Définition et évaluation de stratégies de dépistage du Covid screening dans des contextes variés, à partir de données de contact empiriques – Coscreen

Nous avons décidé de nous concentrer d'abord sur le cas des écoles, comme contexte d'intérêt particulier : il a en effet été considéré comme crucial de maintenir les écoles aussi ouvertes que possible pendant la pandémie, même lorsque d'autres mesures ont été mises en place (couvre-feu, télétravail). Nous avons donc passé en revue les données disponibles sur les contacts dans les contextes scolaires, et avons décidé d'utiliser les données des collaborations SocioPatterns, collectées dans une période pré-pandémique, et décrivant les contacts dans une école primaire et dans une école secondaire.

Nous avons conçu une méthode systématique pour créer des données synthétiques ayant les mêmes propriétés que les données empiriques, pour deux raisons : (i) les données empiriques ne couvrent que quelques jours d'école, alors que nous avions besoin de simuler une propagation sur plusieurs mois (ii) les données empiriques ne couvraient que les élèves d'une année de l'école secondaire. De plus, nous avons décidé d'un moyen systématique de coupler les écoles simulées dans l'ordinateur avec le monde extérieur, à savoir simplement en réglant l'introduction d'un nombre fixe de cas dans l'école chaque semaine.

Nous avons ensuite construit un modèle basé sur des agents pour simuler la propagation et les protocoles dans les deux types d'écoles. Nous avons calibré le modèle afin d'obtenir un taux de reproduction effectif souhaité R. Nous avons construit un outil de simulation modulaire afin de pouvoir simuler et comparer les différents protocoles. Le protocole de base était donné par le simple isolement des cas détectés car ils présentaient des symptômes. Nous avons ensuite considéré le protocole consistant à fermer la classe (ou le niveau, c'est-à-dire 2 ou 3 classes) de chaque cas détecté, pendant une période de 7 jours. Plus important encore, nous avons simulé un nouveau protocole consistant à tester un certain nombre de fois par semaine (d'une fois toutes les 2 semaines à 4 fois par semaine) une certaine fraction d'élèves et d'enseignants (donnée par l'adhésion). Nous avons considéré des niveaux d'adhésion allant de 10 à 90%. Nous avons ensuite considéré l'éventuelle vaccination des enseignants, l'éventuelle vaccination des élèves de l'école secondaire. Nous avons effectué une analyse de sensibilité concernant la contagiosité des enfants, la valeur de R, la fraction des enseignants des élèves vaccinés.
Pour chaque protocole, nous avons mesuré la distribution des tailles d'épidémie à la fin d'une période de trois mois : nous avons ainsi mesuré combien chaque protocole améliore la situation épidémique en termes de réduction de la taille de l'épidémie par rapport au protocole de base. De plus, nous avons mesuré le coût de chaque protocole en termes de jours d'école perdus par élève.

Notre principale conclusion, qui est robuste pour tous les types d'écoles, est que le dépistage itératif, s'il est suffisamment fréquent et avec une adhésion suffisamment élevée, permet de réduire la taille de l'épidémie au moins autant que les protocoles actuels, et dans de nombreux cas, il est même beaucoup plus performant en termes de réduction de la taille de l'épidémie. De plus, cela se fait à un coût en termes de jours d'école perdus qui reste bien inférieur à celui des protocoles qui ferment des classes complètes. En effet, en isolant uniquement les cas détectés, on évite d'envoyer en isolement de nombreux élèves qui n'ont en fait pas contracté le covid, tout en ciblant exactement ceux qui ont le covid. La répétition régulière des tests permet également de trouver les cas qui auraient pu être simplement contaminés (pas encore testés positifs) à une itération, et qui le deviennent à l'itération suivante.

Nos premiers résultats avaient déjà suscité un très fort intérêt de la part des pouvoirs publics. La Haute Autorité de Santé nous a demandé d'intervenir lors d'une réunion sur les autotests le 22 avril, et le Conseil Scientifique a inclus nos résultats dans le cadre de l'Avis du Conseil scientifique COVID-19 du 19 avril 2021 intitulé «Les autotests : une opportunité de santé publique« (https://www.vie-publique.fr/rapport/279618-avis-du-conseil-scientifique-covid-19-du-19- avril-2021-les-autotests)

Nos résultats consolidés ont été cités par le Conseil Scientifique dans sa Note d'Alerte www.vie-publique.fr/sites/default/files/rapport/pdf/281331.pdf
et dans son avis
(disponible sur solidarites-sante.gouv.fr/actualites/presse/dossiers-de- presse/article/conseil-scientifique-covid-19 )
Un communiqué de presse de l'INSERM a été publié le 26 août presse.inserm.fr/a-la-rentree- les-chercheurs-recommandent-lautotest-régulier-pour-contrôler-lepidemie-dans-les- etablissements-scolaires/43642/

En outre, nous avons considéré un protocole supplémentaire, à savoir le test réactif d'une classe lorsqu'un cas est détecté ; outre l'évaluation de ce protocole (qui est actuellement testé en France dans un certain nombre de départements), nous l'avons comparé à ceux simulés précédemment. Les résultats sont résumés dans une note rendue publique sur notre page web : www.epicx-lab.com/uploads/9/6/9/4/9694133/reactive_screening_primary_school- 2.pdf

