Le point sur les projections relatives à la COVID-19 - Table de concertation sur la modélisation et Scientific Advisory Table 7 décembre 2021
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Le point sur les projections relatives à la COVID-19 Table de concertation sur la modélisation et Scientific Advisory Table 7 décembre 2021
Principales constatations • Les cas de COVID-19 augmentent dans la plupart des bureaux de santé publique en raison du variant Delta. Les tests de dépistage n'ont pas augmenté, mais les cas positifs sont en hausse. Il s'agit d'une véritable augmentation des cas. • L'efficacité du vaccin en Ontario reste très élevée, mais l'expérience d'autres pays suggère que nous devrons renforcer l'immunité avec des troisièmes doses. • Même sans le variant Omicron, l'occupation des unités de soins intensifs atteindra probablement 250 à 400 lits en janvier, ce qui mettra à nouveau les hôpitaux sous pression. • Pour contrôler les cas et les répercussions sur notre système de santé, nous devons augmenter la vaccination (en particulier chez les 5-11 ans) et continuer à utiliser des mesures de santé publique pour réduire la transmission dès maintenant. • La propagation du nouveau variant Omicron entraînera probablement un nombre de cas de COVID-19 supérieur aux projections actuelles. • Selon les données sud-africaines, la vaccination semble protéger contre les maladies graves causées par le variant Omicron et la plupart des hospitalisations concernent les personnes non vaccinées. Il existe probablement un risque accru de réinfection même chez les personnes qui ont eu la COVID-19, ce qui souligne l'importance de la vaccination. • La faible couverture vaccinale à l'échelle mondiale signifie que nous pouvons nous attendre à l'apparition de nouveaux variants. 2
Les cas sont en augmentation dans la plupart des bureaux de santé publique, tandis que Delta est le variant dominant Moyenne des cas hebdomadaires le : 15 novembre 28 novembre 200 Nouveaux cas hebdomadaires 180 par 100 000 habitants 160 140 Diminutions en 14 jours 120 Augmentations en 14 jours 100 80 60 40 20 0 Wellington-Dufferin-Guelph Timiskaming Chatham-Kent Ottawa Haliburton KPR Hamilton Leeds Grenville Lanark North Bay Parry Sound Halton Sudbury Porcupine Toronto Peterborough Huron Perth Haldimand-Norfolk Thunder Bay Lambton Hastings & PEC York Niagara Durham Nord-Ouest KFLA Waterloo Brant Renfrew Algoma Grey Bruce Middlesex-London Peel Windsor-Essex Simcoe Muskoka Sud-Ouest L’Est Données: CCM 3 Note sur les données: les données du jour le plus récent ont été tronquées pour tenir compte des délais de déclaration. Analyse: Santé Ontario
Les taux de dépistage sont stables depuis la mi-juillet Épisodes de test de dépistage par 1 000 personnes (Moyenne de 7 jours) 4,3 1,6 1,0 13 sept. 27 sept. 19 juil. 5 juil. 15 mars 29 mars 1 mars 16 août 30 août 12 avril 26 avril 2 août 25 oct. 21 juin 22 nov. 7 juin 11 oct. 8 nov. 10 mai 24 mai Date de prélèvement Données: Système d'information des laboratoires de l'Ontario (SILO), données allant jusqu’au 26 novembre 4 Analyse: Santé Ontario
