Le point sur les projections relatives à la COVID-19 - Table de concertation sur la modélisation et Scientific Advisory Table
←
→
Transcription du contenu de la page
Si votre navigateur ne rend pas la page correctement, lisez s'il vous plaît le contenu de la page ci-dessous
Le point sur les projections relatives
à la COVID-19
Table de concertation sur la modélisation et Scientific Advisory Table
1er septembre 2021
Principales constatations
• Comme d’autres administrations, l’Ontario se trouve dans la 4e vague de la pandémie de COVID-19.
Nos modèles, les modèles fédéraux et les modèles d’autres administrations prédisent une
quatrième vague importante.
• La vaccination offre une protection substantielle contre les conséquences sanitaires graves. Nous ne
nous attendons pas à voir la même proportion de cas gravement malades chez les vaccinés. Parmi
les personnes non vaccinées, nous nous attendons à voir une augmentation rapide du nombre de
personnes gravement malades nécessitant des soins hospitaliers lorsque les lieux de travail et
d’enseignement rouvriront en septembre.
• La quatrième vague touchera tous les groupes d’âge, avec le risque de dépasser la capacité des
unités de soins intensifs.
• En raison du variant Delta et pour éviter un confinement à l’automne, la vaccination doit s’accélérer
considérablement pour atteindre 85 % de la population admissible âgée de 12 ans et plus
entièrement vaccinée et nous devons réduire les contacts à environ 70 % des niveaux de
prépandémie jusqu’à ce que la vaccination soit suffisamment élevée pour protéger la population :
• Réduire la densité à l’intérieur, maintenir une distance physique, limiter les grands rassemblements;
• Poursuivre les politiques de port de masques à l’intérieur et travailler à la maison;
• Mettre en œuvre des politiques qui accélèrent la vaccination (p. ex. certificats, mandats, sensibilisation).
2
À l'instar des autres provinces et territoires, l'Ontario est au
début de la quatrième vague de la pandémie de COVID-19
Infections à SARS-CoV-2 Australie Nombre de circonscriptions sanitaires à croissance exponentielle
Allemagne
Nombre quotidien de
Infections à SARS-CoV-2 pour 1 million d'habitants
circonscriptions sanitaires
avec un R(t) supérieur à 1
Pays-Bas
Nombre de circonscriptions sanitaires
Royaume-Uni
États-Unis
Moyenne
de 3 jours
4-févr.-21
7-janv.-21
18-févr.-21
21-janv.-21
5-août-21
4-mars-21
13-mai-21
18-mars-21
27-mai-21
10-déc.-20
22-juil.-21
24-déc.-20
8-juil.-21
19-août-21
1-avril-21
13-sept.-21
18-sept.-21
23-sept.-21
15-avril-21
29-avril-21
10-juin-21
24-juin-21
8-sept.-21
28-sept.-21
24-août-21
29-août-21
3-sept.-21
14-août-21
19-août-21
9-août-21
10-juil.-21
15-juil.-21
20-juil.-21
25-juil.-21
30-juil.-21
5-juil.-21
4-août-21
15-juin-21
20-juin-21
25-juin-21
30-juin-21
Analyse : Secrétariat de la Science Advisory Table (https://covid19-sciencetable.ca/ontario-dashboard/) 3
Données : https://data.ontario.ca/ et https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer
Lits d'hôpitaux occupés pour 1 million d'habitants
15-juin-21
20-juin-21
25-juin-21
30-juin-21
5-juil.-21
10-juil.-21
15-juil.-21
20-juil.-21
25-juil.-21
30-juil.-21
4-août-21
9-août-21
14-août-21
19-août-21
24-août-21
29-août-21
3-sept.-21
8-sept.-21
nombre d'administrations
13-sept.-21
18-sept.-21
Pays-Bas
23-sept.-21
États-Unis
Royaume-Uni
28-sept.-21
Lits d'hôpitaux occupés pour 1 million d'habitants
15-juin-21
20-juin-21
25-juin-21
30-juin-21
5-juil.-21
10-juil.-21
15-juil.-21
Patients à l’hôpital en raison de la COVID-19
20-juil.-21
25-juil.-21
30-juil.-21
4-août-21
9-août-21
14-août-21
19-août-21
24-août-21
des hôpitaux et des unités de soins intensifs dans un certain
29-août-21
3-sept.-21
8-sept.-21
13-sept.-21
La quatrième vague exerce une pression croissante sur la capacité
Québec
18-sept.-21
23-sept.-21
Données: https://data.ontario.ca/, https://resources-covid19canada.hub.arcgis.com et https://ourworldindata.org/explorers/coronavirus-data-explorer
Analyse : Secrétariat de la Science Advisory Table
28-sept.-21
Colombie-Britannique
4Le variant Delta constitue une menace sérieuse pour la santé publique
Virus original
Hospitalisation • Le variant Delta est plus de
deux fois plus transmissible que
Risque normalisé par âge d'hospitalisation
le virus original du SRAS-CoV-2.
après une infection (%)
• Pour le variant Delta, R0 est de
6 à 8 : on s'attend à ce qu'une
personne infectée (en bleu)
infecte 6 à 8 personnes
Virus original Variant Delta
supplémentaires en l'absence
Admission à l'USI
de mesures de contrôle.
