Alors que la crise d'Ebola se stabilise, les scientifiques s'inquiètent de ses conséquences.
Alors que la crise d'Ebola se stabilise, les scientifiques s'inquiètent de ses conséquences.
Comme c'est généralement le cas avec les médias médiatiques, il est devenu très calme autour d'Ebola ces derniers temps. Mais la maladie, qui a désormais fait près de 10.000 morts, n'a pas encore été vaincue, ont souligné certains scientifiques étroitement impliqués dans la bataille lors d'un débat lundi. "Aucun cas n'a été documenté au Libéria depuis le 19 février", a déclaré l'épidémiologiste Neil Ferguson (Imperial College London). «C'est encourageant, car la période d'incubation entre le moment de l'infection et l'apparition des premiers symptômes ne dépasse généralement pas trois semaines et les patients ne deviennent contagieux qu'après. Mais en Sierra Leone et certainement en Guinée, il reste encore beaucoup de travail à faire. Nous ne devons donc pas relâcher notre attention, car les épidémies sont imprévisibles et la route vers zéro est cahoteuse. »
Cependant, maintenant que la situation semble être quelque peu sous contrôle et que les mesures de prévention fonctionnent, il y a pour la première fois un regard prudent en arrière et en avant. "Au-delà, bien sûr, des lits dans les centres de traitement et de la formation du personnel, nous avons également fait beaucoup d'efforts dans la communication, pour inciter les gens de la région à faire attention, à expliquer ce qui se passait et, surtout, à obtenir leur confiance », a déclaré Christopher Whitty, conseiller scientifique du ministère britannique du développement international. «Nous ne pouvons pas encore dire avec certitude quelles mesures ont le mieux fonctionné. Mais tout ce que nous faisions visait le même but, auquel tout le reste devait céder :R0 devait descendre le plus vite possible.'
R0 est un terme épidémiologique qui fait référence au soi-disant nombre de reproduction, qui indique combien d'autres une personne malade infecte en moyenne si tout le monde dans la population est susceptible d'être infecté. Si le nombre est inférieur à 1, l'épidémie s'éteindra d'elle-même. "Mais dans ce cas, le nombre au début de l'épidémie se situait entre 1,5 et 2", a déclaré Whitty. "Compte tenu de la durée de la période d'incubation, cela signifie que le nombre de patients double presque tous les mois, et qu'à chaque jour perdu, une situation totalement incontrôlable se rapproche." Difficile, car la formation de nouveaux personnels et la mise en place de centres de traitement prennent naturellement du temps. Et il n'y en avait pas.'
Vous ne pouvez pas lésiner sur la formation du nouveau personnel pour des raisons éthiques, souligne Whitty, car ces personnes risquent certainement leur vie dans cette épidémie. Mais à cause de l'accent mis sur R0 d'autres choses ont dû céder, admet-il, comme la prévention du paludisme. Les établissements de santé publique déjà très limités de la région, fragilisés par la mortalité importante parmi les agents de santé, ne pouvaient tout simplement pas tout faire à la fois. La crainte que de tels effets secondaires de la crise d'Ebola ne causent encore plus de décès a déjà poussé MSF à décider récemment de distribuer des inhibiteurs du paludisme dans la capitale libérienne, Monrovia, ce qui permet également d'éviter que les personnes fiévreuses sans Ebola ne surchargent les centres de traitement.
Dans la revue Science Aujourd'hui, les scientifiques mettent en garde contre un autre danger qui apparaît souvent dans la queue d'une autre crise :la rougeole. Par exemple, une épidémie en République démocratique du Congo, qui était instable depuis des années, a coûté la vie à plus de 5 000 personnes, principalement des enfants, entre 2010 et 2013. Les chercheurs, dirigés par l'épidémiologiste Justin Lessler (Université Johns Hopkins, États-Unis), estiment qu'une épidémie de rougeole après dix-huit mois de la crise d'Ebola (nous n'en sommes donc pas encore là, mais presque) pourrait tuer 12 000 personnes, 5 000 de plus qu'avant l'Ebola. crise a été le cas. (Compte tenu de la marge d'incertitude, cela pourrait aussi être trois fois plus, mais c'est vraiment dans le pire des cas, et donc peu probable.)