Même si les taux de dépistage restent inchangés, le taux de positivité des tests est en hausse 3 avril : frein d'urgence à l'échelle de la province 30 juin : 2e étape du déconfinement améliorées 17 avril : mesures de santé publique 11 juin : 1re étape du déconfinement 16 juillet : 3e étape du déconfinement 7 septembre : réouverture des écoles passeport vaccinal 22 septembre : entrée en vigueur du peuvent lever les limites de capacité 25 octobre : Les preuves de vaccination 16 % de résultats positifs des épisodes de 14 12 dépistage quotidien 10 8 6 Haldimand-Norfolk, 5,6% Southwestern, 5,5% Windsor, 5,1% 4 Ontario, 2,5% 2 0 13 sept. 27 sept. 5 juil. 19 juil. 15 mars 29 mars 1 mars 2 août 16 août 30 août 12 avril 26 avril 7 juin 21 juin 11 oct. 25 oct. 8 nov. 22 nov. 10 mai 24 mai Date de prélèvement Données: Système d'information des laboratoires de l'Ontario (SILO), données allant jusqu’au 26 novembre 5 Les 3 jours les plus récents ont été supprimés pour tenir compte des données incomplètes. Les données sont nivelées. Analyse: Santé Ontario
10 COVID-19 Cas de Cases COVID-19 par 1 Million permillion d'habitants Inhabitantsetper parDay jour -A u 100 120 140 160 180 200 220 240 20 40 60 80 0 17 g-2 -A 1 10-août-2021 u 24 g-2 -A 1 17-août-2021 u 31 g-2 -A 1 24-août-2021 ug 7- -21 31-août-2021Se 14 p -2 -S 1 7-sept.-2021e Cas 21 p -2 -S 1 14-sept.-2021e 28 p -2 Cases -S 1 Cas 21-sept.-2021ep 5- -21 Vaccinated 28-sept.-2021 Oc 12 t-2 Cases -O 1 5-oct.-2021c Unvaccinated 19 t-2 chezAmong -O 1 12-oct.-2021 c 26 t-2 -O 1 Date 19-oct.-2021 Date c COVID-19 chez Among Fully 2- t-21 26-oct.-2021 No vaccinées les personnes non vaccinées v entièrementIndividuals 9- -21 2-nov.-2021 No 16 v-2 les personnes -N 1 Individuals 9-nov.-2021o Cas de COVID-19 Cases 23 v-2 -N 1 16-nov.-2021 o 30 v-2 -N 1 23-nov.-2021 ov 7- -21 30-nov.-2021De 14 c-2 -D 1 7-déc.-2021e 21 c-2 -D 1 14-déc.-2021e 28 c-2 -D 1 21-déc.-2021ec -2 1 28-déc.-2021 Patients hospitalisés en raison de la COVID-19 10 COVID-19 Patients parinmillion per 1 Million Inhabitants Hospitald'habitants -A u 100 120 140 160 180 200 220 240 20 40 60 80 0 17 g-2 10-août-2021 -A 1 u 24 g-2 -A 1 17-août-2021 u 31 g-2 -A 1 24-août-2021 ug 7- -21 31-août-2021Se 14 p -2 -S 1 7-sept.-2021e 21 p -2 -S 1 14-sept.-2021e 28 p -2 -S 1 21-sept.-2021ep 5- -21 28-sept.-2021 Hospital Oc 12 t-2 personnes 5-oct.-2021 -O 1 PatientsCOVID-19 c Occupation Occupation 19 t-2 -O 1 12-oct.-2021 c hospitalisés 26 t-2 Unvaccinated -O 1 19-oct.-2021 c Date Date 2- t-21 les personnes non Fully Vaccinated 26-oct.-2021 No v Occupancy 9- -21 2-nov.-2021 No Patients Hospital Occupancy entièrement 16 v-2 de l'hôpital -N 1 9-nov.-2021o 23 v-2 en raison -N 1 16-nov.-2021 o Individuals de l'hôpital chez chez vaccinées 30 v-2 Among -N 1 23-nov.-2021 ov les Individuals Among vaccinée 7- -21 30-nov.-2021De 14 c-2 -D 1 7-déc.-2021e 21 c-2 in Hospital -D 1 14-déc.-2021e 28 c-2 -D 1 21-déc.-2021ec -2 28-déc.-2021 1 La vaccination continue d'être très efficace de la COVID-19 Patients à l'USI en raison de la COVID-19 10 COVID-19 Patients par in ICU per million 1 Million Inhabitants d'habitants -A u 100 120 140 160 180 200 220 240 20 40 60 80 0 17 g-2 -A 1 10-août-2021 u 24 g-2 -A 1 17-août-2021 u 31 g-2 -A 1 24-août-2021 ug 7- -21 31-août-2021Se 14 p -2 -S 1 7-sept.-2021 e 21 p -2 -S 1 14-sept.-2021 e 28 p -2 - S 1 21-sept.-2021 ICU ep 5- -21 28-sept.-2021 Oc 12 t-2 personnes -O 1 5-oct.-2021 c 19 t-2 d'être admis dans une unité de soins intensifs que les personnes entièrement vaccinées. Occupation -O 1 Occupation 12-oct.-2021 c Patients àCOVID-19 26 t-2 -O 1 19-oct.