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28 Aug, 17 tweets, 8 min read
🌟 Combien de décès hospitaliers et de séjours en soins critiques la #VaccinationCovid a-t-elle permis d'éviter en France ?

doi.org/10.31219/osf.i…

Nous venons de finaliser une étude (non encore évaluée par les pairs ⚠️) pour essayer de l'estimer.

Un fil 1/n 🧵👇
L'efficacité des vaccins 💉contre les formes symptomatiques et sévères est bien établie. Toutefois, pour estimer le nombre de formes critiques évitées *en vie réelle*, il est indispensable d'intégrer de la réduction de la circulation virale conférée par la vaccination. 2/n
Pour cela, nous avons utilisé notre modèle COVIDSIM, dont les projections feront l'objet d'une analyse rétrospective à paraître dans les prochains jours dans @AccpmJ, afin de réaliser des simulations contrefactuelles. 3/n
À partir des données hospitalières, le modèle estime la réduction en contagiosité des infections post-vaccinales entre 32 et 55%. Il infère aussi la variation du taux de contact infectieux au cours du temps tout en contrôlant pour l'immunité post-infectieuse et vaccinale. 4/n
La vaccination permet aussi de prévenir l'infection et les formes critiques. Ainsi, nous pouvons rejouer le cours de l'épidémie en annulant les trois effets (scénario 4) ou en ne conservant que la composante individuelle (#3) ou collective (#2). 5/n
À noter que dans le cas des scénarios 4 et 3, la suppression de la dimension collective de protection conduit à une vague #DeltaVariant trop importante pour qu'une inaction soit réaliste (mesures non pharmaceutiques, changements de comportement). 6/n
Nous avons alors appliqué une réduction plafonnant les admissions en soins critiques à 700 (~ pic de la 1e vague). Aux décès et soins critiques épargnés s'ajoutent donc les conséquences socio-économiques, scolaires, psychologiques & culturelles évitées (non quantifiées ici). 7/n
En comparant le scénario 4 au données SI-VIC, nous estimations ainsi que 39 100 séjours en soins critiques ([26 100 ; 57 100] intervalle de compatibilité à 95%) et 47 400 ([36 200 ; 62 800]) décès hospitaliers ont été évités par la campagne de vaccination en France au 20 août.8/n
Ces estimations correspondent respectivement à une réduction 46% et 57% de la survenue de ces événements. 9/n
En extrapolant la dynamique actuelle et supposant, de façon conservative, une épidémie sous contrôle au cours de l'automne, le nombre médian de décès évités en 2021 par la vaccination est estimé à plus de 78 000, le nombre de séjours en soins critiques à plus de 67 000. 10/n
La comparaison des positions relatives des courbes 2 et 3 illustrent par ailleurs que l'impact de la composante collective ("altruiste") est supérieur à celui de la composante individuelle en terme de santé publique. 11/n
Malgré une moindre efficacité vaccinale vis-à-vis de l'infection & de la transmission secondaire, ceci s'explique par la propagation quasi-exponentielle des infections en croissance épidémique, tandis que la prophylaxie individuelle ne présente qu'un bénéfice linéaire. 12/n
Il fait écho avec la synthèse internationale que nous effectuons dans la même étude, en confrontant la baisse relative en létalité apparente vis-à-vis de la couverture vaccinale. 13/n
La relation inférée présente un patron non-linéaire, avec une prévention des formes critiques de COVID-19 qui semble augmenter 5 fois plus rapidement une fois la moitié de la population vaccinée que la moyenne sur le début de la campagne vaccinale. 14/n
Ces résultats soulignent ainsi l'impact positif de la #vaccination sur la prévention des formes critiques de #COVID19 en vie réelle, ses bénéfices en terme de santé publique (et au-delà) ainsi que son potentiel d'amplification par une large couverture vaccinale. 15/16
Cette étude a été réalisée en collaboration avec @CHUNimes @CHU_Caen @Universite_Caen.

Poke notre UMR @MIVEGEC et nos tutelles @umontpellier @CNRS_OccitaniE @ird_fr.

16/16 @threadreaderapp unroll

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24 Aug
Peut-on mieux anticiper la dynamique hospitalière de #COVID19 à l’aide des données numériques de mobilité ?

Des travaux de Christian Selinger (@ird_fr) avec @samuel_alizon (@CNRS) et @choisy_marc (@OUCRU_Vietnam) sont publiés en août sur ce sujet.

ijidonline.com/article/S1201-…

1/N
Grâce à un partenariat avec l’opération @DataForGood_FR de @FacebookFR et l’@umontpellier, l'équipe a pu valider un modèle qui vise à expliquer les variations des nombres quotidiens d’admission et de décès à l'hôpital pour #COVID19.

dataforgood.fr

2/N
L’originalité de l’approche réside dans le modèle et les données utilisées.

