pour comprendre l’effet de la vaccination d’urgence sur la prévention de la probabilité d’une épidémie, nous avons utilisé ({R}_{t}) pour représenter la protection fournie par la vaccination d’urgence. La relation peut être illustrée par ({R}_{t}={R}_{0}times S), dans laquelle S représente la proportion de la population sensible au mpox. Nous avons ignoré la complexité des différentes EV de la vaccination mpox à une ou deux doses aux États-Unis. [33, 34]. Nous avons simplement supposé que 20 % de la population à haut risque était efficacement vaccinée, d’où ({R}_{t}) = 1,46.
Explorer la contribution du transport aérien et de la taille de la population active d’HARSAH sur l’épidémie en Chine
De juin à novembre 2023, la Chine a connu une certaine épidémie. Nous avons extrait le nombre mensuel de cas de mpox déclarés par la province et mis en œuvre un modèle linéaire généralisé pour témoigner de la contribution du volume des voyages aériens et de la taille de la population active d’HARSAH au niveau provincial estimée par Hu et al. [35]. Nous avons modélisé avec la permutation de ces deux métriques et l’interaction.
Toutes les analyses ont été effectuées dans R (version 4.1.1 ; R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche ; https://www.r-project.org/).
2024-02-29 07:43:57
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