Les partisans de l'immunité collective aiment affirmer que ce seuil d'immunité collective est facile à atteindre et qu'il faut laisser circuler le SRAS-CoV-2
MAIS ➕il y a d'infections
➡️ propagation ➕rapide
➡️ R0 plus élevé
➡️ seuil d'immunité collective PLUS ÉLEVÉ
MAIS ➕il y a d'infections
➡️ propagation ➕rapide
➡️ R0 plus élevé
➡️ seuil d'immunité collective PLUS ÉLEVÉ
La Suède, un des rares pays partant sur cette stratégie d'immunité collective, est loin d'atteindre ce seuil d'immunité.
En Juin, 12% de habitants de Stockholm avait des anticorps et seulement 6-8% pour la population suédoise
sciencemag.org/news/2020/10/i…
En Juin, 12% de habitants de Stockholm avait des anticorps et seulement 6-8% pour la population suédoise
sciencemag.org/news/2020/10/i…
Pour rappel, le R0 est le nombre de cas secondaires générés par un individu infectieux typique lorsque le reste de la population est sensible
Dans un modèle SIR beaucoup plus simple que "la vraie vie", le seuil d'immunité collective est calculé avec 1-(1/R0)
Si R0=3 donc le seuil est à 1-(1/3)=66%
Si R0=4 donc le seuil est à 1-(1/4)=75%
avec hypothèses que la population est homogène et mélangée au hasard
Si R0=3 donc le seuil est à 1-(1/3)=66%
Si R0=4 donc le seuil est à 1-(1/4)=75%
avec hypothèses que la population est homogène et mélangée au hasard
L'introduction d'un vaccin et son efficacité (E) joue sur ce seuil, la formule de calcul du seuil devient : (1− 1 / R 0 ) / E
La diminution de l'immunité induite par le vaccin exige des niveaux de couverture plus élevés ou une vaccination de rappel régulière
La diminution de l'immunité induite par le vaccin exige des niveaux de couverture plus élevés ou une vaccination de rappel régulière
En vérité, les groupes populationnels ne sont pas homogènes. Par ex, l'âge est un facteur de sévérité pour la COVID-19. On peut passer à des modèles structurés par l'age. On peut utiliser des modèles spatiaux structurés par les réseaux de transport
Dans un modèle SIR simple, le R0 est approximé par une simple fonction du nombre moyen de contacts d'individus. Dans les modèles plus complexes, le R0 peut être calculé à partir d'une matrice décrivant comment l'infection se propage au sein et entre les groupes
On observe souvent que les interactions sont + fréquentes au sein des groupes qu’entre les groupes
Les groupes les plus connectés domineront la transmission, ce qui se traduira par une valeur de R0 plus élevée et un seuil de vaccination plus élevé
Source
academic.oup.com/cid/article/52…
Les groupes les plus connectés domineront la transmission, ce qui se traduira par une valeur de R0 plus élevée et un seuil de vaccination plus élevé
Source
academic.oup.com/cid/article/52…
"The nuances of immunity and the complexity of population heterogeneity make prediction difficult, but our understanding of these effects has grown in recent years, associated with 3 particular developments: (1) the accumulation of experience with a variety of vaccines
in different populations, (2) the development of ever more sophisticated models capable of exploring heterogeneous mixing within populations, and (3) the development of analytic methods to measure indirect protection in the context of vaccine trials and observational studies
, by comparing the risks of infection among individuals as a function of the vaccination status of their household or village contacts"
⚠️ J'ai fait une coquille : le R0 dépend en partie du taux de contacts entre les personnes et pas du nombre d'infectés
Si le nombre de contacts augmente, on aura plus de chance de transmission du virus et plus de chance d'avoir des nouveaux cas infectés
Si le nombre de contacts augmente, on aura plus de chance de transmission du virus et plus de chance d'avoir des nouveaux cas infectés
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