@FacebookFR donne accès à des données de #colocalisation entre 2 personnes, plus appropriées pour une épidémie car reflètant un #contact (et non juste la position d'une personne).

3/N
Read 11 tweets
20 Jul
Dans notre dernière étude publiée dans @Eurosurveillanc, journal de l'@ECDC_EU,
nous présentons 4 projections de #COVIDSIM calibré
avec l'avantage de transmission du #VariantDelta estimé à partir des données PCR du laboratoire #CERBA. 1/12
eurosurveillance.org/content/10.280…
Les hypothèses communes sont plutôt optimistes : 1) la vaccination est rapide (66% de la population totale vaccinée 2 doses au 1e sept.),
2) aucun relâchement des gestes barrières n'a lieu avant au moins le 14 juil., 2/12
3) le R au 5 juil. valant 1.14 (ce que l'on estime actuellement sur les données d'admissions en soins critiques). 3/12
Read 12 tweets
29 May
** non relu par les pairs **

En collaboration avec #CERBA et @CHU_Montpellier, grâce à @BaptElie, nous avons étudié la cinétique du #SARSCoV2 à partir des Ct de 17113 tests #PCR chez 8006 personnes.

Nous détectons des différences entre #variants.

medrxiv.org/content/10.110…
1/N
La cinétique correspond aux variations de charge virale au cours du temps au sein d'une personne infectée.

Dans le cas du #SARSCoV2, une des premières analyses a été réalisée sur des patient⋅e⋅s par l'équipe de Jérémie Guedj à @IAME_Center.

pnas.org/content/118/8/…
2/N
L'originalité de notre étude est qu'elle porte sur la population générale et qu'elle compare les #variants.

Les 2/3 des échantillons sont du B.1.1.7, 20 % sont des souches sauvages et 6 % sont a priori du B.1.351 (P.1 est très rare en France).

3/N
Read 8 tweets
21 Apr
Nous sommes interpellé⋅e⋅s à propos de la #virulence plus élevée du #variant de #SARSCoV2 B.1.1.7 (ou #voc).

Certainâ‹…eâ‹…s y voient des Ă©tudes "contradictoires".

Tour d’horizon rapide avec deux études qui nous semblent solides et deux études, disons... «médiatiques».

1/N
La première étude du @bmj_latest a suivi plus de 54.000 patients et analysé la mortalité après 28 jours.

L’infection par B.1.1.7 multiplierait le risque de décès par 1,32 à 2,04 par rapport à l'infection par un virus d'une autre lignée.

bmj.com/content/372/bm…

2/N
La seconde étude publiée dans @nature analyse plus de 2 millions de tests PCR et plus de 17.000 décès avec des outils statistiques pointus.

Elle conclue que l’infection par B.1.1.7 augmente le risque de décès de 39 à 72 %.

nature.com/articles/s4158…

3/N
Read 12 tweets
18 Mar
Le preprint de notre analyse des #Ct des tests #RTPCR de #SARSCoV2, en partenariat avec la Société Française de Microbiologie et plus de 20 laboratoires de virologie français est maintenant en ligne. **NON RELU PAR LES PAIRS**

medrxiv.org/content/10.110…
1/N
Nous y analysons des valeurs quantitatives de millions de tests #RTPCR effectués en France en 2020 : les Ct, ou cycles de doublement.

assets.publishing.service.gov.uk/government/upl… (doc très clair en anglais)

publichealthontario.ca/-/media/docume… (doc en français)

**NON RELU PAR LES PAIRS**
2/N
Il y a eu un débat sur ces Ct et l'opportunité de les communiquer aux patients.

Primo, cela dépend de l'échantillon. Secundo, pour les #coronavirus, il est risqué de voir dans le nombre de copies d'ARN une charge virale.
osf.io/5gra3/

**NON RELU PAR LES PAIRS**
3/N
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24 Feb
Notre analyse de la progression des #variants en France à partir de tests réalisés par le laboratoire CERBA et le @CHU_Montpellier est en preprint et en revue.

La carte régionale de la fréquence estimée des variants au 20 fév (scénario conservateur).

medrxiv.org/content/10.110…
1/N Image
Nous avons analysé les facteurs de risques et, comme @SantePubliqueFr trouvons que la proportion de variants est plus élevée chez les plus jeunes.

Cela a aussi été décrit en Angleterre.

On ne peut pas encore trancher entre des raisons biologiques et épidémiologiques.

2/N Image
On retrouve moins les variants dans les tests issus de milieux hospitalier (patients #COVID19).

C’est logique car il y a environ 14 jours entre infection et hospitalisation.

Ignorer l'origine des Ă©chantillons, c'est sous-estimer la propagation actuelle des #variants !

3/N Image
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