Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Sciences de la santé# Épidémiologie

Comment le COVID-19 a changé la propagation du VRS

Une étude révèle l'impact des mouvements humains sur les épidémies de VRS après les confinements liés au COVID-19.

Amanda C. Perofsky, A. Srinivas Duddu, I. Elgamal, J. Camacho-Mateu, O. Holubowska, S. A. Rella, S. J. Bents, C. Viboud, C. L. Hansen, G. Pullano

― 8 min lire


L'impact du COVID-19 surL'impact du COVID-19 surla propagation du VRSles confinements.influencé les épidémies de RSV aprèsLes habitudes de mouvement des gens ont
Table des matières

En 2020, les pays du monde entier ont pris plein de mesures pour freiner la propagation du COVID-19. Ces mesures comprenaient des ordres de rester chez soi, la fermeture des écoles et des entreprises, l'interdiction des voyages et le port du masque. Ces actions, appelées interventions non pharmacologiques (INP), ont influencé la fréquence à laquelle les gens attrapaient d'autres virus respiratoires courants, comme le VRS (virus respiratoire syncytial), qui est particulièrement dangereux pour les bébés et les personnes âgées.

Avant ces mesures, le VRS atteignait généralement un pic en hiver, mais pendant les confinements les plus stricts de la pandémie, les cas ont chuté de manière significative. Une fois les restrictions assouplies, certaines régions ont vu des pics de VRS inhabituels plus tôt que d'habitude ou décalés par rapport aux schémas saisonniers typiques.

Des chercheurs ont étudié comment le mouvement des gens influence la propagation du COVID-19 en utilisant des données de téléphones mobiles. Bien que certaines recherches aient été menées pour regarder l'impact du COVID-19, le lien entre la Mobilité des gens et la propagation du VRS avant et après la pandémie n'est toujours pas très clair. Ce manque de compréhension est important, car le VRS est une cause majeure de problèmes respiratoires graves chez les jeunes enfants et les personnes âgées.

L'impact du COVID-19 sur le VRS

Le VRS est un gros problème de santé, touchant environ 5 % des enfants de moins de cinq ans, provoquant des Infections respiratoires basses sévères. La plupart des enfants l'attrapent avant l'âge de deux ans, et les bébés de moins de six mois sont les plus vulnérables. Après leur première infection au VRS, les enfants peuvent avoir des infections répétées tout au long de leur vie, car l'immunité de la première infection est de courte durée.

Le VRS a généralement un fort schéma saisonnier dans les régions à climat plus frais, se propageant principalement en hiver. Des facteurs comme le temps et les interactions sociales, surtout parmi les jeunes enfants dans des milieux comme les crèches et les écoles, aident à propager le VRS.

Alors que l'impact des restrictions COVID-19 sur le VRS a été documenté, les manières spécifiques dont différents types de mouvements humains ont influencé le retour du VRS après les confinements n'ont pas été examinées en profondeur. Comprendre ces relations est crucial pour la santé publique.

Focus de l'étude

Cette étude se penche sur les Hospitalisations liées au VRS à Seattle et vise à identifier quels types de mouvements ont eu les effets les plus significatifs sur le timing des cas de VRS après la levée des contrôles de la pandémie. Les chercheurs ont examiné plusieurs aspects de la mobilité, comme le nombre de personnes qui visitaient les écoles et les crèches, la distance parcourue, et à quelle fréquence les gens visitaient d'autres endroits.

Les chercheurs ont utilisé des données collectées à partir de dispositifs mobiles, montrant comment les gens se déplaçaient à Seattle de fin 2018 à fin 2022. Ils ont traité ces données pour voir comment les schémas de mouvement ont changé pendant la pandémie. L'équipe a également recueilli des informations sur les hospitalisations liées au VRS pour les comparer avec les données de mobilité.

