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Malgré l'avalanche de chiffres, la dynamique de l'épidémie de Covid-19 reste bien mal connue

Anaïs Marechal

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Malgré l'avalanche de chiffres, la dynamique de l'épidémie de Covid-19 reste bien mal connue

Les calculs du fameux R de l'épidémie sont très approximatifs, surtout celui estimé à partir des tests (SIDEP).

© SPF

Scruté à la loupe, le nombre de reproduction R(t) est estimé à partir de données peu robustes ou retardées faute de véritable mesure de la prévalence du Covid-19. Sans compter qu'un paramètre clé de son calcul ne correspond pas a priori à la situation française.

Chaque semaine, les chiffres de Santé publique France (SPF) tombent. Nouveaux cas, hospitalisations, soldes des réanimations, décès, positivité des tests… Les indicateurs de la pandémie de Covid-19 se sont multipliés. Pourtant, difficile de prétendre avoir une mesure fiable de la progression de l'épidémie en temps réel. Et les estimations du fameux nombre de reproduction R(t) sont des approximations bien peu satisfaisantes de la réalité.

La mesure-clé de l’épidémie, c'est la prévalence de l’infection, soit la proportion de la population infectée en un jour donné. « Elle est inconnue en France, les résultats des tests ne sont pas représentatifs de la population générale », pointe l’épidémiologiste Catherine Hill. Les résultat des millions de tests réalisés reflètent d'abord notre stratégie de dépistage, notamment les capacités de tests et le ciblage des personnes testées. En déduire l'incidence du Covid-19 (la proportion de la population infectée sur une période donnée) mène donc à des valeurs erronées a priori.

La prévalence pourrait pourtant être mesurée

La prévalence n'est pourtant pas inaccessible. « Au Royaume-Uni, la prévalence est estimée grâce à une campagne de tests RT-PCR menée sur des échantillons représentatifs de la population », souligne Catherine Hill. Initiée par l’Imperial College de Londres et l’Ipsos MORI, l’étude React mesure la prévalence depuis mai.

Durant six périodes de deux à quatre semaines, environ 150 000 personnes ont envoyé leurs auto-prélèvements naso- et oropharyngés aux laboratoires – soit un total de 920 000 personnes aujourd’hui – qui les ont analysés par RT-PCR. Les derniers résultats montrent un doublement de la prévalence entre début et fin octobre, et une stabilisation ou une baisse transitoire de l’épidémie début novembre.

Faute de mieux : un R basé sur des données hospitalières

Faute d'une telle mesure de la prévalence en France, les épidémiologistes estiment le fameux nombre de reproduction R(t) à partir d'un taux d'incidence sur 7 jours glissants basé soit sur les nouveaux cas, soit sur les décès, soit sur les hospitalisations. « Nous ne considérons dans nos modèles que les données d’hospitalisation, réanimation et décès, explique Mircea T. Sofonea, épidémiologiste à l’Université de Montpellier. Ce sont les seules stables dans le temps et exhaustives. » Le R(t) le plus robuste est donc calculé avec des données hospitalières qui reflètent avec un retard de quelque 12 dix jours à plus de trois semaines la dynamique des contaminations.

Second problème : un paramètre-clé de ce calcul du R(t) est le temps de génération, soit le nombre de jours séparant l’infection d’une personne et le moment où elle en infecte une autre. Presque impossible à déterminer, il est approché par l’intervalle sériel : la durée qui sépare l’apparition des symptômes chez la personne malade et chez celle qu’elle infecte. « On le mesure avec des enquêtes terrain sur des paires infecteurs/infectés, dont on connaît avec certitude les jours d’apparition des symptômes », détaille Mircea T. Sofonea.

Un intervalle sériel tiré de pays asiatiques

Or cela n'a jamais été fait en France. « Nous utilisons les données provenant de pays asiatiques, cela influe sur la fiabilité du calcul du R(t) », relève Mircea T. Sofonea. Car l’intervalle sériel dépend de la contagiosité du virus mais aussi du comportement social des gens et notamment de leurs contacts. En juillet, une étude publiée dans Science a montré que cet intervalle est passé de 7,8 à 2,6 jours en un mois en Chine, du fait des mesures d’isolement.

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