R0: Comment les Scientifiques Quantifient l’Intensité d’une Épidémie Comme le Coronavirus et Son Potentiel Pandémique

Joseph Eisenberg

Professeur et Président d’Épidémiologie

12 février 2020

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Ceci est une version mise à jour d’un article initialement publié le février. 5, 2020 sur La Conversation. Le numéro de reproduction de la grippe saisonnière a été corrigé le 27 mars 2020.

Si vous avez vu le film de 2011 « Contagion », sur une pandémie mondiale d’un nouveau virus, alors vous avez entendu le terme « R0. »

Prononcé « R rien », ce n’est pas seulement du jargon inventé à Hollywood. Il représente un concept important en épidémiologie et constitue un élément crucial de la planification de la santé publique lors d’une épidémie, comme la pandémie actuelle de coronavirus qui se propage dans le monde entier depuis sa première identification en Chine.

Les scientifiques utilisent R0 – le numéro de reproduction – pour décrire l’intensité d’une épidémie de maladie infectieuse. Les estimations R0 ont joué un rôle important dans la caractérisation des pandémies ou des grandes épidémies médiatisées, notamment la pandémie de SRAS de 2003, la pandémie de grippe H1N1 de 2009 et l’épidémie d’Ebola de 2014 en Afrique de l’Ouest. C’est quelque chose que les épidémiologistes font la course pour clouer sur le SRAS-CoV-2, le virus qui cause le COVID-19.

Dans quelle mesure une maladie se propagera-t-elle?

La définition formelle du R0 d’une maladie est le nombre de cas, en moyenne, qu’une personne infectée provoquera pendant sa période infectieuse.

Le terme est utilisé de deux manières différentes.

Le nombre de reproduction de base représente le potentiel épidémique maximal d’un agent pathogène. Il décrit ce qui se passerait si une personne infectieuse entrait dans une communauté entièrement sensible, et constitue donc une estimation basée sur un scénario idéalisé.

Le nombre effectif de reproduction dépend de la sensibilité actuelle de la population. Cette mesure du potentiel de transmission est probablement inférieure au nombre de reproduction de base, en fonction de facteurs tels que la vaccination de certaines personnes contre la maladie ou l’immunité de certaines personnes en raison d’une exposition antérieure à l’agent pathogène. Par conséquent, le R0 effectif change avec le temps et constitue une estimation basée sur une situation plus réaliste au sein de la population.

Il est important de réaliser que le R0 de base et le R0 efficace dépendent de la situation. Il est affecté par les propriétés de l’agent pathogène, telles que son infectiosité. Il est affecté par la population hôte – par exemple, la sensibilité des personnes à l’état nutritionnel ou à d’autres maladies pouvant compromettre leur système immunitaire. Et il est affecté par l’environnement, y compris des facteurs démographiques, socio-économiques et climatiques.

Par exemple, R0 pour la rougeole varie de 12 à 18, en fonction de facteurs tels que la densité de la population et l’espérance de vie. Il s’agit d’un grand R0, principalement parce que le virus de la rougeole est hautement infectieux.

En revanche, le virus de la grippe est moins infectieux, avec son R0 allant de 0,9 à 2,1. La grippe ne provoque donc pas les mêmes épidémies explosives que la rougeole, mais elle persiste en raison de sa capacité à muter et à échapper au système immunitaire humain.

Qu’est-ce qui rend R0 utile en santé publique?

Le démographe Alfred Lotka a proposé le nombre de reproduction dans les années 1920, comme mesure du taux de reproduction dans une population donnée.

Dans les années 1950, l’épidémiologiste George MacDonald a suggéré de l’utiliser pour décrire le potentiel de transmission du paludisme. Il a proposé que, si R0 est inférieur à 1, la maladie s’éteindra dans une population, car en moyenne une personne infectieuse se transmettra à moins d’une autre personne sensible. En revanche, si R0 est supérieur à 1, la maladie se propagera.

Combien d’autres personnes vont-elles infecter ?

Le numéro de reproduction, R0 en abrégé, décrit le nombre de cas supplémentaires d’une maladie que chaque personne infectée provoquera au cours de sa période infectieuse. Les chiffres sont une fourchette, car ils dépendent de divers facteurs qui varient d’une situation à l’autre.

Disease	Reproduction number R0
Ebola, 2014	1.51 to 2.53
H1N1 Influenza, 2009	1.46 to 1.48
Seasonal Influenza	0.9 to 2.1
Measles	12 to 18
MERS	around 1
Polio	5 to 7
SARS	<1 to 2.75
Variole	5 à 7
SARS-CoV-2 (causes du COVID-19)	1,5 à 3,5

Lorsque les agences de santé publique cherchent à faire face à une épidémie, elles essaient de ramener R0 à moins de 1. C’est difficile pour des maladies comme la rougeole qui ont un R0 élevé. C’est particulièrement difficile pour la rougeole dans les régions densément peuplées comme l’Inde et la Chine, où R0 est plus élevé, par rapport aux endroits où les gens sont plus dispersés.

Pour la pandémie de SRAS en 2003, les scientifiques ont estimé le R0 initial à environ 2,75. Un mois ou deux plus tard, le R0 effectif est tombé en dessous de 1, grâce aux efforts considérables déployés dans les stratégies d’intervention, y compris les activités d’isolement et de quarantaine.

Cependant, la pandémie s’est poursuivie. Alors qu’en moyenne, une personne infectieuse s’est transmise à moins d’un individu sensible, une personne s’est parfois transmise à des dizaines, voire à des centaines d’autres cas. Ce phénomène est appelé super propagation. Les responsables ont documenté plusieurs fois les événements de super épandeurs pendant l’épidémie de SRAS à Singapour, Hong Kong et Pékin.

R0 pour le coronavirus SARS-CoV-2

Un certain nombre de groupes ont estimé R0 pour ce nouveau coronavirus. Le groupe de l’Imperial College a estimé que R0 se situait entre 1,5 et 3,5. La plupart des simulations de modélisation qui projettent des cas futurs utilisent des R0 dans cette plage.

Ces différences ne sont pas surprenantes; il y a une incertitude sur bon nombre des facteurs qui entrent dans l’estimation de R0, comme dans l’estimation du nombre de cas, en particulier au début d’une éclosion.

Sur la base de ces estimations actuelles, les projections du nombre futur de cas de coronavirus sont lourdes d’incertitudes et seront probablement quelque peu inexactes.

Les difficultés surviennent pour un certain nombre de raisons.

Tout d’abord, les propriétés de base de cet agent pathogène viral – comme la période infectieuse – sont encore inconnues.

Deuxièmement, les chercheurs ne savent pas combien de cas bénins ou d’infections qui n’entraînent pas de symptômes ont été manqués par la surveillance, mais propagent néanmoins la maladie.

Troisièmement, la majorité des personnes atteintes de ce nouveau coronavirus se rétablissent et sont probablement immunisées contre le nouveau coronavirus. On ne sait pas comment l’évolution de la sensibilité de la population affectera la propagation future de l’infection. Au fur et à mesure que le virus se déplace dans de nouvelles régions et communautés, il rencontre des personnes présentant des problèmes de santé variables qui affectent leur susceptibilité à la maladie, ainsi que des structures sociales différentes, qui affectent toutes deux sa transmissibilité.

Enfin, et probablement la raison la plus importante, personne ne connaît les impacts futurs des mesures actuelles de lutte contre la maladie. Les estimations actuelles des épidémiologistes de R0 ne disent rien de la façon dont des mesures telles que les restrictions de voyage, la distanciation sociale et les efforts d’auto-quarantaine influenceront la propagation continue du virus.

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