Une modélisation réalisée par des chercheurs de l’Institut Pasteur, en collaboration avec l’université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, l’Inserm et le Conservatoire national des arts et métiers, publiée en décembre dans BMC Medecine, suggère que cette surveillance doit s’adapter aux capacités de dépistage.
Au-delà d’une capacité de 10 tests/100 lits/jour, le dépistage « en cascade » est le plus efficace pour détecter la circulation du virus et éviter ainsi des épidémies nosocomiales de tailles importantes. Cette stratégie consiste à tester en priorité les personnes à haut risque d’infection, c’est-à-dire les personnes ayant des symptômes ou les patients nouvellement admis à l’hôpital.
En revanche, en-deçà de 2 tests/100 lits/jour, le « poolage » semble être plus efficace : cette stratégie de tests groupés consiste à combiner les échantillons de plusieurs individus et les analyser avec une seule PCR : même avec une certaine perte de sensibilité, elle permet de réduire le délai de détection, donc le nombre d’infections secondaires, en sollicitant moins de ressources.* En effet, avec cette méthode, les poussées épidémiques étaient détectées en 11 à 14 jours lorsqu’on groupait des patients au hasard et en 12 à 14 jours lorsqu’on groupait des soignants au hasard, contre 16 à 17 jours avec une méthode « cascade ». De fait, en cas ressources limitées, il était même plus efficace de tester les individus symptomatiques en « pooling » que de les tester individuellement, parce que les sujets ayant des symptômes apparentés mais n’étant pas forcément infectés entraient en « compétition » avec les autres.
Dans tous les cas, une stratégie de surveillance fondée uniquement sur la détection des personnes symptomatiques s’avère la moins efficace, étant donné la dynamique de transmission du SARS-CoV-2 (entre 30 et 57 % des infections secondaires seraient le fruit d’une transmission présymptomatique)…
Laura Martin Agudelo, La Revue du Praticien
Institut Pasteur. Covid-19 : optimiser la surveillance dans les établissements de soins de longue durée. 28 décembre 2019.
* Exemple de « pooling » : si la prévalence du virus dans la population est de l’ordre de 1 %, quand on prélève 100 personnes, il est assez probable qu’une seule soit positive. On garde la moitié de chaque prélèvement, on regroupe les autres moitiés dans 5 tubes de 20. Un seul des 5 tubes est positif, on teste alors les tubes individuels gardés des 20 personnes correspondantes, on a ainsi fait 25 tests (5+20) au lieu de 100 et trouvé la personne positive. Cela augmente la capacité de test et réduit les coûts.