Omicron : une inconnue de plus qui tombe à un mauvais moment. La cinquième vague monte, on aurait préféré une nouvelle plus rassurante. J’ai choisi cette image de bandit manchot pour illustrer un doute : remettre une pièce dans la machine, d’autant plus qu’il n’y a rien à gagner.

On n’en a pas fini, par Daniel Le Breton

Il n’est pas facile de rester zen pourtant c’est conseillé avec le Covid. La situation de l’Europe du Nord et de l’Est s’améliore, les pays comme l’Autriche, l’Allemagne, le Danemark et les Pays Bas se dirigent vers le maximum de leur pic désormais, les points d’inflexion sont passés. Ce n’est pas encore le cas de la France, le Sud de l’Europe y viendra encore plus tard. Par rapport à mon point du 20 novembre les choses évoluent peu si ce n’est qu’il faut s’attendre à un glissement dans le temps avec un pic dans la seconde semaine de décembre probablement, et une pression hospitalière maximale pendant les congés de fin d’année comme l’illustre ce scénario pour les entrées à l’hôpital.

Voici ce qu’on obtient en superposant un graphique de référence de Pasteur concernant les admissions à l’hôpital, publié début octobre dernier, avec les observations (le gros trait bleu plein) suivies de la gaussienne (les points bleus) de la désormais célèbre « cinquième vague » :

En gros c’est la vague estivale qui se répète à l’hôpital (maxi 1145 admissions le 24 août dernier) mais avec un nombre de cas supérieur qui atteindra voir dépassera le cap des 35 000 en moyenne par jour (on en est à presque 28 000). Si ça vous rassure on peut considérer que la vaccination contribue à limiter l’effet sur l’hôpital d’une vague de contamination plus haute que la précédente pour diverses raisons (regardez-vous dans un miroir et culpabilisez un bon coup).

Que peut-il bien arriver après Noël en l’absence supposée d’Omicron? Que ça recommence à cause des congés scolaires de fin d’année, puis que ça se calme avant de repartir avec les congés d’hiver, puis que ça se calme à nouveau avant de rebondir avec les congés de Pâques. Et à partir de là, on peut espérer souffler un peu jusqu’en juillet, lorsque ça tentera de repartir pour un tour complet. Il y a environ deux mois entre le début des congés et le pic d’entrées à l’hôpital, donc le temps va encore sembler long dans les services hospitaliers et ça pourrait tourner à la bérézina si Omicron est vraiment méchant et s’installe.

A moins que d’aucuns se décident à se vacciner pour contribuer à limiter la transmission du virus delta dans un élan tardif de générosité altruiste symbole de fraternité nationale (ou de trouille de se retrouver en réanimation ou au cimetière), ou que les autorités jettent leur dévolu sur la vaccination des plus jeunes pour essayer de dompter la bête et éviter de fâcher des électeurs un brin égoïstes et déjà très récalcitrants, on est partis pour des vagues à répétition sans compter Omicron. Politiquement, la situation est extrêmement sensible, et « la décision qui s’impose » pourrait bien être de ne rien décider du tout. Même s’il est caricatural, le Ministre Allemand de la Santé n’a pas complètement tort, alors bonne chance aux non vaccinés pour le prochain tirage. Passons maintenant à l’omicron.

Spécial Omicron

Cela fait plus de quinze jours que le variant a été détecté en Afrique du Sud et j’ai du mal à croire que la précipitation des évènements en France (rappel à 50 ans, puis envisagé par la HAS à 40 ans et finalement à 18 ans moins de 24h plus tard, « en toute indépendance ») soit étrangère à ce phénomène.

Attention certaines données déjà publiées sont erronées. Les choses importantes à savoir :

• Taux de vaccination complète : 24% de la population totale en Afrique du Sud contre 69% en France.

• Le variant lui-même a beaucoup de mutations ce qui explique en soi son classement « préoccupant ». Voici le graphique qui génère la panique par une mauvaise interprétation des chiffres à mon sens :

C’est à partir de là qu’on affirme qu’il est beaucoup plus transmissible, car son délais de domination (100 %) est court, mais ça, c’est un biais cognitif quelque part. En effet l’omicron a la chance exceptionnelle d’arriver au moment ou le delta disparait, ce qui n’a pas été le cas ni pour le béta ni pour le delta. Et c’est aussi là un paramètre principal de substitution.