-2021 Vaccinated Date c Unvaccinated Occupancy 2- t-21 26-oct.-2021 No v ICU Occupancy l'USI en raison Date 9- -21 de l'USI 2-nov.-2021 No entièrement 16 v-2 -N 1 9-nov.-2021 o Patients Among 23 v-2 -N 1 16-nov.-2021 vaccinées o de l'USIAmong Individuals chez les 30 v-2 personnes non Individuals les -N 1 23-nov.-2021 ov chez Fully 7- -21 vaccinées 30-nov.-2021De 14 c-2 ICU -D 1 7-déc.-2021 e Données: https://data.ontario.ca/ et CCM plus; les estimations des patients à l'hôpital et aux soins intensifs sont normalisés en fonction de l’âge. Analyse: Secrétariat de la Science Advisory Table (https://covid19-sciencetable.ca/ontario-dashboard/) 21 c-2 Les personnes non vaccinées ont un risque 5 fois plus élevé de contracter une maladie symptomatique -D 1 14-déc.-2021 e de lainCOVID-19 28 c-2 des suites de la COVID-19, un risque 13 fois plus élevé d'être hospitalisées et un risque 23 fois plus élevé -D 1 21-déc.-2021 ec -2 1 28-déc.-2021 6
Les données de l'Ontario indiquent que les vaccins conservent une grande efficacité Efficacité des deux doses des vaccins à ARNm avec le temps* 100 Hospitalisation or Hospitalization oudeath décès 90 Infection symptomatique Symptomatic infection 80 Efficacité des vaccins (%) Infection (with (avec or ouwithout symptoms) sans symptômes) 70 60 50 40 30 20 10 0 7-59 jd 60-119 dj 120-179 dj 180-239 jd ≥240 d j (0-1 m) (2-3 m) (4-5 m) (6-7 m) (≥8 m) Temps depuis la deuxième dose en jours (j) * Ontario, conception de test négatif, ≥16 ans, toute lignée de SARS-CoV-2, données 7 jusqu'au 1er novembre 2021 Source des données et analyse: ICES
Les cas continuent d'augmenter considérablement, même sans le variant Omicron. Pour aplanir la courbe, nous devons réduire la transmission en augmentant la vaccination et les mesures de santé publique. La figure montre les prédictions basées sur 3 000 Comportement actuel (p. un consensus entre les modèles de quatre ex. pas de changement relatifs aux contacts) et équipes scientifiques. Cas déclarés 30 % des enfants de Moyenne de 7 jours • Tous les scénarios supposent le maintien 5 à 11 ans vaccinés à la fin du mois de décembre des mesures de santé publique actuelles. Comportement actuel (p. 2 000 • Tous les scénarios prévoient la ex. pas de changement relatifs aux vaccination des enfants âgés de 5 à 11 Cas quotidiens contacts) et 50 % des enfants de 5 à ans, mais diffèrent quant à la proportion 11 ans vaccinés d'enfants vaccinés d'ici la fin décembre. à la fin du mois de décembre • Les différents modèles utilisent des approches et des hypothèses 1 000 Diminution de 15 % de la différentes. transmission par mesures de santé • Le variant Omicron n'est pas inclus dans publique supplémentaires (p. ex. diminution du ces scénarios et risquerait d'aggraver nombre de contacts) et Écart depuis la 30 % de 5-11 ans ces projections. dernière mise au point vaccinés avant la fin du mois de décembre 0 septembre octobre novembre décembre janvier Prédictions fondées sur la modélisation de l’Université McMaster, de SPO, de l’Université Western, de l’Université York 8 Données (cas observés): covid-19.ontario.ca