Nous avons par ailleurs commencé à travailler sur un aspect plus théorique du projet : à savoir, le degré de détail nécessaire dans la description des contacts entre individus dans des contextes spécifiques tels que les écoles, les hôpitaux ou les bureaux afin de pouvoir évaluer et classer les stratégies et protocoles de confinement possibles. En effet, si des données de contact très détaillées ont été collectées dans certains cas, ce n'est pas le cas général, et souvent on ne dispose que d'une connaissance sommaire à gros grain des contacts réels entre individus. Dans des travaux antérieurs, nous avions examiné la question de savoir si une connaissance aussi limitée pouvait suffire à prédire l'impact d'une maladie schématique, et montré que certains effets de surestimation pouvaient se produire. Nous voulons cependant maintenant considérer le problème du point de vue (i) d'un modèle plus complexe et réaliste de la maladie (ii) de la modélisation des protocoles d'intervention et de la question de savoir s'ils sont efficaces et quels sont les meilleurs protocoles.
Nous avons donc défini plusieurs représentations de données pour les contacts dans divers contextes d'intérêt, et nous avons commencé à évaluer l'impact de divers protocoles lorsqu'ils sont simulés sur ces diverses représentations de données, qui encodent une quantité variable de détails sur les contacts.

Self-testing and vaccination against COVID-19 to minimize school closure
Elisabetta Colosi, Giulia Bassignana, Diego A Contreras, Canelle Poirier, Simon Cauchemez, Yazdan Yazdanpanah, Bruno Lina, Arnaud Fontanet, Alain Barrat, Vittoria Colizza
medRxiv:2021.08.15.21261243v1

Dans la plupart des pays européens, la première vague de la pandémie de COVID-19 a été combattue avec des confinements nationaux, avec des coûts sociétaux énormes. Les mesures ont été levées avant l'été et, avec le retour des activités normales en septembre, associé aux changements des conditions météorologiques, une deuxième vague frappe actuellement nos pays. Les stratégies de tests ont été débordées et de nouvelles mesures restrictives ont été prises pour tenter de limiter la diffusion. Il existe cependant un effort politique généralisé pour maintenir les écoles ouvertes. Pour éviter une nouvelle perturbation des activités éducatives, le dépistage systématique et efficace, allié à la recherche des contacts, est crucial. Des améliorations dans ce contexte sont attendues grâce aux nouvelles générations de tests, comme les tests antigéniques, qui donnent des résultats rapides. Ils ont cependant une sensibilité plus faible que les tests PCR et ne sont dans certains cas autorisés que pour tester des individus symptomatiques. En fait, une moindre sensibilité pourrait ne pas être un problème crucial dans le contexte du dépistage d'une population, en particulier si le dépistage peut être répété. De nouvelles stratégies pourraient alors devenir possibles, avec des tests systématiques à grande échelle répétés à intervalles réguliers dans des populations spécifiques, couplés à la recherche des contacts et à des mesures réactives adéquates chaque fois qu'un certain nombre de cas positifs est détecté.
COSCREEN répond au besoin urgent et crucial de concevoir, valider et optimiser ces nouvelles stratégies de dépistages répétés dans des contextes tels que les écoles, les bureaux, les universités. Comme ces stratégies concerneront des contextes spécifiques, leur investigation et leur validation doivent être basées sur des modèles mathématiques capables de quantifier l’intérêt des stratégies en fonction du contexte épidémique, des mesures mises en œuvre, de la taille, de la structure et des contacts de la population. En particulier, ces modèles doivent inclure les propriétés complexes des contacts humains dans divers contextes, révélées au cours de la dernière décennie par l'analyse de données de contact. Nous allons ainsi exploiter ces données de contact à haute résolution, qui ont été en grande partie collectées par le PI au fil des ans, pour concevoir des simulations numériques détaillées et réalistes de la propagation du COVID-19. Nous allons en outre concevoir un moyen systématique de coupler des simulations détaillées dans un contexte donné avec des données épidémiologiques ou des résultats de modélisations à plus grande échelle au niveau de la population, tels que mis en œuvre par la co-PI. Nous concevrons un ensemble de stratégies basées sur un dépistage régulier de la population et sur des fermetures temporaires réactives, évaluerons l'impact de chaque stratégie sur la propagation, en fonction des différents paramètres, en mettant l'accent sur (i) l’adhésion aux stratégies de test, (ii) la sensibilité des tests, (iii) le délai entre les tests et leurs résultats. Nous évaluerons le coût de chacune de ces stratégies, en termes de nombre de jours pendant lesquels l'enseignement à distance ou le travail à distance doivent être mis en œuvre. Cela nous permettra de proposer des stratégies optimisées et ajustables en fonction des contextes et de l'équilibre coûts-bénéfices.
Le projet fournira des rapports préliminaires et consolidés aux autorités de santé publique, qui pourraient être largement diffusés pour conseiller les organes administratifs des écoles et des entreprises sur les stratégies optimales de dépistage. Les lignes directrices qui en découlent pourraient être rapidement mises en œuvre en fonction de l'évolution des capacités de test et des propriétés des tests disponibles. Nos résultats pourront également être rapidement mis à jour en fonction de l’évolution des connaissances sur la transmission de la maladie ou sur les tests.