Une simulation par les gaussiennes donne 3 semaines pour arriver à 100% dans ces conditions ce qui est conforme aux chiffres présentés par l’Afrique du Sud. L’omicron rentre dans du beurre. Ce ne sera pas le cas en Europe avec sa grande vague de delta. Cela ne présage pas de sa virulence, la courbe de croissance des cas est d’apparence normale, mais on manque encore de recul. Ce qui milite dans le sens d’une plus grande transmissibilité c’est le fait que des voyageurs vaccinés reviennent avec. Ca veut peut-être dire que la barrière de transmission des vaccins actuels est encore affaiblie. L’Afrique du Sud va savoir la première de quoi il retourne en examinant les entrées à l’hôpital pour les comparer à la proportion de vaccinés dans la population. Pour savoir s’il est plus dangereux que le delta l’examen du taux de personnes en soins intensifs parmi les hospitalisés donnera une bonne indication, en attendant le verdict des spécialistes de l’ARNm. Mais tout cela demande un peu de temps car il faut accumuler des cas. Aujourd’hui il y a un peu plus de 3000 cas par jour ce qui représenterait 3400 cas chez nous compte tenu des populations respectives, ca ne doit pas faire beaucoup de monde à l’hôpital avec l’omicron. Pour y voir un peu mieux on peut s’aider du R_eff :

• L’allure du R_eff est typique d’un démarrage, et n’est pas spécialement impressionnante pour un démarrage dans un quasi vide viral.

On a vu nettement plus haut par le passé, avec des chiffres dépassant 10 de R_eff dans des conditions similaires. Si le R_eff ne s’envole pas cela voudra dire que le variant n’est pas spectaculairement plus transmissible que le delta. L’affaire est donc à suivre de près sans semer la panique générale par goût du sensationnel, tant que des données plus précises ne sont pas disponibles. On en saura déjà plus dans une ou deux semaines.

Daniel Le Breton

Et ça continue… par JCD

Depuis une dizaine de jours, R_effectif est autour de 1,7 pour les contaminations et autour de 1,3 pour les réanimations (R s’interprète dans ce cas comme le taux de croissance hebdomadaire des entrées en réanimation). Ces valeurs sont assez élevées, surtout les contaminations. La différence entre ces deux chiffres s’explique par une circulation plus forte du virus chez les gens qui ne vont pas à l’hôpital (tant mieux). La dernière étude ComCor estivale de Pasteur qui traite notamment des sources de contaminations (lieux, personnes…) indique en effet que les retraités ont 0,5 fois moins de chance d’être infectés qu’un employé, lui-même 1,6x moins qu’un étudiant.

Ces chiffres sont stabilisés sur des valeurs plus hautes que ce à quoi on s’attendait (R était à 1,15 lors du dernier article), fruit de l’effet relativement imprévisible de l’hiver et de l’ajustement (prévisible ?) des comportements des uns et des autres (relâchement des mesures barrières).

Ceci nous donne la simulation suivante (basée sur un R en légère croissance jusqu’au 15/12, croissance contrebalancée par l’effort vaccinal et l’immunité naturelle qui progressent inexorablement)

Le drapeau vert passe donc à l’orange clair puisqu’on passe d’un pic estimé à 1 250 lits dans le précédent article à 3 000 lits (soit un peu plus haut qu’en août). Le pic de lits reste ancré sur les premiers jours de janvier, pas de changement là-dessus. La redescente en janvier est liée à l’atteinte d’une « immunité collective précaire hivernale » c’est à dire à l’atteinte d’un nouveau seuil d’immunité vaccinale + naturelle qui fait reculer doucement le virus, en l’état des mesures sanitaires/gestes barrières. Les pays de l’Est de l’Europe semblent avoir atteint ce seuil chez eux. Comme on l’a vu cet été, ce seuil est difficile à évaluer principalement à cause du rôle des invisibles asymptomatiques. Le boost 3^ème dose va aussi aider à ralentir les contaminations. Le nombre de cas peut donc très bien plafonner à 60 000 cas mi-décembre ou dépasser les 100 000 si le pic est atteint une semaine après. Donc il faut rester prudent puisque une semaine en plus ou en moins veut aussi dire +/- 1 000 lits. Janvier est encore un peu loin pour avoir des certitudes. Tout ceci, bien sûr, ne tient pas compte du nouveau variant Omicron dont ne sait à peu près rien aujourd’hui et qui pourrait s’inviter au banquet en début d’année prochaine.

Et le passe sanitaire dans tout ça ?

Episode 1 : sa mise en place et les effets escomptés.

Avec quelques mois de recul et toutes les données recueillies, on peut se risquer à une première évaluation des effets du passe sanitaire. Essayons de comprendre (deviner ?) les raisons qui ont poussé à sa mise en place généralisée dans les bars, restaurants etc. dès le mois d’août.