Recensement des patients malades de la COVID-19 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 01-sept. 08-sept. 15-sept. 22-sept. 29-sept. 06-oct. 13-oct. active illness 20-oct. Patients Patients en raison 27-oct. 03-nov. Patients aux 10-nov. 17-nov. in ICU COVID19 24-nov. liée à la COVID-19 01-déc. Patients hospitalisés 08-déc. soinswith in inpatient 15-déc. de la COVID-19 22-déc. 29-déc. intensifs 05-janv. (y beds 12-janv. compris 19-janv. 26-janv. (incl. 02-févr. 09-févr. COVID-related 16-févr. auxICU) 23-févr. 02-mars avec une maladie 09-mars soinswith 16-mars critical 23-mars 30-mars intensifs) grave 06-avr. 13-avr. 20-avr. 27-avr. 04-mai 11-mai 18-mai 25-mai 01-ju in 08-ju in 15-ju in 22-ju in 29-ju in 06-ju ill. 13-ju ill. 20-ju ill. 27-ju ill. 03-août 10-août 17-août 24-août 31-août 07-sept. 14-sept. en raison de la COVID-19 sont stables pour le moment 21-sept. 28-sept. 05-oct. 12-oct. 19-oct. 26-oct. 02-nov. 09-nov. 16-nov. Analyse: Santé Ontario 23-nov. Les hospitalisations et les admissions en unité de soins intensifs 30-nov. 9
Avec l'augmentation du nombre de cas, le taux d'occupation des unités de soins intensifs augmentera également, dépassant probablement 250 d'ici la fin du mois de décembre sans tenir compte d'Omicron 500 Occupation des USI observée Moyenne de 7 jours Comportement actuel (p. ex. pas de changement relatifs aux 400 contacts) et 30 % des enfants de 5 à 11 ans vaccinés à la fin du mois de décembre Comportement actuel (p. ex. pas de Occupation des USI changement relatifs aux contacts) et 50 % des enfants 300 de 5 à 11 ans vaccinés à la fin du mois de décembre Diminution de 15 % de la transmission par mesures de santé publique supplémentaires (p. ex. diminution du nombre de contacts) et 30 % de Écart depuis la 200 dernière mise au point 5-11 ans vaccinés avant la fin du mois de décembre 100 0 septembre octobre novembre décembre janvier Prédictions: COVID-19 ModCollab en fonction des prédictions dans la diapo précédente 10 Données (occupation de l’USI observée): CCSO
Les unités de soins intensifs de l'Ontario ont subi une pression sans précédent et auront du mal à faire face à une nouvelle augmentation du nombre de patients • En raison de la nécessité de prodiguer des soins Recensement quotidien de l'USI de tous les patients sous ventilateur pendant la urgents aux patients qui ne sont pas atteints de période de pandémie atteints d'une MGLC ou non, par rapport au recensement historique avant la pandémie la COVID-19, moins de personnel est disponible pour être redéployé et moins de places Recensement quotidien des patients sous ventilateur d'urgence sont disponibles. dans les USI atteints d'une MGLC ou non • Le nombre de patients sous ventilateur est supérieur à la moyenne depuis plus d'un an; la pression sur les unités de soins intensifs ne s'est pas relâchée. • Il y a une crise croissante dans la dotation en personnel pour les patients en soins intensifs, Intervalles de confiance à 95 % avec une contribution significative de Recensement quotidien moyen des patients sous ventilateur dans l'épuisement des travailleurs de la santé. les unités de soins intensifs avant la COVID-19 (2016-2019) Recensement quotidien moyen de patients sous ventilateur sur 7 • Malgré la mise en place de nouveaux lits et une jours (MGLC ou non) gestion rigoureuse, les unités de soins intensifs 20 sept. 2021 20 juillet 2021 20 janv. 2021 20 mai 2021 20 mars 2021 20 juillet 2020 20 mai 2020 20 mars 2020 20 sept. 2020 20 nov. 2021 20 nov. 2020 auront du mal à répondre à toute nouvelle augmentation du nombre de patients en raison des contraintes de personnel. MGLC = maladie grave liée à la COVID-19 Source: Articles scientifiques de l’Ontario COVID-19 Science Advisory Table (https://doi.org/10.47326/ocsat.2021.02.51.1.0) Analyse: Secrétariat de l’Ontario Science Advisory Table 11 Données: CCSO
