Coronavirus : remise en question du taux R

Pendant l'épidémie de coronavirus, pour mettre en place les stratégies de confinement, suivre l'évolution du virus, les pays du monde entier ne se sont pas seulement concentrés sur le nombre de cas, mais aussi sur le fameux taux R. C'est un indicateur qui donne le taux de reproduction du virus, soit le nombre de personnes infectées par une personne porteuse. Un peu partout dans le monde, les gouvernements ont utilisé les taux R élevés comme justification des mesures de confinement. Atteindre le taux R0 symbolisait l'objectif,  la fin du confinement car la propagation du coronavirus est sous contrôle dans une région donnée. Mais dans la réalité, ce taux s'avère moins important que prévu, et les pays (comme la France) déconfinement sans avoir atteint le niveau R0. Alors, le confinement était-il vraiment nécessaire? Ou bien risque-t-on maintenant une deuxième vague, car le taux R est toujours élevé?

Pendant le confinement, l’obscur taux R a occupé le devant de la scène

Fin avril, le taux R serait passé de 3 à moins de 1 en France grâce au confinement. Le directeur général de la Santé Jérôme Salomon et l’ancien Premier Ministre Edouard Philippe ont mentionné ce paramètre lors de toutes leurs allocutions, et ce concept est passé du milieu scientifique aux discussions de café du commerce de toute la France, mais aussi partout dans le monde.
En juin, des épidémiologistes de Harvard et de la Chan School of Public Health de Boston, dans le Massachusetts, ont publié un site Web sur lequel tout le monde peut rechercher la valeur du taux R  pour n'importe quel pays - et pour de nombreuses petites régions - dans le monde. Selon ce site, la France aurait aujourd'hui un taux R de 1.1. Le déconfinement complet est pourtant de rigueur en France. Alors ce chiffre est-il aussi pertinent qu'on aurait bien voulu le croire?

Des scientifiques critiquent l'importance donnée à ce taux

Dans un article publié dans la revue Nature, des experts en maladies infectieuses considèrent que le taux R est une estimation imprécise qui repose sur des hypothèses. Jeremy Rossman, virologue à l'Université de Kent, au Royaume-Uni, par exemple, est assez critique avec ce taux et explique qu’il ne saisit pas l'état actuel d'une épidémie et peut augmenter et diminuer lorsque le nombre de cas est faible. Cette manière de calculer la propagation peut aussi masquer des variations locales. Trop d'attention au taux R pourrait de plus réduire l’attention accordée à d'autres mesures, telles que les tendances du nombre de nouvelles cas, les décès et les admissions à l'hôpital, ainsi que les enquêtes de cohorte pour suivre le nombre de personnes dans une population ayant actuellement la maladie ou l'ayant déjà eue.

Pourquoi les politiciens ont adopté le taux R avec enthousiasme»?

Le taux R ne nous dit pas ce que nous devons savoir pour gérer la pandémie. Les chercheurs considèrent que le taux R a été utilisé à des fins auxquelles il n'a jamais été destiné et s'inquiètent des politiques qui lui ont accordé trop d'importance, par exemple, lorsqu'on a supposé qu’en arrivant à R0, on avait atteint l'immunité collective. Ce n'est généralement pas vrai, mais cela pourrait se produire si un nouveau virus, tel que le SRAS-CoV-2, émergeait.

Un indicateur pas utile pour la prise de décision

Selon Gabriel Leung, chercheur en santé publique à l'Université de Hong Kong, le taux R se calcule de manière rétrospective, ce qui en fait un indicateur à retardement. L'estimation R aurait au moins dix jours de décalage , et n'est donc pas très utile comme outil de prise de décision en temps réel.

Il faudrait utiliser des donnees complementaires pour nourrir les estimations de taux R  

Les données des tests aléatoires ainsi que les données des hospitalisations et des soins intensifs sont, selon les spécialistes, essentielles pour donner du sens au taux R. Elles pourraient aussi être complétées par les données collectées par des applications comme Stopcovid ou les données de géolocalisation, pour mieux connaître les tendances de propagation.

Pas de prise en compte des supers contaminateurs

Une autre subtilité non prise en compte par le taux R est le phénomène  des “supers contaminateurs'' qui  transmettent la maladie beaucoup plus souvent que la moyenne. Cela s'explique par le fait que certaines personnes contaminées seraient susceptibles de participer à des événements massifs (services religieux,, boîtes de nuit et fêtes) où le virus se propage plus facilement. Selon Leung, seulement 10 à 20% des personnes infectées semblent causer 80% des nouveaux cas de COVID-19. (Les épidémiologistes décrivent cela en utilisant un paramètre de «dispersion», k », qui décrit la variation de la transmission virale parmi les hôtes infectés).

Le taux R est-il donc complètement inutile?

Xihong Lin, responsable du site d’étude de la propagation mondiale du Coronavirus de l'Université de Harvard, estime que les responsables de la santé publique pourraient se servir du taux R pour identifier les points chauds de l'infection et ainsi hiérarchiser les ressources telles que les tests. Mais selon cette chercheuse,  les décideurs politiques ne devraient pas utiliser ce taux de manière isolée, comme un objectif unique à atteindre pour contrôler l’épidémie.