Seuls les aspects sanitaires du passe sont évoqués. Les aspects politiques (pourquoi le passe dans les restaurants et pas dans le métro ? Le passe crée-t-il une forme d’inégalité entre citoyens ? etc…) ne sont pas abordés dans l’article (chacun ayant probablement sa vérité sur le sujet).

Le 12 juillet dernier, suite à l’allocution de E. Macron annonçant l’extension massive du passe sanitaire (notamment dans les bars/restaurants/discothèques) le 9 août, une vague de vaccination a pris corps jusqu’au 19 août. En regardant les courbes, on peut estimer à 5 millions de français (= 7,5% des français) le « surplus » de gens vaccinés jusqu’au 19 août, date à laquelle le taux de vaccination quotidien retrouve son niveau du 12 Juillet.

Quelques jours avant l’allocution, Pasteur présentait les courbes suivantes, peu rassurantes (et sans doute à la base des décisions politiques) pour modéliser la montée inéluctable du delta :

La courbe bleue plus épaisse n’est pas issue de Pasteur mais essaye de reproduire leur scénario le plus défavorable soit un pic à environ 14 500 lits de réanimation autour du 15 septembre. Cette courbe a été obtenue avec mon modèle habituel en changeant un unique paramètre qui est le taux d’asymptomatiques.

Évidemment, les courbes ne sont pas identiques car leur modèle est beaucoup plus sophistiqué (ex : prise en compte de la contamination par strate d’âge) et les hypothèses pas forcément toutes identiques (ex : ma durée de séjour moyen en réanimation est un peu plus courte ce qui explique en partie une redescente plus rapide).

Les hypothèses principales sont néanmoins les mêmes et notamment l’hypothèse centrale de l’impact du vaccin sur la re-transmission du virus : -80% (chiffre retenu par Pasteur et expliqué plus bas).

On peut imaginer que la décision politique de mise en place du passe ait été largement provoquée par ces simulations alarmistes. Le passe peut répondre à 2 objectifs (sanitaires) : augmenter rapidement le nombre de gens vaccinés et diminuer drastiquement les contaminations en lieu clos.

Ceci nous permet de construire une première simulation qui est : quel aurait été l’effet de ces 5 millions de français vaccinés, sur le scénario du pire énoncé par Pasteur ?

Une deuxième hypothèse cruciale à prendre est le nombre de contaminations qui ont lieu dans les bars, discothèques et autres lieux fermés. Pour les restaurants, par exemple, Pasteur l’estimait à 12% à l’automne (étude ComCor fin 2020) mais très faible pour l’été 2021 grâce aux terrasses (étude ComCor récente citée plus haut). Le risque relatif de contamination est par contre de 3,4 pour les discothèques et 1,9 pour les bars nous indique cette même étude (pour les moins de 40 ans) sans préciser le % total de contaminations afférentes. Nous prendrons 10% des contaminations, de manière arbitraire, faites dans ces lieux (car je ne trouve ce chiffre nulle part). Ce chiffre peut tout à fait être argumenté à la baisse ou à la hausse, disons qu’il va servir d’étalon pour la discussion qui ne manquera pas de s’en suivre.

Une troisième hypothèse est l’effet du passe sur les contaminations à l’intérieur de ces lieux : 12,5 fois moins environ (d’après le calcul fait ici, toujours sur la base du 80% cité ci-dessus et qui correspond au risque relatif 0,2 = (1-60%)*(1-50%)). Donc les 10% « choisis » deviennent quasiment 0% avec le passe.

Une deuxième simulation peut ainsi être élaborée en rajoutant aux 5 M de vaccinés en plus l’effet des environ 10% de contaminations (chiffre arbitraire) hebdomadaires en moins qui ont lieu grâce au passe.

On en tire ce graphique :

• Trait plein : scénario pessimiste Pasteur reconstitué.

• Tirets : scénario avec effet des 5 millions de vaccinés supplémentaires.

• Pointillés : scénario avec effet des 5 millions de vaccinés supplémentaires + passe sanitaire dans les lieux collectifs concernés.

Constat :

La simulation ‘vaccinés supplémentaires’ fait baisser le pic de 11%

La simulation ‘vaccinés supplémentaires’ + passe sanitaire dans les lieux collectifs fait baisser le pic de 30% (NB : ce chiffre passe de 30% à 21% si j’avais pris 5% au lieu de 10% pour ce qui est des contaminations en lieux collectifs)

Ces simulations sont basées, rappelons-le une nouvelle fois par prudence, sur une hypothèse centrale d’efficacité des vaccins sur les re-contaminations à -80%, efficacité dont l’amplitude n’est pas complètement établie avec certitude à ce jour. Par ailleurs le chiffre de 10% (contaminations en lieux collectifs concernés par le passe sanitaire) est arbitraire (mais réaliste !). Les scénarios moins pessimistes de Pasteur sont encore plus « rabotés » par ces mesures sanitaires car ils ont un pic plus tardif ce qui laisse notamment au boost vaccinal estival le temps de devenir pleinement opérationnel (2^ème dose + 7 jours, pour rappel).

