Les risques potentiels de maladies sont généralement atténués grâce à des systèmes de surveillance qui permettent de détecter les changements dans les schémas pathologiques et agissent comme une alerte précoce pour anticiper les épidémies de maladies émergentes. Selon des recherches récentes, des valeurs aberrantes dans les cas de syndrome grippal, détectés dans 16 pays, ont précédé les premiers pics de COVID-19. Avec quoi, les scientifiques ont averti qu'ils auraient pu essayer de une propagation non détectée du COVID-19.
Le Système mondial de surveillance et de riposte contre la grippe (GISRS) de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) est un réseau de centres et de laboratoires dans 123 États membres de l'entité qui collectent des échantillons respiratoires pour les tests de dépistage de la grippe. . Les données de ces laboratoires sont disponibles via FluNet , un outil conçu pour surveiller les tendances de la grippe.
Dans une nouvelle étude récemment publiée dans PLOS Medicine, un groupe de scientifiques de l' Université de Washington, aux États-Unis, a évalué les valeurs aberrantes dans les cas de syndrome grippal (SG) avec des enregistrements de grippe négatifs à partir de 2020 par rapport aux tendances des cinq années précédentes dans 28 pays. avec une surveillance établie des SG et une incidence élevée de COVID-19.
L'équipe a constaté que dans 16 pays, les valeurs aberrantes de cet ensemble de données ont précédé les premiers pics de COVID-19 signalés avec un délai de 13,3 semaines .
Les premières valeurs aberrantes se sont produites au cours de la semaine du 13 janvier 2020 au Pérou, aux Philippines, en Pologne et en Espagne . Aux États-Unis et au Royaume-Uni , les valeurs aberrantes dans l'ensemble de données étaient détectables la semaine du 9 mars 2020, 4 à 6 semaines avant la première semaine du pic COVID-19 signalé. Dans certains pays, des retards de plus de 20 semaines ont été observés.
Les chercheurs ont suggéré que ces valeurs aberrantes pourraient représenter une propagation non détectée du COVID-19 plus tôt cette année-là. .
« Nos résultats soulignent l'importance de renforcer les réseaux de surveillance de routine des maladies pour améliorer la capacité d'identifier de nouvelles maladies et d'éclairer les réponses de santé publique à l'échelle mondiale », a déclaré Natalie L. Cobb, médecin à la Division de médecine pulmonaire des soins intensifs et du sommeil du Département. de médecine de l' Université de Washington aux États-Unis .
" Au cours de la première année de la pandémie de COVID-19, nous avons constaté une augmentation des cas de maladies respiratoires non grippales avant les premières éclosions majeures de COVID-19 signalées , ce qui suggère que le COVID-19 pourrait s'être propagé beaucoup plus rapidement qu'initialement signalé dans le monde. Nous proposons d'utiliser le suivi automatisé des maladies respiratoires dans les réseaux de surveillance existants pour identifier les nouvelles épidémies en temps réel comme une sorte de système d' alerte précoce », a complété le chercheur.
La détection précoce des épidémies virales respiratoires, telles que le SRAS-CoV-2, est essentielle à la réponse de santé publique et aux mesures d'atténuation. Dans cette étude, des données de surveillance de routine sur la grippe ont été utilisées pour détecter les valeurs aberrantes du syndrome grippal (SG) pendant la pandémie de COVID-19 qui pourraient suggérer la propagation du SRAS-CoV-2.
Les auteurs ont émis l'hypothèse que l'utilisation de méthodes basées sur les données permettrait d'identifier un plus grand nombre de cas de syndrome grippal négatif avant les pics signalés de COVID-19.
"À notre connaissance, il s'agit de la première étude à évaluer les tendances des SG négatifs pour la grippe dans plusieurs pays du monde pendant la pandémie de COVID-19", a déclaré Cobb.
En comparant les pics de COVID-19 signalés aux valeurs aberrantes du SG négatif pour la grippe, les chercheurs ont noté que les différences de calendrier étaient particulièrement prononcées dans les pays à revenu intermédiaire supérieur et inférieur .
Par exemple, au Pérou , le premier cas aberrant, qui a été détecté en janvier 2020 à l'aide du modèle primaire et interpolé, s'est produit 7 semaines avant le premier cas de COVID-19 signalé (2 mars 2020) et 20 semaines avant le premier cas de COVID -19. pic (1er juin 2020).
Dans de nombreux pays à revenu faible ou intermédiaire, dont la Bolivie, la Colombie et le Mozambique , la première valeur aberrante s'est produite à peu près au moment où le premier cas de COVID-19 a été signalé et plusieurs semaines avant le premier pic .
"Les délais observés sont susceptibles d'être affectés à la fois par la force des structures de notification de la santé publique et par les politiques locales", a ajouté Cobb.
Par exemple, la disponibilité limitée des tests au début de la pandémie peut avoir entraîné une sous-déclaration des cas et retardé l'action politique. Les estimations de la surmortalité due au COVID-19 ont suggéré que le nombre de décès cumulés était bien supérieur au nombre de décès signalés dans des pays comme l'Inde, la Russie, le Mexique, le Brésil, l'Indonésie et le Pakistan.
En résumé, cette étude démontre un rôle potentiel de la détection automatisée des valeurs aberrantes dans l'identification et le contrôle de nouveaux agents pathogènes respiratoires par les réseaux de surveillance de la grippe .
« S'appuyer sur les réseaux de surveillance des maladies respiratoires existants sera essentiel pour améliorer notre réponse aux futures pandémies et limiter la morbidité et la mortalité dans le monde », a conclu Cobb.