L'augmentation des cas, de l'occupation des unités de soins intensifs et des décès dans les pays européens comparables montre un risque potentiel Germany Allemagne Patients COVID-19atteints Patients de la in ICU 1,400 Australie Australia Cas de COVID-19 COVID-19 Cases 50 COVID-19 en soins intensifs 4.0 Australie Australia Décès liés à la COVID-19 COVID-19 Deaths France Germany Allemagne Germany Allemagne 45 Netherlands Pays-Bas France France 3.5 France per 1 Million Inhabitants Occupation des lits en soins intensifs pour 1 1,200 d'habitants COVID-19 Deaths per 1 Million Inhabitants Décès liés à la COVID-19 pour 1 million United Kingdom Royaume-Uni millionInhabitants 40 Pays-Bas Netherlands Pays-Bas Netherlands 3.0 Ontario United Kingdom Royaume-Uni 1,000 Royaume-Uni United Kingdom 35 Ontario million d'habitants Ontario 2.5 per 11Million 30 d'habitants 800 25 2.0 Casespour ICU Beds Occupied 600 20 de COVID-19 1.5 15 400 CasCOVID-19 1.0 10 200 0.5 5 0 0 0.0 30-nov.-21 16-nov.-21 14-déc.-21 28-déc.-21 19-oct.-21 10-août-21 24-août-21 7-sept.-21 13-juil.-21 27-juil.-21 21-sept.-21 5-oct.-21 2-nov.-21 28-déc.-21 30-nov.-21 15-juin-21 29-juin-21 19-oct.-21 24-août-21 13-juil.-21 27-juil.-21 10-août-21 7-sept.-21 16-nov.-21 14-déc.-21 21-sept.-21 5-oct.-21 2-nov.-21 14-déc.-21 28-déc.-21 1 19-oct.-21 2-nov.-21 16-nov.-21 30-nov.-21 15-juin-21 29-juin-21 1 1 21 21 10-août-21 21 1 1 21 1 1 1 1 24-août-21 7-sept.-21 1 1 13-juil.-21 27-juil.-21 21-sept.-21 1 5-oct.-21 1 1 21 21 21 1 1 21 1 1 1 1 1 1 15-juin-21 29-juin-21 21 21 -2 -2 21 1 1 t-2 -2 -2 21 1 1 1 1 1 -2 -2 -2 -2 1 1 1 1 l-2 l-2 -2 -2 t-2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 l-2 l-2 -2 -2 p- n- n- -2 -2 -2 -2 v- l-2 l-2 -2 -2 t-2 p- ov ov n- n- v- ep ug ug ct ec ec p- n- n- v- ov ov - Ju - Ju Oc ep ug ug ct ec ec No - Ju - Ju ep ug ug - Ju - Ju ct Oc ec ec ov ov Se No - Ju - Ju - Ju - Ju -O Se Oc No -N -N - Ju - Ju -D -D -A -A -S Se -O -N -N -D -D -A -A -S -O 5- 13 27 -D -D -A -A -S 7- -N -N 2- 5- 15 29 13 27 7- 21 19 2- 10 24 16 30 14 28 13 27 15 29 7- 5- 21 19 2- 15 29 10 24 16 30 14 28 21 19 10 24 14 28 16 30 Date Date Date Date Date Date L'indice de rigueur de l'Ontario (44) est similaire à celui du Royaume-Uni (47); les Pays-Bas sont à 56, l'Australie, la France et l'Allemagne sont à ≥67. La couverture vaccinale de l'Ontario (77 % de la population entièrement vaccinée) est similaire à celle des Pays-Bas et de l'Australie (74 %), supérieure à celle des autres pays pairs (~68 %). Données: https://data.ontario.ca/ et https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer 12 Analyse: Secrétariat de la Science Advisory Table (https://covid19-sciencetable.ca/ontario-dashboard/)
