Rapport scientifique, 20 avril 2021

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Résumé

En Suisse, l’incidence sur 14 jours des cas confirmés de SARS-CoV-2 pour 100 000 habitants est légèrement supérieure à 300, soit environ deux fois moins que le précédent pic de novembre 2021. Au cours des quatre dernières semaines, les hospitalisations ont augmenté, en particulier dans les groupes d’âge entre 45 et 65 ans. Seule une petite partie de cette population a été vaccinée. Le nombre de patients COVID-19 en soins intensifs a augmenté d’environ 25% la semaine dernière.

Le 19 avril, les mesures d’endiguement ont été assouplies en Suisse, ce qui entraînera probablement une augmentation de la mobilité et des contacts. Parmi ceux-ci se produisent de nouveaux contacts qui, sinon, ne se feraient pas dans l’environnement professionnel et privé. Ces assouplissements favorisent la propagation du SARS-CoV-2. Face à cette situation, la campagne de vaccination est en cours, immunisant de plus en plus de personnes contre le COVID-19.

Nous avons utilisé un modèle épidémiologique pour analyser les scénarios possibles d’évolution de l’épidémie après les ouvertures du 19 avril. Ce modèle montre que ces ouvertures peuvent augmenter considérablement le nombre de personnes infectées et hospitalisées, de même que le nombre de décès. Afin de réduire la charge sur les soins de santé, la campagne de vaccination doit se dérouler le plus rapidement possible, et un dépistage à grande échelle des personnes asymptotiques doit avoir lieu. Afin d’éviter que le système de santé ne subisse une surcharge, il est conseillé de suivre de près l’évolution épidémiologique et, si nécessaire, de réagir rapidement en adaptant les mesures d’endiguement.

Ce modèle permet également d’estimer les coûts et les avantages économiques de différentes mesures d’ouverture futures. Dans la situation actuelle, si les réouvertures sont retardées ou qu’elles se font par petites étapes, l’avantage financier de la protection de la santé tend à augmenter plus rapidement que le dommage financier d’une réduction de la création de valeur économique, ce qui signifie que, au cours de la période à venir, des réouvertures lentes et progressives sont avantageuses d’un point de vue sociétal.

D’un point de vue sanitaire et économique, il est également de la plus haute importance d’inoculer les doses livrées le plus rapidement possible. En profitant de l’intervalle de 6 semaines entre les deux doses de vaccin et en réduisant autant que possible le nombre de doses de vaccin stockées, il est possible d’atteindre un taux de vaccination de 50% de la population avec au moins une dose plusieurs semaines plus tôt qu’avec un intervalle de 4 semaines et en conservant la 2e dose. Une couverture vaccinale plus rapide correspond, pour chaque mois gagné sur le délai prévu, à un bénéfice global d’environ 1,5 milliard de francs suisses pour la société. Il vaut donc la peine d’engager tout investissement possible afin d’accélérer la campagne de vaccination.

Afin d’éviter des infections compte tenu de la situation épidémiologique défavorable, il est absolument primordial d’observer rigoureusement les mesures de base : port de masques, respect des distances et de l’hygiène des mains, aération des locaux. Le nombre de contacts doit être réduit au minimum, même pour des réunions privées. À l’intérieur, où le risque d’infection est beaucoup plus élevé qu’à l’extérieur, il est particulièrement important de respecter les mesures de base et d’aérer à fond et régulièrement. Parler, chanter ou respirer fortement en raison d’un effort physique augmente encore le risque de transmission.

1. Situation épidémiologique

Différentes souches de SARS-CoV-2 circulent en Suisse ; parmi celles-ci, la variante B.1.1.7 est dominante. Les paramètres épidémiologiques généraux – nombre de cas, d’hospitalisations, taux d’occupation des unités de soins intensifs, nombre de décès – donnent une vue d’ensemble sans faire la distinction entre les souches individuelles. Dans l’ensemble, tous ces indicateurs montrent une hausse de l’épidémie au cours des dernières semaines. Le groupe d’âge vacciné en priorité – soit les personnes âgées de 75 ans et plus – fait exception avec un nombre de cas en baisse.

La quantification exacte est difficile en ce moment en raison du changement de pratiques envers les tests et des vaccinations progressives, en particulier dans la tranche d’âge des 75 ans et plus. Les données issues de la surveillance des eaux usées constituent un indicateur important, indépendant du changement de pratiques. Les analyses des eaux usées des villes de Zurich¹ et de Lausanne² confirment les tendances épidémiologiques observées sur la base du nombre de cas. En général, la surveillance extensive des eaux usées serait un indicateur important pour l’évaluation des épidémies.

Une progression de l’épidémie est également observée dans les pays voisins, où les mesures sont parfois plus strictes.

1.1 Dynamique

Les données actuelles montrent une tendance à la croissance exponentielle de l’épidémie de SARS-CoV-2. La moyenne sur sept jours du taux de reproduction dans l’ensemble du pays est de 1,10 (0,94-1,26), ce chiffre reflétant le niveau de circulation du virus enregistré dans la semaine du 03.04.-09. 04.2021. Une tendance vers cette dynamique peut être observée dans toutes les grandes régions de la Suisse, à l’exception du Tessin³.

Les estimations sur une base journalière du taux de reproduction effectif R_e pour l’ensemble de la Suisse sont de⁴ :

1,1 (intervalle de confiance – IC, 95% : 0,95-1,25) sur la base des cas confirmés (au 09.04.2021).
0,87 (IC 95% : 0,72-1,01) sur la base des hospitalisations (au 04.04.2021). Pour une comparaison sur la base des cas confirmés, le R_eest estimé à 1,1 (IC 95% : 0,95-1,24) pour le même jour.
0,64 (95% IC : 0,37-1) sur la base des décès (au 28.03.2021). Pour une comparaison sur la base des hospitalisations, le R_e est estimé à 0,97 (95% IC : 0,85-1,11) pour le même jour. Pour une comparaison sur la base des cas confirmés, le R_e est estimé à 1,01 (IC 95% : 0,88-1,14) pour le même jour.