Suivi de la mobilité

Pour analyser les mouvements, les chercheurs ont utilisé des données d'une entreprise qui suit les emplacements des dispositifs mobiles. Ces données ont fourni des aperçus sur le trafic piéton vers les écoles et d'autres lieux fréquentés. Ils ont regardé combien de personnes ont visité ces endroits chaque semaine, à quelle fréquence les gens se déplaçaient dans les quartiers, et combien de visiteurs venaient des zones proches et d'autres états.

Les chercheurs ont créé un réseau de quartiers à Seattle en examinant le mouvement des appareils et en mesurant à quel point différentes zones étaient connectées. Cela les a aidés à comprendre à quel point le VRS pouvait facilement se propager, car plus de connexions signifient souvent plus de chances pour le virus de circuler entre les communautés.

Données d'hospitalisation

Les données d'hospitalisation utilisées dans cette étude provenaient de deux sources différentes. Pour les personnes âgées de dix ans et plus, les données étaient fournies par un réseau de santé dans l'État de Washington. Pour les enfants de moins de dix ans, l'hôpital pour enfants de Seattle a fourni les données. Les données globales de ces sources ont donné un résumé hebdomadaire des hospitalisations liées au VRS de début 2017 à début 2023.

Pour s'assurer que les données étaient précises, surtout parce que les petites visites à l'hôpital sont difficiles à signaler, les chercheurs ont utilisé une méthode pour lisser les chiffres, réduisant ainsi le bruit dans les données.

Comprendre la transmission du VRS

Les chercheurs ont utilisé un modèle pour comprendre comment le VRS se propageait au fil du temps. Ils ont pris en compte la fréquence des infections, comment l'immunité fonctionnait après les infections, et les effets des restrictions COVID-19 sur le mouvement. Ils ont ajusté leur modèle pour refléter les changements d'interaction parmi différents groupes d'âge, en portant une attention particulière aux enfants qui sont les plus souvent affectés par le VRS.

Dans ce modèle, ils ont supposé qu'à mesure que les infections au VRS se produisaient et que l'immunité s'estompait, de nouvelles infections continuaient à survenir. Ils ont examiné de plus près comment les métriques de mobilité, comme le nombre de personnes visitant des écoles ou des crèches et le mouvement global dans les quartiers, ont impacté les taux d'infection et d'hospitalisation pour le VRS.

Résultats sur la mobilité et le VRS

Pendant la pandémie COVID-19, les hospitalisations liées au VRS à Seattle ont montré des schémas étranges. Au début, avec des confinements stricts, les cas de VRS ont chuté, mais après l'assouplissement des restrictions, il y a eu une hausse inattendue des cas de VRS, débutant notamment à l'été 2021.

Les chercheurs ont constaté qu'à mesure que les gens commençaient à bouger plus et que les restrictions diminuaient, ils ont vu une augmentation des hospitalisations liées au VRS. Fin 2021, un nombre important d'infections au VRS a été signalé, suivi d'une forte baisse début 2022, coïncidant avec une poussée de cas de COVID-19.

Plus tard, à l'automne 2022, il y a eu une autre grande vague d'hospitalisations liées au VRS, survenant plus tôt que d'habitude par rapport aux années précédentes. Cela pourrait être à cause du fait que beaucoup d'enfants n'avaient pas été exposés au VRS pendant la pandémie, entraînant l'entrée de nombreux bébés non protégés dans une période à haut risque d'infection au VRS.

Le rôle de la mobilité dans la propagation du VRS

Les chercheurs ont utilisé divers modèles pour voir comment les différents schémas de mobilité impactaient la dynamique du VRS. Ils ont découvert que le modèle qui inclut la mobilité de quartier expliquait le mieux le timing et la gravité des épidémies de VRS après la pandémie. Les résultats ont montré que la facilité avec laquelle les gens se déplaçaient entre les quartiers affectait considérablement la propagation du VRS.

