Vaccination Covid-19 : quel est le rôle réel des données épidémiologiques ?

Le 12 juillet dernier, durant l’allocution du chef de l'État, il avait été évoqué un chiffre alarmant de 40 000 nouveaux cas par jour d’ici le 1er août. En arrière plan, apparaissaient 3 courbes qui semblaient appuyer le propos sans toutefois être expliquées, ni commentées. Quelques jours après, ces mêmes chiffres et courbes, issus d’une modélisation et projection épidémiologique réalisée par l’institut Pasteur au début de l’été, étaient repris en partie par la presse régionale

Il est par ailleurs courant d’entendre dans les médias « mainstream », depuis le début de l’épidémie, les chiffres de nombre de cas, de personnes en réanimation ou encore décédées, tout cela annoncé au jour le jour… Or, pour ce type de phénomènes, il est essentiel de resituer à chaque instant ces mêmes chiffres dans la tendance et dynamique qui se dessinent semaines après et semaines, puis de se limiter ensuite à des anticipations à court terme seulement, au regard de scénarios clairement annoncés comme raisonnables ou au contraire catastrophistes. En effet, il apparaît raisonnable de projeter les simulations que sur les quelques semaines à venir (d’autant que la valeur du taux de reproduction R(t) n’est définie que sur un pas de temps hebdomadaire), à partir de la situation en cours, et non celle d’il y a 1 an auparavant, par exemple. En outre, évoquer des périodes plus lointaines, comme les mois à venir, devient rapidement spéculatif et donc questionnable en termes de mesures et décisions sanitaires et sécuritaires qui peuvent ensuite en découler.

D’autre part, les modèles numériques employés pour réaliser de telles projections sont diversement complexes. Ils peuvent prendre en compte l’âge des populations et les risques associés à chaque classe d'âge (modèles structurés par âge), le taux de vaccination global ou par classe d’âge à l’instant de la projection, les données relatives à la mobilité globale et parfois même des conditions météorologiques/saisonnières. L’institut Pasteur, au même titre que de nombreuses équipes de recherche en Europe ou aux États-Unis dans le domaine de la modélisation épidémiologique, développe ce type de modèles. Cependant, dans l’étude citée plus haut, apparemment considérée afin de prendre une décision politique uniforme et radicale, correspondait à la projection d’une exponentielle simple selon des valeurs de R(t) choisies de manière empirique, avec quelques considérations quant au taux d’immunité préexistant (qu’il s’agisse de la vaccination comme des cas déjà infectés) mais aucune, en revanche , pour des facteurs cruciaux comme la structure d'âges de la population française concernée.

Examinons maintenant, pour la même période d’août-début septembre, les sorties d’un modèle mis en ligne et actualisé régulièrement par l’Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) de l’Université de Washington. Nous avons reporté dans la figure ci-dessous les sorties du modèle depuis 1 an (parties du haut) puis les données (partie du bas) issues de la base de donnée ourworldindata sur la même durée, à la fois pour le nombre de nouveaux cas dépistés et de personnes hospitalisées en réanimation.


Lecture : résultats de la modélisation de l’IHME (en faut), puis les données des suivis effectifs (en bas). Lecture : résultats de la modélisation de l’IHME (en faut), puis les données des suivis effectifs (en bas).


Nous constatons une bonne correspondance entre les données relevées et celles simulées rétrospectivement (pour le nombre de cas, il est généralement admis que l’on dépiste environ la moitié de la population réellement infectée, malgré l’intensification des tests) en termes de tendances. La droite verticale en pointillés représente la fin de la série « mesurée » et donne lieu ensuite à une projection qui dépend fortement des conditions initiales, puis scénarios envisagés. Dans les projections montrées ici, la mobilité est considérée comme étant revenue à un niveau comparable à celui du début de 2020 (soit absence de mesures de freinage type couvre-feu ou confinement), un accroissement de la vaccination échelonné sur les 90 jours à venir, et un recul progressif de l’usage du masque global (incluant donc l’extérieur). De ce que l’on peut voir dans ces conditions (la courbe violette en haut à gauche), il n’y aurait qu’un rebond assez modéré de l’épidémie à ce stade avec environ 13 000 cas dépistés/jour au plus haut du pic à venir début août. A titre de comparaison, la courbe rouge simule une projection avec les taux de vaccination actuels (soit environ 50 % de l’ensemble des plus de 12 ans) ainsi qu’un abandon généralisé du port du masque. Ceci aboutirait à un chiffre plus élevé d’environ 20 000 cas dépistés/jour, toutefois toujours nettement inférieur au pire des cas évoqués précédemment dans la publication de l’institut Pasteur du début d’été. Une tendance similaire est observée pour ce qui est de l’évolution possible des réanimations (courbe verte en haut à droite), avec un décalage habituel d’environ 10 jours pour ce qui est de l’atteinte du pic. Ainsi, on pourrait remonter à près de 2000 personnes en soins intensifs durant le mois d’août 2021. Ceci reste toutefois à relativiser, car un tel niveau avait été systématiquement et largement dépassé entre la mi-octobre 2020 et mi-juin 2021 (avec notamment 2 pics atteignant 5 à 6000 personnes en réanimations, en novembre 2020 et avril 2021). Il est enfin à noter les intervalles de confiance (zones colorées autour des courbes) qui s’élargissent très rapidement, rendant peu fiables les projections au-delà de la mi-août. 