Les estimations pourraient être rectifiées en raison des décalages temporels des notifications et des fluctuations dans les données. Nous soulignons que les valeurs de R_e reflètent le niveau de circulation du virus il y a au moins 10 jours (pour les nombres de cas) jusqu’à 23 jours (pour les décès) en raison du délai entre l’infection et l’apparition d’un événement.

Notre dashboard permet de suivre la variation des chiffres pour le nombre de cas, d’hospitalisations et de décès, stratifiés par âge⁵. Nous observons – conformément aux prévisions et par l’effet des vaccinations – un ralentissement de la dynamique dans le groupe d’âge des plus de 75 ans en ce qui concerne le nombre de cas, d’hospitalisations et de décès par rapport aux groupes d’âge plus jeunes. Alors que le groupe des 75 ans et plus représentait environ 50% des hospitalisations lors de la deuxième vague, cette part s’est réduite à 25% environ. Les hospitalisations des moins de 65 ans sont passées, quant à elles, de moins de 30% lors de la deuxième vague à plus de 50% aujourd’hui. Depuis le début du mois de mars, les admissions à l’hôpital des moins de 75 ans sont en hausse. Alors que chez les plus de 75 ans, si les admissions à l’hôpital ont diminué jusqu’à la seconde moitié du mois de mars, cette baisse s’est maintenant arrêtée. Avec la vaccination progressive des groupes à risque, nous nous attendons à ce que, dans les semaines à venir, le nombre de reproduction basé sur les hospitalisations et les décès sous-estime la dynamique de la transmission.

En parallèle, nous déterminons la période de doublement ou de division par deux des cas confirmés, des hospitalisations et des décès au cours des 14 derniers jours⁶. Le nombre des cas confirmés a varié de +7% (IC : 29% à -12%) par semaine, le nombre d’hospitalisations de -15% (IC : 1% à -28%) et le nombre de décès de -37% (IC : -13% à -55%). Ces valeurs reflètent l’incidence de l’infection survenue il y a plusieurs semaines.

1.2 Chiffres absolus

Le nombre cumulé de cas confirmés au cours des 14 derniers jours est de 326 pour 100 000 habitants. La positivité est de 7,4% (au 16.04.2021 ; soit le dernier jour pour lequel seules quelques notifications tardives sont attendues).

Le nombre de patients COVID-19 dans les unités de soins intensifs s’est situé, au cours des 14 derniers jours, entre 187 et 255 ⁷ personnes (la variation était de +20% (IC : 30% à 12%) par semaine).

Le nombre de décès confirmés en laboratoire au cours des 14 derniers jours s’est situé entre 3 et 15 par jour⁸. Depuis le 1er octobre 2020, l’Office fédéral de la santé publique a enregistré 8’057 décès confirmés en laboratoire.⁹ Les cantons ont fait état de 8’571 décès pendant cette même période.¹⁰

1.3 Variantes

En Suisse, les variantes B.1.1.7 et B.1.351, initialement décrites au Royaume-Uni et en Afrique du Sud, ont été identifiées pour la première fois au cours de la 51e semaine de 2020. La variante P.1 détectée à l’origine au Brésil a été identifiée pour la première fois en Suisse au cours de la sixième semaine de 2021. B.1.1.7 est devenue la variante virale dominante ; l’épidémie en Suisse est une épidémie de B.1.1.7¹¹^,12. La fréquence de B.1.351 et P.1 est inférieure à 2%.

La variante B.1.1.7, qui a un taux de transmission plus élevé, est celle qui domine désormais. Des recherches menées au Royaume-Uni fin 2020 ont révélé que la variante B.1.1.7 a un taux de transmission nettement plus élevé que les souches de SARS-CoV-2 connues jusque là¹³. La caractérisation génétique d’échantillons aléatoires provenant de personnes testées positives en laboratoire en Suisse, ainsi que la caractérisation génétique systématique des échantillons dans le laboratoire de référence à Genève, permet de confirmer ce taux de transmission accru également sur la base des données suisses¹⁴^,¹⁵(43-52% ¹⁶ et 42-60%¹⁷).

Le risque d’une évolution sévère due à une infection B.1.1.7 est observé dans plusieurs études. Une étude¹⁸ menée au Royaume-Uni suggère que la mortalité due à l’infection par B.1.1.7 est augmentée de 50%, tous les groupes d’âge confondus. Ce risque accru de B.1.1.7 est confirmé par d’autres études menées au Royaume-Uni¹⁹^,²⁰. Les résultats d’une étude²¹ menée au Danemark indiquent que, en cas d’infection par B.1.1.7, le risque d’hospitalisation est également accru. Par ailleurs, une nouvelle étude – qui toutefois ne porte que sur les personnes hospitalisées – ne constate aucune augmentation de la mortalité²². Dans une autre étude évaluant les données d’une application, la «COVID symptom study», aucun passage à des formes plus sévères n’a été observé avec la propagation de B.1.1.7²³.