La mise en place du passe sanitaire (et les effets dus à l’annonce !) sont donc, à l’aune de ces simulations et hypothèses qui pouvaient être faites au début de l’été, une mesure sanitaire qui avait beaucoup de sens en France et en Europe au vu des données disponibles début juillet et des prévisions de pic fin septembre/début octobre.

Néanmoins, nous avons tous pu constater que le pic de réanimation a eu lieu le 1^er septembre, soit minimum 2 à 3 semaines avant ‘ce qui était prévu’. Une fois n’est pas coutume, rien ne s’est passé comme attendu avec le virus.

Quel a donc été l’effet réel du passe sur le pic de l’été et sur cette fin d’année ? Réponse dans l’épisode 2 du prochain article.

JCD

Ça monte quand même, vu simulateur CT, par Philippe Brouard

Automne 2021 versus automne 2020, remontons un an en arrière, d’un côté nous n’avions pas commencé les vaccinations, et de l’autre nous n’étions pas encore concernés par la courses des variants. Maintenant, près de 80 % de la population française est vaccinée et nous luttons contre le variant delta (voire omicron), qui est « plus agressif » que la souche originale alpha. Deux forces antagonistes s’affrontent : les mutations qui usent d‘un avantage avec un effet plus contaminant versus les protections qui sont activées par la vaccination en masse et les gestes barrière. Qui l’emporte ? Est-on mieux protégé en ce moment ? Tentative de réponse en quelques indicateurs.

Va-t-on moins à l’hôpital lorsqu’on est détecté positifs ? Le modèle de calcul à compartiments du simulateur permet de déduire un % de transition entre l’état Positif au SARS-CoV-2 et l’état nouveau patient Hospitalisé. Voici l’évolution de ce taux.

On constate que depuis un an il y a un avantage à moins aller à l’hôpital. Ça serait environ divisé par deux. C’est une bonne nouvelle. Pourvu que cette tendance se poursuive, affaire à suivre.

Puis quand on est hospitalisé, a-t-on moins de risque d’endurer un long séjour, a-t-on moins de risque de décéder ? Via le simulateur CT nous continuons d’étudier la DMS (Durée moyenne de séjour) et la létalité. Actualisation des indicateurs.

On constate sur la période en cours des situations similaires à l’année dernière. Il n’y a pas de différence marquée. Alors, a-t-on moins de risque d’être testé positif ? Le nombre importants de nouveaux cas quotidiens est équivalent aux valeurs de fin octobre 2020.

La lutte sanitaire, aussi vigoureuse que possible, n’en a pas fini avec le virus. On pourrait en déduire qu’elle parvient à faire rempart contre un ennemi qui se renforce. On ne lâche rien, comme entendu dans un autre contexte. Les variants c’est la poisse.

Du côté de la charge à l’hôpital

Calcul maintenant des tendances dans les services pour les prochains jours, avec R estimé vers 1,75 ses derniers jours. C’est une valeur trop élevée pour durer dans le temps, alors j’ai choisi de simuler des scénarios à la baisse en comparaison avec une situation à R contant. Deux hypothèses : une baisse légère ou une baisse plus marquée.

En conséquence sur le cumul de cas positifs (pour référence)

En conséquence la situation hospitalière. Savoir que 30 000 nouveaux cas positifs par jour, avec un peu plus de 3 % de transformation en nouveaux patients, ça donne environ 1000 nouvelles hospitalisations quotidiennes en moyenne. Puis on reste avec un indicateur à 25 % de séjours qui se dirigent vers les services de soins intensifs, soit 250 nouvelles entrées quotidiennes en réanimation. Ce sont des niveaux élevés.

Ce graphique de l’occupation des services montre bien la nécessité de faire redescendre R, la descente rapide permet de projeter une situation idéale, la descente moins rapide montre une situation qui serait aussi difficile que les vagues précédentes.

Au niveau des décès, la situation s’est dégradée par rapport au début du moins de novembre.

On a vu des pics de R_eff redescendre bien vite, alors rien n’est impossible dans la meilleure situation, pourvu que collectivement nous soyons tous mobilisés pour faire barrage.

Philippe Brouard