Un nouveau calculateur en ligne du risque de mortalité lié au COVID-19 pourrait aider à déterminer qui doit se faire vacciner en priorité

Newswise – Des chercheurs de la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health ont mis au point une nouvelle calculatrice en ligne pour estimer le risque individuel et communautaire de mourir du COVID-19. Les chercheurs qui ont développé cette calculatrice espèrent qu’elle sera utile aux autorités de santé publique pour évaluer les risques de mortalité dans différentes communautés et pour donner la priorité à la vaccination de certains groupes lorsque les vaccins COVID-19 seront disponibles.

L’algorithme qui sous-tend le calculateur utilise des informations provenant de grandes études existantes pour estimer le risque de mortalité lié au COVID-19 pour des individus en fonction de l’âge, du sexe, de facteurs sociodémographiques et d’une variété de conditions de santé différentes. Les estimations du risque s’appliquent aux individus de la population générale qui ne sont actuellement pas infectés et tiennent compte des facteurs associés à la fois au risque d’infection future et aux complications après l’infection.

“Notre calculateur représente une approche plus quantitative et devrait compléter d’autres directives qualitatives proposées, telles que celles de l’Académie nationale des sciences et de la médecine, pour déterminer les risques individuels et communautaires et allouer les vaccins”, déclare l’auteur principal de l’étude, Nilanjan Chatterjee, PhD, professeur distingué Bloomberg dans les départements de biostatistique et d’épidémiologie de la Bloomberg School.

La nouvelle calculateur de risque est présentée dans un article paru dans le journal Nature Medicine.

Les chercheurs ont également collaboré avec PolicyMap, Inc. pour élaborer des cartes interactives pour visualiser le nombre et la proportion de personnes présentant divers niveaux de risque dans les villes, comtés et États américains. Ces cartes permettront aux responsables politiques locaux de planifier la vaccination, la protection des personnes à haut risque et d’autres efforts d’intervention ciblés.

COVID-19, la maladie infectieuse pandémique qui a balayé le monde au cours des dix derniers mois, affectant près de 70 millions de personnes et tuant plus de 1,5 million de personnes dans le monde, peut affecter différentes personnes de manière très différente. Les enfants et les jeunes adultes peuvent souffrir d’une maladie très légère ou ne présenter aucun symptôme, tandis que les personnes âgées présentent des taux de mortalité par infection d’au moins plusieurs pour cent. Il existe également des différences ethniques et raciales évidentes – les patients noirs et latino-américains aux États-Unis, par exemple, sont morts d’infections au COVID-19 à des taux beaucoup plus élevés que les patients blancs – ainsi que des différences liées à des conditions médicales préexistantes telles que le diabète.

“Bien que nous connaissions depuis longtemps les facteurs associés à une plus grande mortalité, peu d’efforts ont été déployés pour intégrer ces facteurs dans les stratégies de prévention et les modèles de prévision”, explique M. Chatterjee.

Son équipe et lui ont développé leur modèle de risque à l’aide de plusieurs ensembles de données liés au COVID-19, y compris ceux d’une vaste étude britannique et les taux de mortalité au niveau des États publiés par les Centers for Disease Control and Prevention, puis ont validé le modèle pour prédire les taux de mortalité au niveau communautaire en utilisant les décès récents dans les villes et les comtés américains.

Le calculateur basé sur le modèle est disponible en ligne pour les responsables de la santé publique et les personnes intéressées. Il permet à l’utilisateur de déterminer le risque individuel en fonction de facteurs tels que l’âge, le sexe, la race/ethnicité et les antécédents médicaux et peut être utilisé pour définir le risque pour un groupe, par exemple pour une communauté, une société ou une université particulière, en fonction de la combinaison de facteurs pertinents qui définissent le groupe.

Dans leur article, Chatterjee et ses collègues ont utilisé leur calculateur pour décrire la distribution du risque pour l’ensemble de la population américaine, montrant, par exemple, que seulement environ quatre pour cent de la population à haut risque – défini comme un risque cinq fois supérieur à la moyenne américaine – devrait contribuer à près de 50 pour cent du total des décès. Les chercheurs ont également montré que le risque au niveau de la population varie considérablement d’une ville à l’autre et d’un comté à l’autre. “Par exemple, le pourcentage de la population adulte dépassant le seuil de risque quintuplé varie de 0,4 % à Layton, dans l’Utah, à 10,7 % à Détroit, dans le Michigan”, explique M. Chatterjee.

Le calculateur permet aux utilisateurs de calculer le risque de mortalité des individus en combinant les informations sur les facteurs individuels avec la dynamique pandémique au niveau communautaire, telle qu’elle est disponible dans une grande variété de modèles de prévision. Ainsi, lorsqu’une grande vague d’infections frappe une population, les estimations du risque pour les individus augmenteront dans cette communauté. Actuellement, l’outil est mis à jour chaque semaine pour intégrer des informations sur la dynamique de la pandémie au niveau de l’État.

Chatterjee et ses collègues espèrent que leur calculateur sera utile pour établir des priorités dans l’allocation des vaccins COVID-19 précoces et d’autres ressources préventives rares telles que les masques N95. Les directives proposées par l’Académie nationale des sciences, de l’ingénierie et de la médecine des États-Unis placent les travailleurs médicaux de première ligne dans la catégorie des priorités absolues afin de maximiser les avantages pour la société et de minimiser le risque qu’ils infectent d’autres personnes, mais la plupart des autres catégories de priorités sont fondées en grande partie sur les risques estimés d’infection et la gravité de la maladie et, par exemple, accordent une priorité plus élevée aux personnes âgées et aux personnes atteintes de maladies telles que le diabète.

“Les gens peuvent comprendre de manière générale qu’avec une condition préexistante telle que l’obésité ou le diabète, par exemple, ils sont plus à risque, mais avec notre calculateur, ils devraient être en mesure de comprendre leur risque d’une manière qui prend en compte de multiples facteurs”, dit Chatterjee.

“Assessment of Individual- and Community-level Risks for COVID-19 Mortality in the US and Implications for Vaccine Distribution” a été rédigé par Jin Jin, Neha Agarwala Prosenjit Kundu, Benjamin Harvey, Yuqi Zhang, Eliza Wallace et Nilanjan Chatterjee.

Le financement de cette recherche a été assuré par la dotation du Bloomberg Distinguished Professorship.

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