Dans les données suisses, on observe une tendance à l’augmentation du risque d’hospitalisation lorsqu’un patient est infecté par B.1.1.7. En conséquence, avec la diffusion de B.1.1.7, les probabilités d’hospitalisation pour un résultat de test positif ont augmenté. Par exemple, une personne âgée de 55 à 64 ans testée positive avait un risque de 4,3% (moyenne de 28 jours) de devoir être hospitalisée au 31.12.2020 (lorsque B.1.1.7 était faible). Au 31.03.2021 (date à laquelle B.1.1.7 était dominant), le risque était de 6,75%²⁴. Les autres groupes d’âge de plus de 35 ans ont connu une évolution similaire (dans les groupes d’âge plus jeunes, les chiffres absolus sont trop faibles pour permettre des déclarations fiables). Les chiffres de décès des suites d’une infection par B.1.1.7 pour la Suisse sont trop faibles pour que nous puissions exprimer notre avis au sujet de la situation dans notre pays.

On s’attend à ce que les vaccins à ARNm actuellement utilisés en Suisse soient également efficaces contre ces trois variantes²⁵.

Sur la base des données issues de la caractérisation génétique, nous pouvons estimer la variation du nombre absolu de cas causés par B.1.1.7. Depuis début janvier, ce nombre absolu n’a cessé d’augmenter alors que les autres variantes ont diminué²⁶. Dans l’ensemble, le nombre de cas s’est réduit jusqu’à la mi-février ; depuis lors, B.1.1.7 est désormais dominant et le nombre total de cas est de nouveau en hausse. Toutes nos modélisations suggèrent que le nombre actuel de personnes ayant une immunité due à la vaccination ou à une infection antérieure est encore bien trop faible pour ralentir cette tendance à la hausse au cours des prochaines semaines ; en outre, on s’attend à ce que toute intensification des contacts ou de la mobilité entraîne une nouvelle augmentation de l’infection.

1.4. Situation dans les unités des soins intensifs

Au 20 avril, le nombre de patients COVID-19 hospitalisés dans les unités de soins intensifs a augmenté de 14% par rapport à la semaine précédente. Avec 875 lits certifiés par la Société suisse de médecine intensive, 691 patients se trouvaient dans l’unité de soins intensifs, dont 252 patients COVID-19. Le nombre de patients non-COVID-19 en soins intensifs est jusqu’à présent stable par rapport à la semaine précédente (435 contre 434). Cependant, l’utilisation globale des lits certifiés en soins intensifs s’est accrue de 5% la semaine dernière. Notre analyse des tendances courtes²⁷ montre que 290 patients COVID-19 pourraient se trouver aux soins intensifs d’ici le 23 avril.

2. Modélisation actualisée de l’épidémie en Suisse

2.1. Nouvel étalonnage du modèle épidémiologique

Le modèle OpenCOVID²⁸ de l’Institut Tropical et de Santé Publique Suisse a été réétalonné avec les données disponibles jusqu’au 6 avril 2021. L’étalonnage a été effectué à partir des données sur la mortalité, les soins intensifs, les hospitalisations, les cas et la prévalence des variantes de la Suisse jusqu’au 6 avril. Cet étalonnage comprend un nombre bien plus important de données, notamment la prévalence de B.1.1.7, ce qui donne une meilleure estimation du taux de transmission accru de B.1.1.7 de 63% (IC : 60-65%) par rapport au D614G. Au vu des résultats récents, nous supposons maintenant que le B.1.1.7 augmente la mortalité de 50% par rapport au D614G. Dans notre analyse précédente, cet aspect n’a été examiné qu’à travers une analyse de sensibilité. Nous avons également procédé à un certain nombre d’autres ajustements du modèle. La vitesse de la vaccination a été actualisée sur la base des données rapportées ; à ce jour, celle-ci s’est avérée plus lente que supposé dans les analyses précédentes. Comme décrit dans les sections suivantes, le modèle réétalonné a été utilisé pour analyser différents scénarios d’adaptation des mesures d’endiguement.

Avant d’interpréter ces résultats, quelques remarques s’imposent. Premièrement, cette analyse ne tient pas compte de l’impact potentiel d’une augmentation des tests. Ce point est abordé à la section 2.4. Deuxièmement, elle part du fait qu’il n’y a pas de changements de comportement dans la population au-delà de ce que nous avons vu et pu modéliser dans le passé.

2.2. Conséquences économiques et sanitaires de différents scénarios d’adaptation, sur la base des connaissances au 8 avril 2021

Le modèle OpenCOVID réétalonné a été utilisé les 8 et 9 avril pour comparer quatre scénarios et en fournir les résultats aux autorités fédérales. Ces scénarios sont basés sur les connaissances au 8 avril 2021, donc acquises précédemment aux décisions prises par le Conseil fédéral du 14 avril. Les quatre scénarios modélisent l’introduction d’un assouplissement à deux moments différents (26.04.2021 et 24.05.2021, scénarios 1 et 2), l’introduction temporaire de mesures plus strictes pendant quatre semaines (scénario 3) et le maintien des mesures actuelles (scénario 4). Les assouplissements ou les durcissements modélisés correspondent quantitativement à 5 points selon l’indice Oxford COVID-19 Containment and Health.

[Légendes, de haut en bas et de gauche à droite :]

Indice Oxford Containment and Health | Nombre de doses par jour | Nombre total de personnes entièrement vaccinées
Cas confirmés quotidiens | Cas COVID-19 en USI Décès COVID-19

Pas de relâchement le 26 avril Durcissement possible le 26 avril Assouplissement possible le 24 mai
Assouplissement possible le 26 avril
– Campagne de vaccination plus lente  -- Campagne de vaccination plus rapide