• Le risque d'hospitalisation et
Risque normalisé par âge d'admission à l'USI
d'admission en soins intensifs
après une infection (%) après une infection est 2 à 3
fois plus élevé après une
infection par le variant Delta
que par le virus original du
SRAS-CoV-2.
Virus original Variant Delta Analyse : Secrétariat de la Science Advisory Table 5
Données : https://data.ontario.ca/ et CCM plus, analyse basée sur Fisman & Tuite, medRxiv 2021La vaccination continue d'être très efficace
Les personnes non vaccinées présentent un risque 6 fois plus élevé de maladie liée à la COVID-19
symptomatique, un risque 30 fois plus élevé d'être hospitalisées et un risque 48 fois plus élevé d'être
placées en soins intensifs par rapport aux personnes entièrement vaccinées.
Patients hospitalisés en raison Patients à l'USI en raison de la
Cas de COVID-19
de la COVID-19 COVID-19
Patients hospitalisés en raison de la COVID-19 par
Patients à l'USI en raison de la COVID-19 par million
Cas de COVID-19 par jour par million d'habitants
million d'habitants
d'habitants
Entièrement vaccine Non vacciné Entièrement vaccine Non vacciné Entièrement vaccine Non vacciné
Analyse : Secrétariat de la Science Advisory Table (https://covid19-sciencetable.ca/ontario-dashboard/) 6
Données : https://data.ontario.ca/ et CCM plus; les estimations des patients à l'hôpital et aux soins intensifs sont normalisées en fonction de l’âge.Les mesures de santé publique, ainsi que la vaccination,
peuvent aider à contrôler la quatrième vague
Le graphique présente les 10 000
La limite supérieure reflète une augmentation de 25 % de la transmission,
prédictions basées sur un 9 000 due en grande partie à l'augmentation des contacts au cours de l'automne.
La limite inférieure reflète une diminution de 25 % de la transmission, due
consensus entre les 8 000 en grande partie à la réduction des contacts.
modèles 7 000
Tous les modèles supposent des progrès continus en matière de vaccination.
• 5 équipes de 5 universités
6 000
ontariennes construisent des
Cas quotidiens
modèles en utilisant 5 000
différentes approches et
4 000
hypothèses.
• Chaque équipe exécute 3 000
Écart depuis la
plusieurs scénarios reflétant
2 000 dernièreRange
mise from
des facteurs clés comme la last briefing
au point
vaccination et les contacts. 1 000
• Les équipes se réunissent pour 0
examiner et déterminer une 3-1-21 4-1-21 5-1-21 6-1-21 7-1-21 8-1-21 9-1-21 10-1-21
gamme représentative de ON - Daily
Ont. ON
Ont.- –7-Day Average
moyenne Upper
LimiteRange Lower
Limite Range 4% ↑ Daily Cases
Augmentation de 4
scénarios probables. quotidien de 7 jours supérieure inférieure % des cas quotidiens
Prédictions fondées sur la modélisation de Fields Institute, de l’Université McMaster, de SPO, de l’Université Western, de l’Université York 7
Données (cas observés) : covid-19.ontario.caSi nous ne parvenons pas à réduire la transmission et à accélérer la
vaccination, le taux d'occupation des unités de soins intensifs pourrait
dépasser la troisième vague d'ici octobre
1 000
800
Occupation de l’USI
600
Écart depuis la
400 dernière mise au point
200
0
3-1-21
3-8-21
4-5-21
5-3-21
6-7-21
7-5-21
8-2-21
8-9-21
9-6-21
3-15-21
3-22-21
3-29-21
4-12-21
4-19-21
4-26-21
5-10-21
5-17-21
5-24-21
5-31-21
6-14-21
6-21-21
6-28-21
7-12-21
7-19-21
7-26-21
8-16-21
8-23-21
8-30-21
9-13-21
9-20-21
9-27-21
10-4-21
10-11-21
ON
Ont.- Daily ON
Ont.- –7-Day Average
moyenne Upper
Limite Range Lower Range
Limite
quotidien de 7 jours supérieure inférieure
Prédictions : COVID-19 ModCollab en fonction des prédictions dans la diapo précédente. 8
Données (occupation de l’USI observée) : CCSOLes contacts doivent être égaux ou inférieurs à 70 % des niveaux de
prépandémie pour accueillir les patients gravement malades
Exemple : Londres-Middlesex, prévision d'occupation des unités de soins intensifs pour une population de
500 000 habitants. La quatrième vague risque de se produire plus tôt dans d'autres collectivités urbaines.