Un nouveau variant préoccupant appelé Omicron est rapidement devenu dominant et a provoqué une forte augmentation des cas dans la province de Gauteng, en Afrique du Sud • L'augmentation rapide du nombre de cas quotidiens à Number Nombre de cas etofd'admissions Daily COVID-19 en raisonCases and Hospital de la COVID-19 Admissions au quotidien dans la Gauteng indique que le variant Omicron est plus in Gauteng, South Africa (15.8 Million Inhabitants) province de Gauteng, en Afrique du Sud (15,8 millions d'habitants) transmissible que le variant Delta. 400 8,000 per Daypar jour COVID-19 AdmissionsHospital Admissions à l'hôpital perlaDay en raison de COVID-19 par jour • Les personnes précédemment infectées ont un risque de 7 jours) Cas quotidiens COVID-19 Casesdeper COVID-19 (moyenne Day (7-Day de 7 jours) Average) 350 7,000 accru de réinfection, ce qui suggère une évasion partielle Average) de la COVID-19 300 6,000 de l'immunité par le variant Omicron. (moyenne Admissions • Les admissions à l'hôpital et aux soins intensifs per Day (7-Day 250 5,000 augmentent en raison de la forte augmentation des cas. en raison de COVID-19 200 4,000 • Les premières données suggèrent que la vaccination Hospital protège contre les admissions à l'hôpital causées par le Cases à l'hôpital 150 3,000 COVID-19 variant Omicron. La plupart des patients admis à l'hôpital quotidiens CasCOVID-19 100 2,000 ne sont pas vaccinés. Admissions 50 1,000 • Le variant Omicron se transmet exactement de la même 0 0 manière que les souches précédentes de SRAS-CoV-2. Les mesures de santé publique sont toujours efficaces. 8 1 8 1 8 1 8 1 9 1 9 1 9 1 9 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 2 1 2. 1 21 08 .202 15 .202 22 .202 29 .202 05 .202 12 .202 19 .202 26 .202 03 .202 10 .202 17 .202 24 .202 31 .202 07 .202 14 .202 21 .202 28 .202 05 .202 12 .202 19 .202 26 .202 20 8 .0 .0 .0 .0 .0 .0 .0 .0 .0 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 01 Date Données: https://www.sacmcepidemicexplorer.co.za/; https://www.nicd.ac.za/ et https://sacoronavirus.co.za/ 13 Analyse: Secrétariat de la Science Advisory Table (https://covid19-sciencetable.ca/)
La situation actuelle est très incertaine, mais les répercussions potentielles du variant Omicron sur les cas pourraient être substantielles Si le variant Omicron est beaucoup plus infectieux et les vaccins sont beaucoup moins efficaces 3 000 Possible écart en raison Cas déclarés de l’effet du variant Omicron Moyenne de 7 jours Si le variant Omicron est modérément plus infectieux et que les vaccins sont 2 000 modérément moins efficaces Cas quotidiens Comportement actuel (p. ex. pas de changement de contacts) et 50 % des enfants de 5 à 11 ans vaccinés à la fin du mois de décembre 1 000 0 septembre octobre novembre décembre janvier 14 Prédictions fondées sur la modélisation de l’Université McMasterU et de l’Université Western
Les mesures de santé publique actuelles sont efficaces contre le variant Omicron TOUJOURS QUAND C'EST POSSIBLE Portez un Restez à Pratiquez la FAITES-VOUS masque à l'extérieur Évitez les grands distanciation rassemblements VACCINER ou dans des l'intérieur physique lieux bien ventilés 15 Adaptation de: https://uihc.org/health-topics/why-swiss-cheese-may-be-key-keeping-you-safe-covid-19
Principales constatations • Les cas de COVID-19 augmentent dans la plupart des bureaux de santé publique en raison du variant Delta. Les tests de dépistage n'ont pas augmenté, mais les cas positifs sont en hausse. Il s'agit d'une véritable augmentation des cas. • L'efficacité du vaccin en Ontario reste très élevée mais l'expérience d'autres pays suggère que nous devrons renforcer l'immunité avec des troisièmes doses. • Même sans le variant Omicron, l'occupation des unités de soins intensifs atteindra probablement 