Figure 1 : Comparaison de quatre scénarios possibles sur la base des connaissances au 08.04.2021. Ces scénarios ne doivent pas être considérés comme des prévisions de l’évolution détaillée de ces chiffres. Les scénarios ne tiennent pas compte des effets d’une augmentation planifiée de l’intensité des tests ; cet aspect est abordé au point 2.4. 1^er scénario d’assouplissement au 26 avril : les mesures sont réduites à des niveaux légèrement supérieurs à ceux de novembre 2020 (ligne violette, puis orange) à partir du 26 avril ; 2e scénario d’assouplissement au 24 mai : les mesures sont réduites à des niveaux légèrement supérieurs à ceux de novembre 2020 (ligne violette, puis orange) à partir du 24 mai ; 3e scénario durcissement au 26 avril : les mesures seront portées au niveau de février 2021 pendant un mois à partir du 26 avril, puis ramenées au niveau de départ (ligne bleue, puis grise) ; 4e scénario sans modifications : mesures inchangées (ligne grise). Deux scénarios de couverture vaccinale ont été analysés : 50 000 doses (lignes pleines) ou 100 000 doses par jour (lignes pointillées) pendant sept jours par semaine à partir de début mai. Tous les scénarios vaccinaux supposent un taux de couverture vaccinale de 75% des personnes appartenant aux groupes vaccinaux prioritaires selon l’analyse précédente (c’est-à-dire les personnes particulièrement à risque ainsi que les adultes de plus de 18 ans).

Ces scénarios montrent qu’une campagne de vaccination plus lente a des conséquences marquées si l’assouplissement est plus rapide. Le fait de retarder l’assouplissement des mesures de confinement jusqu’à ce que la campagne de vaccination ait réellement pris de l’ampleur et qu’une plus grande partie de la population soit immunisée réduira considérablement l’augmentation des infections, des hospitalisations et des décès résultant d’un assouplissement.

En exprimant les évolutions sanitaires et économiques en termes monétaires, il est possible d’estimer les effets nets des différents scénarios d’adaptation. Les estimations de l’impact économique (effets sur la création de valeur) ont été effectuées par le KOF. Pour une évaluation complète de la politique, il faudrait prendre en compte, outre les effets sanitaires et économiques directs, les effets généraux sur la santé et les effets psychologiques sur la population (solitude, peur de l’infection, etc.). Ces aspects, toutefois, échappent à toute quantification plausible. Pour la même raison, il n’est pas tenu compte des changements de comportement spontanés de la population, par exemple à la suite de la couverture vaccinale. L’évaluation des effets du COVID-19 sur la santé est basée sur des considérations antérieures²⁹. Dans nos calculs, nous nous référons ici à l’évaluation d’une année de vie de 100’000 francs, selon l’arrêt du Tribunal fédéral de 2010. Les hospitalisations, les admissions aux soins intensifs et les maladies symptomatiques dues à des contagions non mortelles sont incluses avec une prime de 25%. Les énoncés qualitatifs ne dépendent pas de cette prime.

Le tableau 1 résume – toujours sur la base des connaissances au 8 avril 2021 – ce qu’un ajournement des assouplissements modélisés au 24 mai au lieu du 26 avril aurait pu signifier pour l’économie et la santé selon les deux hypothèses concernant les taux de vaccination. Afin de refléter l’incertitude scientifique de l’évolution épidémiologique, trois caractéristiques différentes de l’évolution de l’épidémie ont été analysées pour chaque scénario : la valeur moyenne des cas cumulés estimés de maladie, d’hospitalisation, de soins intensifs et de décès («vague de base simulée») ainsi qu’un écart-type en dessous de la valeur moyenne («vague plus faible») et un écart-type au-dessus de la valeur moyenne («vague plus forte»). Ces calculs tiennent compte du fait que, selon les modélisations OpenCOVID, l’âge moyen des personnes décédées recule peu à peu en raison de la couverture vaccinale prioritaire des groupes plus âgés. Afin de prendre en compte valablement certains des impacts économiques différés, la période d’analyse va d’avril à septembre 2021. Comme il n’est pas possible de modéliser de manière adéquate l’impact des changements de comportement étroitement liés à la pandémie sur l’activité économique, on suppose ici que les effets de la valeur ajoutée sont principalement déterminés par les mesures et non par la pandémie.

Tableau 1 : Avantage monétaire du report de l’assouplissement au 24 mai (au lieu du 26 avril), en mrd CHF

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

Scénario de mesures – Modélisation épidémiologique – Effets sanitaires selon vitesse de vaccination – Conséquences économiques (production de valeur) – Effets nets selon vitesse de vaccination
Assouplissement de 5 points au 24 mai au lieu du 26 avril (scénarios 2 vs. 1) – vague plus faible – vague de base simulée – vague plus forte

Selon ces estimations, le report de la prochaine étape majeure d’assouplissement au 24 mai entraîne davantage de bénéfices pour la santé que de pertes de valeur économique. Il n’y aura un équilibre relativement correct entre les coûts et les avantages modélisés ici que si la vague de pandémie est nettement plus faible que celle simulée dans le modèle de base.

Nous avons également estimé les avantages monétaires du renforcement des mesures d’endiguement présentées dans la figure 1. Sauf pour le cas où la vaccination avance très rapidement et où la troisième vague est plus faible que ce qui semblait probable le 9 avril (date de rédaction), le gain sanitaire attendu est au moins aussi élevé que la perte de valeur ajoutée attendue qui serait causée par un renforcement de 4 semaines des mesures d’endiguement.

Tableau 2 : Avantages monétaires d’un durcissement temporaire des mesures par rapport au scénario sans modification des mesures, en mrd. CHF

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

Scénario de mesures – Modélisation épidémiologique – Effets sanitaires selon vitesse de vaccination – Conséquences économiques (production de valeur) – Effets nets selon vitesse de vaccination
Assouplissement de 5 points dès le 26 avril (scénarios 3 vs. 4) – vague plus faible – vague de base simulée – vague plus forte

Il est important de rappeler que ces scénarios reposent sur l’hypothèse que le comportement des gens ne change pas de manière significative au cours de cette période – c’est-à-dire que le respect des mesures d’endiguement ne s’accroît pas avec l’augmentation du nombre de cas, ou ne diminue pas, par exemple, à mesure que la campagne de vaccination progresse. De tels changements de comportement sont probables mais, en l’état actuel des connaissances, il n’est pas possible de les modéliser de manière adéquate.