Contacts à 80 % des niveaux de prépandémie Contacts à 70 % des niveaux de prépandémie
60 60
50 50
40 40
Occupation de l’USI
Occupation de l’USI
30 30
20 20
10 10
0 0
3-1-20 6-1-20 9-1-20 12-1-20 3-1-21 6-1-21 9-1-21 12-1-21 3-1-20 6-1-20 9-1-20 12-1-20 3-1-21 6-1-21 9-1-21 12-1-21
Moins de 12 ans
12-17 ans 50-59 ans
18-24 ans 60-69 ans
25-49 ans Plus de 70 ans Prédictions : Université Western 9Des progrès considérables en matière de vaccination seront
nécessaires pour protéger les Ontariens contre la COVID-19
66,9 % de tous les Ontariens sont entièrement vaccinés; 76,4 % de la
population admissible de 12 ans et plus.
80+ 3% 88% 90% 3%
70-79 3% 90% 91% 3%
60-69 4% 88% 86% 4%
50-59 5% 82% 78% 6%
Groupe d’âge
40-49 6% 77% 73% 8%
30-39 8% 70% 66% 9%
18-29 10% 66% 59% 13%
12-17 12% 66% 64% 13%Principales constatations
• Comme d’autres administrations, l’Ontario se trouve dans la 4e vague de la pandémie de COVID-19.
Nos modèles, les modèles fédéraux et les modèles d’autres administrations prédisent une
quatrième vague importante.
• La vaccination offre une protection substantielle contre les conséquences sanitaires graves. Nous ne
nous attendons pas à voir la même proportion de cas gravement malades chez les vaccinés. Parmi
les personnes non vaccinées, nous nous attendons à voir une augmentation rapide du nombre de
personnes gravement malades nécessitant des soins hospitaliers lorsque les lieux de travail et
d’enseignement rouvriront en septembre.
• La quatrième vague touchera tous les groupes d’âge, avec le risque de dépasser la capacité des
unités de soins intensifs.
• En raison du variant Delta et pour éviter un confinement à l’automne, la vaccination doit s’accélérer
considérablement pour atteindre 85 % de la population admissible âgée de 12 ans et plus
entièrement vaccinée et nous devons réduire les contacts à environ 70 % des niveaux de
prépandémie jusqu’à ce que la vaccination soit suffisamment élevée pour protéger la population :
• Réduire la densité à l’intérieur, maintenir une distance physique, limiter les grands rassemblements;
• Poursuivre les politiques de port de masques à l’intérieur et travailler à la maison;
• Mettre en œuvre des politiques qui accélèrent la vaccination (p. ex. certificats, mandats, sensibilisation).
11Collaborateurs
• COVID-19 Modeling Collaborative : Kali Barrett, Stephen Mac, David
Naimark, Aysegul Erman, Yasin Khan, Raphael Ximenes, Sharmistha Mishra,
Beate Sander
• Fields Institute : Taha Jaffar, Kumar Murty
• Université McMaster : Irena Papst, Michael Li, Ben Bolker, Jonathan
Dushoff, David Earn
• Univeristé York : Jianhong Wu, Yanyu Xiao, Zack McCarthy
• Santé publique Ontario : Kevin Brown, Sarah Buchan, Alyssa Parpia
• Science Advisory Table : Peter Juni, Kali Barrett, Antonina Maltsev,
Gabrielle Katz, Shujun Yan
• Université Western University/London Health Sciences Centre : Lauren
Cipriano, Wael Haddara
12Contenu 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,* Kumar Murty,* Upton Allen, Vanessa Allen, Kali Barrett,
Nicholas Bodmer, Isaac Bogoch, Kevin Brown, Sarah Buchan, Yoojin Choi, Troy Day, Laura Desveaux, 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, Antonina Maltsev, Doug Manuel, Roisin McElroy, Allison McGeer, David McKeown, John
McLaughlin, Sharmistha Mishra, Justin Morgenstern, Andrew Morris, Samira Mubareka, Laveena Munshi,
Christopher Mushquash, Ayodele Odutayo, Shahla Oskooei, 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,
Jennifer Walker, 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.
13Vous pouvez aussi lire
