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 OntarioLes 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 OntarioMême 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 Ontario10
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
personnes non vaccinées
o
de l'USIAmong
Individuals
chez les
30 v-2
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
6Les 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: ICESLes 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.caRecensement 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.
9Avec 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): CCSOLes 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
11
Source: Articles scientifiques de l’Ontario COVID-19 Science Advisory Table (https://doi.org/10.47326/ocsat.2021.02.51.1.0)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
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-2
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-2
l-2
l-2
-2
-2
p-
n-
n-
-2
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l-2
l-2
-2
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- Ju
- Ju
Oc
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No
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ug
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Se
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-A
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Se
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-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-
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2-
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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 WesternLes 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-19Principales 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.
16Collaborateurs
• 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
17Contenu 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, 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.
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