2.3. Conséquences économiques et sanitaires de différents scénarios d’adaptation, compte tenu des décisions du Conseil fédéral du 14 avril 2021

Le même modèle OpenCOVID réétalonné a ensuite été utilisé pour analyser d’autres scénarios intégrant les décisions du Conseil fédéral du 14 avril. Ces résultats n’étaient donc pas à la disposition des autorités au moment des décisions du 14 avril. Les mesures décidées et communiquées par le Conseil fédéral le 14 avril, en application depuis le 19 avril, correspondent à un recul d’environ 10 points sur l’échelle d’Oxford. La figure 2 illustre ce que cette étape d’assouplissement plus rapide et plus marquée signifie dans le modèle OpenCOVID, par ailleurs inchangé. En plus de deux variantes du rythme de vaccination, avec 50 000 doses ou 100 000 doses par jour distribuées à partir de début mai, nous montrons maintenant ce que pourrait signifier le maintien du rythme actuel d’environ 25 000 doses par jour. Nous avons également modélisé un scénario supplémentaire, hypothétique, dans lequel une étape d’ouverture de cette ampleur se produit un mois plus tard. Nous avons modélisé ce scénario hypothétique, car il nous permet d’examiner l’interaction entre le moment et l’ampleur d’un ajustement sur les effets nets calculés en termes monétaires, comme décrit ci-dessous.

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

Indice Oxford Containment and Health      Nombre de doses par jour         Nombre total de personnes entièrement vaccinées

Cas confirmés quotidiens                            Cas COVID-19 en USI              Décès COVID-19 par jour

Assouplissement le 19 avril, jusqu’à 100 000 doses par jour – Assouplissement le 19 avril, jusqu’à 50 000 doses par jour - Assouplissement le 19 avril, jusqu’à 25 000 doses par jour

Assouplissement le 17 mai, jusqu’à 100 000 doses par jour – Assouplissement le 17 mai, jusqu’à 50 000 doses par jour - Assouplissement le 17 mai, jusqu’à 25 000 doses par jour

Figure 2 : Comparaison de deux scénarios possibles sur la base de l’état des connaissances au 19.04.2021 et des données au 08.04.2021. Ces scénarios ne doivent pas être considérés comme des prévisions de l’évolution détaillée de ces chiffres. Les scénarios ne tiennent pas compte des effets d’une augmentation planifiée de l’intensité des tests ; cet aspect est abordé au point 2.4. 5^e scénario d’assouplissement au 19 avril : les mesures sont réduites au-dessous du niveau de novembre 2020 (ligne vert clair) dès le 19 avril ; 6^e scénario hypothétique d’assouplissement au 17 mai : les mesures sont réduites à un niveau inférieur à celui de novembre 2020 dès le 17 mai (ligne vert foncé) ; trois scénarios de couverture vaccinale ont été analysés : 25000, 50 000 ou 100000 doses respectivement pendant sept jours par semaine à partir de début mai. Tous les scénarios vaccinaux supposent un taux de couverture vaccinale de 75% des personnes appartenant aux groupes vaccinaux prioritaires selon l’analyse précédente (c’est-à-dire les personnes particulièrement à risque ainsi que les adultes de plus de 18 ans).

Selon ces simulations, le risque est considérable que, avec les nouveaux assouplissements, la troisième vague de la pandémie soit beaucoup plus importante que ce qui aurait été le cas autrement. Et ce non seulement pour le nombre d’infections, mais aussi pour le nombre de patients hospitalisés, l’occupation des unités de soins intensifs et le nombre de personnes qui en meurent. Toujours est-il qu’une vaccination rapide, le plus tôt possible, peut atténuer ce risque. Comme nous l’avons vu plus haut (section 1.5), l’augmentation de l’occupation des unités de soins intensifs comporte en outre le risque que des reports dans le traitement des patients non-COVID s’imposent. Cette analyse nécessite deux mises en garde importantes : la première est que le modèle suppose que, dans l’ensemble, les personnes augmenteront leurs contacts potentiellement infectieux à la suite de ces nouveaux assouplissements, et la seconde, que les effets éventuels de l’augmentation des tests, s’ils se réalisent effectivement, ne sont pas pris en compte ici. Ce point est développé à la section 2.4.

De manière analogue à la procédure décrite à la section 2.2, nous avons également estimé les effets nets de ces scénarios d’ajustement en termes monétaires (tableau 3).

Tableau 3 : Bénéfice monétaire du report d’un mois d’une étape d’assouplissement de 10 points de l’indice Containment and Health Oxford COVID-19.

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

Scénario de mesures – Modélisation épidémiologique – Effets sanitaires selon vitesse de vaccination – Conséquences économiques (production de valeur) – Effets nets selon vitesse de vaccination
Assouplissement de 10 points dès le 17 mai au lieu du 19 avril (scénarios 6 vs. 5) – vague plus faible – vague de base simulée – vague plus forte

Ces estimations montrent que, dans ces scénarios, l’effet de valeur ajoutée d’un assouplissement différé dépend de l’ampleur de l’assouplissement. Bien que l’indice Oxford Containment and Health soit deux fois plus bas dans le tableau 3 que dans le tableau 1, la perte de valeur économique relative résultant d’un report de 4 semaines n’est que de 75% supérieure (-0,32 contre -0,56 mrd CHF) : la perte de valeur économique supplémentaire causée par le report d’un assouplissement diminue à mesure que la réouverture est plus importante. Cela s’explique par le fait que les activités économiquement importantes et la demande mise en attente est forte ont tendance à être ouvertes en premier.