Quelles conclusions et décisions pertinentes, en fonction des projections et modélisations ?

Un autre modèle CovidSIM (version 5), rendu public et entièrement accessible sur le site de l’Imperial College de Londres, a été testé afin de simuler les évolutions à venir en France durant l’été 2021 selon différents scénarios. Pour les 4 scénarios envisagés, nous avons paramétré les facteurs suivants :

Scénario vaccination « inexistante » : taux d’immunité global < 5 %, comparable à l’été 2020

Scénario vaccination « actuelle » : taux de vaccination > 80 % pour les plus de 65 ans et d’environ 50 % pour la population totale de plus de 15 ans

Scénario « anglais/espagnol » qui correspond à la couverture et répartition vaccinale de ces pays actuellement : taux de vaccination > 95 % pour les plus de 65 ans et d’environ 55 % pour la population totale de plus de 15 ans

Scénario de la vaccination « totale » à l’échéance de septembre, comme actuellement visée par le gouvernement : taux de vaccination > 95 % pour l’ensemble de la population totale de plus de 15 ans

Enfin, le taux de reproduction de base R(t) a été choisi croissant, allant de 2,2 (mi-juillet) à 3 (septembre 2021) du fait de l’introduction progressive, puis prédominance forte du variant Delta sur cette période. Ceci aboutit à un Reffectif, celui que l’on observe concrètement du fait de l’immunité acquise par ailleurs, augmentant progressivement de 1,3 à 1,8 sur la même période estivale, en fonction des scénarios précédents.


Lecture : l’encadré du haut à gauche représente les paramètres d’entrée relatifs aux nombres de personnes (en millions) considérées comme immunisées au sein des différentes classes d’âges. Ce scénario vaccination « actuelle » est obtenu à partir des données de vaccination renseignées par classe d’âge au 21 juillet 2021 (source : covidtracker.fr) dans l’encadré en haut à droite. L’Encadré du bas représente les entrées pour la simulation associée au scénario vaccination « totale ». Lecture : l’encadré du haut à gauche représente les paramètres d’entrée relatifs aux nombres de personnes (en millions) considérées comme immunisées au sein des différentes classes d’âges. Ce scénario vaccination « actuelle » est obtenu à partir des données de vaccination renseignées par classe d’âge au 21 juillet 2021 (source : covidtracker.fr) dans l’encadré en haut à droite. L’Encadré du bas représente les entrées pour la simulation associée au scénario vaccination « totale ».


Ci-dessous, nous obtenons les sorties du modèle selon les différents scénarios. Si la situation avait été comparable à celle de 2020 en termes de vulnérabilité des populations, notamment pour les personnes les plus âgées, alors nous aurions pu effectivement craindre une croissance exponentielle très forte correspondant à la courbe bleu clair. Les 3 autres scénarios, avec des taux de vaccination gradués, aboutissent à des résultats globalement similaires, soit un retard considérable de la vague vers le mois de septembre, voire plus tard à l’automne. Toutefois, comme indiqué auparavant avec le modélisation fournie par l’IHME, les incertitudes deviennent dès lors très élevées et les projections peu fiables au-delà de la fin août. 
D’autre part, nous constatons que les données réelles (partie du bas de la figure) évoluent différemment selon les classes d’âges. Contrairement à ce qui avait été observé en octobre-novembre 2020, puis avril 2021, les courbes associées aux plus de 60 ans ne suivent plus la tendance de celles des adultes plus jeunes et des adolescents. Il apparaîtrait même une nette prépondérance de l’augmentation chez les 20-39 ans, avec une progression exponentielle forte comparable à la courbe bleue clair de la modélisation du haut. Ceci pourrait s’expliquer d’une part avec le taux de vaccination bien plus faible parmi cette tranche d’âge (35-40 %), surtout en comparaison avec les plus de 60 ans (70-85 %), puis d’autre part du fait d’une mobilité et contacts accrus chez les plus jeunes en période estivale.