Les scientifiques plaident donc pour non seulement reprendre au plus vite la vaccination des jeunes enfants, mais aussi faire un effort supplémentaire – d'ailleurs, il y avait déjà des plans dans tous les pays concernés avant la crise Ebola – pour augmenter le taux de vaccination. Excellent plan, mais dans le chaos actuel sur le terrain, comment les experts peuvent-ils estimer combien d'enfants ont été vaccinés et combien mourraient dans une épidémie de rougeole, alors qu'il n'y a pratiquement aucune donnée disponible même sur Ebola ? «Les scientifiques impliqués sont actifs dans la recherche sur la rougeole en Afrique depuis des années», déclare l'épidémiologiste Hans Heesterbeek (Université d'Utrecht). « Donc, ils savent mieux que quiconque comment se porte la région. De plus, ils ont combiné toutes les données disponibles dans un modèle informatique avancé qui a déjà fait ses preuves.'
À première vue, il semble étrange qu'un modèle informatique puisse nous dire à quelle misère nous pouvons nous attendre dans les mois à venir dans le coin reculé de l'Afrique de l'Ouest, et les travailleurs de terrain ne soupçonneront probablement pas injustement les inventeurs de modèles épidémiologiques qu'eux-mêmes n'osent pas dans un tel costume Ebola. Pourtant, Heesterbeek et de nombreux collègues, dont Lessler, se disputent dans la même édition de Science. , les modèles sont de plus en plus utilisés par les gouvernements et les grandes organisations pour prendre des décisions cruciales. Parce qu'ils prennent en compte tellement de facteurs à la fois, y compris le budget, que cela donne le vertige au cerveau humain.
Surtout au début d'une épidémie, le hasard joue un rôle majeur
'Prenez cette affaire. La propagation d'une maladie dépend de tant de facteurs, et les données disponibles sont souvent si éparpillées et incomplètes que de simples analyses ne suffisent pas à en donner un sens. Ce modèle combine des données sur toutes les campagnes de vaccination d'avant la crise avec des données démographiques qui nous indiquent où vivent les gens et combien d'enfants naissent généralement, qui ensemble fournissent une estimation du nombre d'enfants vulnérables. Tenant compte du R0, qui est beaucoup plus élevé pour la rougeole, quelque part entre 12 et 20, et de la relation entre le nombre d'infections et le taux de mortalité, ils ont ensuite calculé un certain nombre de scénarios différents dans lesquels le nombre de vaccinations a diminué d'un quart aux trois quarts des rechutes, afin d'en connaître les conséquences possibles. Cela n'est vraiment possible qu'avec un modèle.'
On ne peut jamais dire avec certitude si une maladie va éclater ou non, admet Heesterbeek, car le hasard joue un rôle majeur, surtout au début. « Par exemple, certaines des premières victimes d'Ebola étaient des membres importants de leurs communautés, de sorte que de nombreuses personnes sont venues aux funérailles. Étant donné qu'Ebola est toujours contagieux après la mort de la victime et que le corps est souvent touché lors des rites funéraires dans ces pays, un tel patient pourrait infecter beaucoup plus de personnes que s'il était un solitaire. R0 est une moyenne, il est donc tout à fait possible que certains patients infectent une vingtaine de personnes et d'autres aucune. Cela dépend donc beaucoup de qui sont les premières personnes malades et du nombre de contacts à haut risque qu'elles ont. Et vous ne pouvez pas vraiment prévoir cela.'
À mesure que les modèles deviennent plus sophistiqués, leurs prédictions sont de plus en plus fiables, explique Heesterbeek. «Par exemple, le modèle de la rougeole prend en compte l'âge et l'emplacement des habitants, ce qui a également permis aux scientifiques de créer une carte des endroits où ils s'attendent à avoir le plus de problèmes. Nous disposons désormais de meilleures méthodes pour déterminer presque exactement le degré d'incertitude de nos résultats. C'est plus juste et plus précis, mais aussi plus flou, et cela sème souvent la confusion dans la communication avec le gouvernement - et les médias. "Comme dans ce cas, lorsque les scientifiques disent 'entre 1 757 et 16 173 morts', le titre devient rapidement 'Plus de 15 000 morts', ce qui est très probablement une exagération."
Cette incertitude diminuera-t-elle davantage à mesure que les modèles deviendront plus sophistiqués ? « Certes », pense Heesterbeek, « mais pas indéfiniment. Comme, par exemple, le climat, l'évolution et la distribution mondiale des germes sont si complexes, avec toutes sortes d'interactions et de relations irrégulières, qu'au-delà d'un certain horizon, il est tout simplement impossible de faire des prédictions précises. Mais il y a aussi des raisons très pratiques :si nos prédictions paraissent dans les journaux et convainquent les gouvernements et le public d'intervenir ou de changer leur comportement, cela a bien sûr aussi un impact - en ce sens, nos prédictions sont parfois contre-productives. "Vous voyez, ce n'était pas si mal", disent-ils après coup, mais ce que nous prévoyons, c'est ce qui se passerait si la politique restait inchangée. Et nous serons heureux si les choses se passent différemment.'