Du côté de la santé, cependant, l’avantage marginal de retarder les mesures d’ouverture augmente avec l’ampleur de l’assouplissement. Dans la vague de base simulée avec 100 000 vaccinations par jour et l’assouplissement plus important, un délai de 4 semaines entraîne un bénéfice supplémentaire en termes d’années de vie et de qualité de vie (grâce à l’évitement des séjours à l’hôpital et aux soins intensifs) d’une valeur estimée à 1,9 milliard de francs suisses. Par rapport au tableau 1, cela représente une augmentation de près de 200% due à la croissance exponentielle sous-jacente.

Ainsi, en augmentant la vitesse et surtout l’ampleur de l’assouplissement, l’équilibre entre la santé et l’aspect économique change considérablement. Le risque que diminuent les avantages sociétaux globaux s’accroit de manière disproportionnée avec l’ampleur de l’assouplissement choisi, ainsi qu’avec le rythme. Ces non-linéarités et asymétries sont également à prévoir pour les ajustements futurs des mesures de confinement et doivent donc être prises en compte.

2.4. Effet du dépistage intensif sur le développement de l’épidémie

Nous avons également utilisé le modèle OpenCOVID réétalonné pour estimer l’effet du dépistage intensif («dépistage communautaire») sur l’évolution de l’épidémie en Suisse. Le dépistage communautaire est effectué en plus du dépistage des cas symptomatiques. Dans le scénario modélisé ici, nous partons de l’idée que 50% de la population est prête à se faire tester régulièrement, et que l’autre moitié de la population n’est pas disposée à le faire. Nous supposons une répartition par âge pour les 50% de la population disposés à effectuer des tests, les enfants d’âge scolaire et les adultes en âge de travailler étant les plus susceptibles de participer à des tests répétitifs.

Nous utilisons ce modèle pour étudier comment la part de la population qui est régulièrement testée affecte le développement de l’épidémie. Nous avons analysé comment l’effet d’une campagne de test dépend du pourcentage (10%, 20% et 30%) de personnes qui, sur l’ensemble de la population, sont testées une fois par semaine. Nous partons de l’idée que les tests sont effectués de manière aléatoire parmi la population volontaire. Nous supposons que les tests ont une sensibilité de 70%, donc 30% des individus positifs seront des faux négatifs. Nous prévoyons que tous les cas diagnostiqués seront immédiatement isolés pour une période de 10 jours, mais que les contacts des personnes en isolement ne le seront pas à moins d’un test positif.

Les scénarios modélisés montrent que la réalisation de tests répétitifs peut réduire le nombre d’infections, d’hospitalisations et de décès, mais que même avec une campagne de tests intensive et soutenue, nous devons nous attendre à ce que l’épidémie se propage de manière significative dans les mois à venir. La figure 3 montre les scénarios épidémiologiques possibles pour différentes proportions de la population se faisant tester chaque semaine. Un effet positif est observé même avec la plus petite proportion examinée, soit 10%. Cela signifie qu’un investissement dans des tests répétitifs vaut la peine, même s’il ne permet pas d’obtenir immédiatement une couverture importante (voir également³⁰).

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

Indice Oxford Containment and Health      Nombre de doses de vaccin par jour         Nombre de tests communautaires par jour 
Cas confirmés quotidiens                           Cas de COVID-19 en soins intensifs         Décès de COVID-19 par jour 

Assouplissement le 19 avril, jusqu’à 50 000 doses par jour        Avec 10% de tests communautaires par semaine 
Avec 20% de tests communautaires par semaine                       Avec 30% de tests communautaires par semaine

Figure 3 : Effets possibles de la réalisation intensive de tests sur le développement de l’épidémie. Ces scénarios ne doivent pas être considérés comme des prévisions de l’évolution détaillée de ces chiffres. Les hypothèses sur lesquelles se basent ces scénarios sont décrites dans le texte principal. Est représentée ici la situation avec 50 000 vaccinations par jour, et un assouplissement de 10 points sur l’échelle d’Oxford le 19 avril. Le dépistage communautaire est effectué en plus du dépistage des cas symptomatiques. Nous supposons que 50% de la population est prête à se faire tester régulièrement et qu’un certain pourcentage (10% (jaune), 20% (rouge) et 30% (vert)) de l’ensemble de la population est testé une fois par semaine. Tous les scénarios vaccinaux supposent un taux de couverture vaccinale de 75% des personnes appartenant aux groupes vaccinaux prioritaires selon l’analyse précédente (c’est-à-dire les personnes particulièrement à risque ainsi que les adultes de plus de 18 ans).

3. Pertinence d’un contrôle et d’une prévention stricts des infections

Les assouplissements des mesures d’endiguement permettent d’accroître la mobilité et les contacts. Il y aura également davantage de contacts entre des personnes qui, sinon, dans leur vie quotidienne professionnelle et privée ne se rencontreraient pas. Concrètement, les contacts se multiplieront également en extérieur (par exemple suite à l’ouverture des terrasses de bars et restaurants) et en intérieur (installations sportives, lieux de loisirs et culturels, universités).