Lecture : en haut, modélisation CovidSIM de l’évolution du nombre total de nouveaux cas/jour, puis projections à partir du 21 juillet selon les 4 scénarios. En bas, données correspondantes relevées par classes d’âges (source : covidtracker.fr) Lecture : en haut, modélisation CovidSIM de l’évolution du nombre total de nouveaux cas/jour, puis projections à partir du 21 juillet selon les 4 scénarios. En bas, données correspondantes relevées par classes d’âges (source : covidtracker.fr)

Si on s’intéresse ensuite aux conséquences en termes d’hospitalisations en soins intensifs (figure suivante) l’effet « retard » précédemment modélisé se retrouve également pour les scénarios impliquant une couverture vaccinale au moins équivalente à la situation actuelle. Aussi, nous constatons une bonne correspondance avec les données réelles à ce stade, puisqu'on atteindrait désormais un plateau (le flux des entrées étant compensé par celui des sorties) alors que l’épidémie, au niveau des cas dépistés précédemment évoqués, avait réaugmentée significativement depuis la première semaine de juillet (le Reffectif ayant amorcé sa remontée dès la fin juin). Le décalage d’une dizaine de jours entre l’apparition de l'infection, puis l’hospitalisation et enfin passage en réanimation n’ayant plus systématiquement lieu, qu’il s’agisse des sorties de modèles comme des données relevées. En d’autre termes, à la différence des vagues précédentes, la dynamique des cas les plus graves semblerait désormais être décorrélée et plus lente que la dynamique globale de l’épidémie.


Lecture : en haut, modélisation CovidSIM de l'évolution du nombre total de personnes en réanimation, puis projections à partir du 21 juillet selon les 4 scénarios. En bas, données correspondantes relevées par classes d’âges (source : covidtracker.fr) Lecture : en haut, modélisation CovidSIM de l'évolution du nombre total de personnes en réanimation, puis projections à partir du 21 juillet selon les 4 scénarios. En bas, données correspondantes relevées par classes d’âges (source : covidtracker.fr)

Ainsi, l’ensemble de ces modélisations montre l’importance cruciale de la situation de départ, puis des scénarios considérés en termes de taux d’immunité (naturelle et/ou vaccinale) par classes d’âge. Ces sorties de modèles doivent toujours être considérées avec prudence (ce qui est d’ailleurs rappelé systématiquement dans les documents émis par l’institut Pasteur, par exemple) et au regard de la tendance évolutive réelle. Ils constituent des outils d’aide à la décision, pas de prédiction d’événements ensuite anticipés de manière disproportionnée, selon l’usage qui en est fait.

En l’état, il ressortirait déjà un effet assez positif et significatif de la vaccination, y compris au taux actuel. Il est par ailleurs très probable que la rentrée 2021 soit nettement moins préoccupante que la précédente, même si le virus circulera certainement à nouveau parmi les enfants à ce moment-là, car le niveau de protection atteint au sein des classes d’âges les plus élevées, ainsi que chez les individus les plus à risques (immunodéprimés, co-morbidités, etc.), semble être dorénavant plutôt satisfaisant. Bien sûr, il serait souhaitable d’atteindre des taux de vaccination encore plus élevés pour les populations les plus vulnérables, à l’instar de ce qui a été obtenu en Espagne ou au Portugal quant aux individus plus de 70 ansCependant, on pourrait par la même occasion fortement questionner l’intérêt d’un choix « hégémonique », en l’occurrence celui d’une vaccination uniforme de l’ensemble de la population, alors que nous avons vu que la notion de risque serait désormais essentiellement liée à la structure d’âge et l’immunité associée. Quelle que soit l’échéance, il est vraisemblable que l’efficacité supplémentaire d’une telle stratégie vaccinale, aussi intensive, s’avérerait au final dérisoire en termes de réduction des risques et impacts sanitaires réels. En outre, est-il raisonnable et réaliste de penser que l’on pourrait éradiquer le virus du Covid par le seul fait d’une vaccination quasi-totale des populations occidentales, surtout dans un système mondialisé de libre échange et libre circulation des biens et individus ?

Enfin, quel serait le coût sociétal, en particulier pour la France, au niveau du respect des libertés individuelles comme de la cohésion de la nation, afin de parvenir à un gain qui serait plutôt d’ordre idéologique, voire essentiellement politique ? Il s’agit là d’un rapport bénéfice/risque, dépassant le seul cadre d’un objectif de résultat médical ou de contrôle épidémique, qu’il faudrait assurément prendre en compte au plus vite.




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