Fait intéressant, bien que les mouvements des enfants, comme le trafic piéton vers les écoles, soient considérés comme un facteur significatif dans la transmission du VRS, les modèles intégrant ces données ne se sont pas aussi bien comportés qu'attendu. Cela suggère que d'autres facteurs, comme la connectivité globale du réseau de mobilité et l'afflux de visiteurs en provenance d'autres régions, ont joué un rôle plus critique dans les hospitalisations liées au VRS.

Conclusions et orientations futures

Cette étude met en lumière à quel point la mobilité humaine est importante pour comprendre la propagation du VRS et comment elle a changé pendant la pandémie de COVID-19. Les résultats suggèrent que tant le mouvement des personnes à Seattle que les visiteurs entrants d'autres régions ont significativement influencé les épidémies de VRS.

Les chercheurs notent plusieurs limitations, comme le fait de ne pas inclure les effets de différents sous-types de VRS ou de ne pas pouvoir suivre directement les mouvements spécifiques des jeunes enfants. Ces facteurs peuvent affecter la compréhension globale de la propagation du VRS.

Alors que l'étude progresse, les chercheurs visent à affiner leurs modèles et à enquêter davantage sur la façon dont les comportements de mobilité influencent les transmissions de VRS. Reconnaître ces schémas peut aider à améliorer les stratégies de santé publique, assurant une meilleure préparation pour les futures épidémies et le timing des mesures préventives, comme les vaccinations.

En résumé, cette recherche contribue à la conversation plus large sur le contrôle des maladies infectieuses, soulignant la nécessité de considérer le comportement humain et les schémas de mobilité lors de la planification des réponses de santé publique.

Source originale

Titre: Modeling the effects of COVID-19 mobility disruptions on RSV transmission in Seattle, Washington

Résumé: AO_SCPLOWBSTRACTC_SCPLOWO_ST_ABSIntroductionC_ST_ABSRespiratory Syncytial Virus (RSV) infection is a major cause of acute respiratory hospitalizations in young children and older adults. In early 2020 most countries implemented non-pharmaceutical interventions (NPIs) to slow the spread of SARS-CoV-2. COVID-19 NPIs disrupted the transmission of RSV on a global scale, and many locations did not experience widespread re-circulation until late 2020 or 2021. Here, we use a mechanistic transmission model informed by cellphone mobility data to determine which aspects of population behavior had the greatest influence on post-pandemic RSV rebound in Seattle, Washington. MethodsWe used aggregated mobile device location data to characterize within-city mixing, visitor in-flows, and foot traffic to points of interest in Seattle. We fit an age-structured epidemiological model to data on weekly RSV hospitalizations, allowing for reductions in transmission due to declines in mobility during the pandemic. We compared model fits to observed data to assess which mobility behaviors best capture RSV dynamics during the first two post-pandemic waves in Seattle. ResultsIn Seattle, COVID-19 NPIs perturbed RSV seasonality from 2020 to 2022. Seattle experienced a small out-of-season outbreak in Summer 2021 and an atypically large and early wave in Fall 2022. RSV transmission models incorporating mobility network connectivity (measured as the average shortest path length between Seattle neighborhoods) or the inflow of visitors from outside of Seattle best captured the timing and magnitude of the first two post-pandemic waves. Models including foot traffic to schools or child daycares or within-neighborhood movement produced poor fits to observed data. ConclusionsOur results suggest that case importations from other regions and local spread between neighborhoods had the greatest influence on the timing of RSV reemergence in Seattle. These findings contribute to the understanding of behavioral factors underlying RSV epidemic spread and can inform the timing of preventative measures, such as the administration of immunoprophylaxis.

Auteurs: Amanda C. Perofsky, A. Srinivas Duddu, I. Elgamal, J. Camacho-Mateu, O. Holubowska, S. A. Rella, S. J. Bents, C. Viboud, C. L. Hansen, G. Pullano

Dernière mise à jour: 2024-09-15 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.13.24313667

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.13.24313667.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à medrxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Plus d'auteurs

Articles similaires