Afin d’éviter les transmissions compte tenu de la situation épidémiologique défavorable, il est absolument primordial d’observer rigoureusement les mesures de base (port de masques, respect des distances et de l’hygiène des mains, aération des pièces). Malgré la limite supérieure autorisée, le nombre de contacts doit être réduit au minimum dans la mesure du possible – notamment dans le cas de réunions privées et de célébrations. Il faut garder à l’esprit que les personnes asymptomatiques peuvent également être infectieuses. Il est d’autant plus important de respecter les mesures de base dans les lieux fermés, car le risque d’infection est généralement beaucoup plus élevé à l’intérieur qu’à l’extérieur. En outre, il est primordial de ventiler régulièrement et à fond les locaux pour réduire davantage le risque de transmission. L’utilisation de capteurs de CO₂ dans les espaces intérieurs et plus particulièrement dans les écoles, les universités ou les bureaux paysagers (si l’obligation du bureau à domicile ne peut être respectée) peut contribuer à maintenir une fréquence de ventilation adéquate³¹. Si les particules infectieuses plus petites (aérosols), qui peuvent rester dans une pièce pendant de longues périodes et sur de plus longues distances, sont émises surtout lorsque, notamment, l’on parle à haute voix, l’on chante ou que l’on respire intensément, elles se propagent aussi lorsque l’on respire ou parle normalement. La task force scientifique désapprouve donc la suppression de l’obligation de porter un masque pour l’entraînement d’endurance en salle ou le chant et recommande de toujours porter un masque pendant ces activités également.

Il est important de porter des masques même dans les zones extérieures où d’importants rassemblements peuvent se produire, surtout si les distances minimales ne peuvent être respectées. Le fait de se retrouver pendant de longs moments présente également un risque important d’infection à l’extérieur (surtout si, par exemple, les gens mangent ensemble, se parlent et rient). Il faut également tenir compte du fait que, même à l’extérieur, des situations imprévues peuvent se produire, et présenter un risque d’infection (par exemple, quelqu’un qui vous tousse dessus dans une foule dense), lequel peut être réduit par le port d’un masque.

La levée de l’obligation de porter un masque pour les résidents vaccinés des maisons de retraite (ou les résidents qui ont été infectés par le SARS-CoV-2) devrait être limitée à de petits groupes ayant des contacts réguliers entre eux, tant que la circulation du virus dans la population générale reste élevée. Les personnes non vaccinées doivent respecter pleinement les mesures de distance et d’hygiène lorsqu’elles sont en contact avec des personnes à risque vaccinées et, afin de réduire davantage le risque, elles doivent être testées régulièrement ou dans les 24 heures précédant le contact.

4. Considérations sur l’accélération de la campagne de vaccination

La campagne de vaccination est passée d’une première phase déterminée par la disponibilité limitée des vaccins à une seconde phase déterminée par les investissements logistiques et les stratégies de vaccination de chaque canton. La situation actuelle montre des différences importantes entre les cantons, ce qui entraîne des différences substantielles dans la vaccination totale par habitant et des critères de priorisation différents (U45AU50,U65, etc.). Avec l’augmentation du volume et l’ouverture imminente de grands centres de vaccination dans certains cantons, il est possible que les différences dans l’état d’avancement de la vaccination entre les cantons s’accentuent.

Deux ajustements permettent d’accélérer considérablement la campagne de vaccination : l’allongement de l’intervalle entre les deux vaccinations jusqu’à 6 semaines et l’administration immédiate de toutes les doses de vaccin délivrées. Un intervalle allant jusqu’à six semaines correspond toujours aux critères valables en Suisse pour les deux vaccins à ARNm.

[Légendes : de gauche à droite et de haut en bas]

PIB par rapport à la situation sans les restrictions COVID-19

2021    1er avril    1er mai    1er juin    1er juillet    1er août    1er septembre

Scénario «best-case»    Intervalle de dose de 6 semaines    Intervalle de dose de 4 semaines    Deuxième dose réservée

% de la population ayant reçu au moins une dose

2021    1er avril    1er mai    1er juin    1er juillet 1er août

Figure 4 : Accélération de la campagne de vaccination : représentation stylisée des avantages et opportunités économiques grâce à une logistique optimisée Le graphique du haut montre, en simplifiant et en supposant une trajectoire de normalisation linéaire et continue, comment la situation économique pourrait revenir à la normale plus ou moins vite, selon la vitesse de la vaccination. Le graphique du bas montre la vitesse modélisée de la couverture vaccinale de la population suisse avec les vaccins à ARNm sur la base des livraisons de vaccins promises jusqu’à une couverture de 60% de la population totale avec une première dose de vaccination (ce qui correspond à environ 70% des adultes). Trois stratégies différentes sont comparées. Rouge («deuxième dose réservée») : réserve de toutes les deuxièmes doses à la livraison, combinée à une vaccination à intervalles stricts de 4 semaines. Noir («intervalle d’administration de 4 semaines») : le respect strict de l’intervalle de 4 semaines entre les doses, associé à une logistique proactive des doses de vaccin, avec perte de temps minimale entre la livraison et la vaccination. Bleu («intervalle d’administration de 6 semaines») : l’extension de l’intervalle de 4 semaines entre les doses, associé à une logistique proactive des doses de vaccin, avec perte de temps minimale entre la livraison et la vaccination. Les flèches rouges horizontales montrent la variation de temps entre les différentes stratégies lorsque 50% de la population est vaccinée avec une première dose (selon les données d’Israël, on peut s’attendre à un ralentissement épidémiologique significatif à partir de ce niveau de couverture vaccinale).

Selon nos estimations, un gain de valeur économique d’environ 750 millions de francs suisses peut être réalisé en accélérant d’un mois le parcours de couverture vaccinale (voir figure 4, graphique du haut). Les gains monétaires estimés pour la santé (principalement en termes d’années de vie gagnées) sont d’une ampleur similaire. Une accélération d’un mois de la couverture vaccinale promet donc un gain total sur le plan social d’environ 1,5 milliard de francs suisses, soit l’équivalent de 50 millions de francs suisses par jour d’accélération de la vaccination.