250 à 400 lits en janvier, ce qui mettra à nouveau les hôpitaux sous pression. • Pour contrôler les cas et les répercussions sur notre système de santé, nous devons augmenter la vaccination (en particulier chez les 5-11 ans) et continuer à utiliser des mesures de santé publique pour réduire la transmission dès maintenant. • La propagation du nouveau variant Omicron entraînera probablement un nombre de cas de COVID-19 supérieur aux projections actuelles. • Selon les données sud-africaines, la vaccination semble protéger contre les maladies graves causées par le variant Omicron et la plupart des hospitalisations concernent les personnes non vaccinées. Il existe probablement un risque accru de réinfection même chez les personnes qui ont eu la COVID-19, ce qui souligne l'importance de la vaccination. • La faible couverture vaccinale à l'échelle mondiale signifie que nous pouvons nous attendre à l'apparition de nouveaux variants. 16
Collaborateurs • COVID-19 Modeling Collaborative: Kali Barrett, Stephen Mac, David Naimark, Aysegul Erman, Yasin Khan, Raphael Ximenes, Sharmistha Mishra, Beate Sander • ICES: Jeff Kwong, Hannah Chung, Sharifa Nasreen, Siyi He, Sarah Buchan, Deshayne Fell, Maria Sundaram, Peter Austin • Université McMaster: Irena Papst, Ben Bolker, Jonathan Dushoff, David Earn • Table de concertation sur la modélisation: Isha Berry • Projet de liaison d’AHRQ sur la COVID-19 Our Health Counts de l’ICES de Toronto: Janet Smylie, Stephanie McConkey, Beth Rachlis, Lisa Avery, Graham Mercredi, Cheryllee Bourgeois, Mike Rotondi • Santé Ontario: Erik Hellsten, Stephen Petersen, Anna Lambrinos • Santé publique Ontario: Kevin Brown, Sarah Buchan, Alyssa Parpia • Science Advisory Table: Peter Jüni, Karen Born, Kali Barrett, Nicolas Bodmer, Pavlos Bobos, Shujun Yan • University Western/London Health Sciences Centre: Lauren Cipriano, Wael Haddara • Université York: Jianhong Wu, Michael Glazer, Zack McCarthy 17
Contenu et examen fournis par les membres et le secrétariat de la Table de concertation sur la modélisation et de la Scientific Advisory Table Beate Sander,* Peter Juni, Brian Schwartz,* Upton Allen, Vanessa Allen, Kali Barrett, Nicholas Bodmer, Isaac Bogoch, Karen Born, Kevin Brown, Sarah Buchan, Yoojin Choi, Troy Day, David Earn,* Gerald Evans, Jennifer Gibson, Anna Greenberg, Anne Hayes,* Michael Hillmer, Jessica Hopkins, Jeff Kwong, Fiona Kouyoumdjian, Audrey Laporte, John Lavis, Gerald Lebovic, Brian Lewis, Linda Mah, Kamil Malikov, Doug Manuel, Roisin McElroy, Allison McGeer, David McKeown, John McLaughlin, Sharmistha Mishra, Andrew Morris, Samira Mubareka, Christopher Mushquash, Ayodele Odutayo, Menaka Pai, Alyssa Parpia, Samir Patel, Anna Perkhun, Bill Praamsma, Justin Presseau, Fahad Razak, Rob Reid,* Paula Rochon, Laura Rosella, Michael Schull, Arjumand Siddiqi, Chris Simpson, Arthur Slutsky, Janet Smylie, Robert Steiner, Ashleigh Tuite, Tania Watts, Ashini Weerasinghe, Scott Weese, Xiaolin Wei, Jianhong Wu, Diana Yan, Emre Yurga *Présidents de la Science Advisory Table, de l’Evidence Synthesis Network et de la Table de concertation sur la modélisation Pour connaître les membres du Groupe et leurs profils, veuillez consulter les pages À propos et Partenaires (en anglais seulement) sur le site Web de la Scientific Advisory Table. 18
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