La logistique et la gestion efficace des stocks dans les centres de vaccination, les cantons et la Confédération joueront un rôle important pour garantir une vaccination rapide lors de la deuxième phase à venir.

À notre avis, les mesures suivantes de la part des cantons jouent un rôle décisif :

Rapport quotidien sur les statistiques démographiques de la campagne de vaccination (actuellement, seuls 16 cantons sur 26 le font).
Atteindre le taux maximal d’inoculation le plus rapidement possible en limitant les stocks au minimum nécessaire à la logistique de distribution. Le plan actuel de réception des vaccins n’oblige pas au stockage de la deuxième dose pour le moment.
Extension de l’intervalle entre la première et la deuxième dose à 6 semaines afin de donner la priorité à la vaccination du plus grand nombre possible de premières doses, pour autant que l’intervalle de 6 semaines puisse probablement être respecté en fonction des dates de livraison.
Après la deuxième phase axée sur un taux de vaccination maximal, une troisième phase de la campagne de vaccination devrait être préparée et planifiée dès maintenant, afin de motiver le plus grand nombre possible de personnes non encore vaccinées à se faire vacciner – bien entendu, sur une base volontaire.
Dès que toutes les personnes vivant en Suisse pourront s’enregistrer pour se faire vacciner, conformément aux autorisations et aux priorités actuelles, cette «campagne dans la campagne» devrait commencer. Pour ce faire, il est essentiel de s’adresser aux différents groupes de population de manière ciblée et différenciée et de mettre en place divers services à bas seuil et de proximité. Chaque effort pour une campagne d’information et de mise en œuvre efficace et convaincante en vaut la peine.

Il convient en outre de créer les possibilités de protéger également les adolescents (12-16 ans) et les enfants (<12 ans) par la vaccination dès que les vaccins seront approuvés à cette fin. Compte tenu de l’avancement des études en cours à l’international sur la vaccination, il convient de planifier la vaccination des adolescents à partir de juillet 2021 (les essais de phase 3 sont terminés) et celle des enfants à la fin de l’année 2021 au plus tôt. Cela signifie que la population doit déjà être informée de ces plans, dans le but d’accroître la préparation à la vaccination.

Afin de prévenir de manière fiable de nouvelles vagues d’infection pandémique lorsque toutes les mesures d’endiguement seront levées, l’objectif ultime de la campagne de vaccination en Suisse devrait être d’atteindre une immunité collective transitoire dans le plus grand nombre possible de groupes d’âge et de couches sociales de la population. À cette fin, avec une valeur R0 présumée de 4.0 pour la variante B.1.1.7 du virus actuellement en circulation, il faut que l’immunité de la population soit d’environ 75%. Avec une efficacité vaccinale de 90-95%, il faut donc viser un taux de vaccination d’au moins 80%. Cet objectif est extraordinairement ambitieux, mais il a été atteint pour la rougeole en Suisse, par exemple.

5. Nouvelles Policy Briefs de la ncs-tf

Considérations sur des tests communautaires au SARS-CoV-2 intensifiés ³²

Des tests réguliers – par exemple dans les écoles, au travail ou dans les établissements médico-sociaux – permettent de mieux identifier les infections asymptomatiques au SARS-CoV-2. Nous décrivons différentes approches et les conditions d’une mise en œuvre réussie pour réduire les transmissions.

Utilisation de capteurs de CO₂ à l’intérieur et dans les écoles ³³

Les capteurs de CO₂ constituent un outil simple et bon marché pour alerter les personnes se trouvant dans un local d’une mauvaise ventilation et les aider à prendre l’action appropriée, comme ouvrir les fenêtres ou quitter les lieux. Il s’agit d’un outil sous-utilisé dans la lutte contre la pandémie de COVID-19, notamment dans les écoles.

Liens:

[1] http://parsivel-eawag.ch/sarscov2/ARA_Werdhoelzli_ddPCR.html

[2] https://sensors-eawag.ch/sarscov2/STEP_Vidy_ddPCR.html

[3] https://sciencetaskforce.ch/reproduktionszahl/ und https://ibz-shiny.ethz.ch/covid-19-re-international/: Die Schätzungen von R_e über die letzten Tage können leichten Schwankungen unterliegen. Diese Schwankungen treten insbesondere in kleinen Regionen, bei sich ändernder Dynamik und bei niederen Fallzahlen auf.

[4] https://sciencetaskforce.ch/reproduktionszahl/ und https://ibz-shiny.ethz.ch/covid-19-re-international/: Die Schätzungen von R_e über die letzten Tage können leichten Schwankungen unterliegen. Diese Schwankungen treten insbesondere in kleinen Regionen, bei sich ändernder Dynamik und bei niederen Fallzahlen auf.

[5] https://ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/, Dashboard Time Series

[6] https://ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/trends: Aufgrund von Melderverzögerungen werden die letzten 3 respektive 5 Tage für bestätigte Fälle und Hospitalisationen/Todesfälle nicht berücksichtigt.

[7] https://icumonitoring.ch

[8] https://www.covid19.admin.ch

[9] https://www.covid19.admin.ch

[10] https://github.com/openZH/covid_19 und https://github.com/daenuprobst/covid19-cases-switzerland

[11] https://cevo-public.github.io/Quantification-of-the-spread-of-a-SARS-CoV-2-variant/

[12] https://ispmbern.github.io/covid-19/variants/

[13] https://sciencetaskforce.ch/fr/rapport-scientifique-9-janvier-2021/

[14] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.03.05.21252520v2

[15] https://ispmbern.github.io/covid-19/variants/

[16] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.03.05.21252520v2

[17] https://ispmbern.github.io/covid-19/variants/

[18] https://www.nature.com/articles/s41586-021-03426-1