On ne le répétera jamais assez, pour évaluer le risque lié au Covid-19, les capacités du système de santé sont un critère décisif. La question qui se pose est alors: avec Omicron, les hôpitaux pourront-ils accueillir et traiter un nombre suffisant de personnes malades?
Si, dans plusieurs pays, le rapport entre nombre de cas et patients en soins intensifs donne des raisons d'être optimistes - car la courbe des hospitalisations ne se suit pas celle des contaminations - est-ce que cette réalité existe davantage en Suisse ou en Allemagne, pays où la proportion de personnes vaccinées ou guéries est plus faible? Pour répondre à cette question l'Empa, un institut de recherche des Ecoles polytechniques fédérales a multiplié de savants calculs.
Pour savoir si Omicron allait ravager les services de santé, des chercheurs du département Multiscale Studies in Building Physics de l'Empa ont développé ces scénarios complexes avec des spécialistes de l'Institut de médecine de laboratoire et de pathobiochimie de l'Université Philipps de Marburg et du canton des Grisons, précise la confédération qui relaie cette étude.
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La force de ce modèle réside dans le fait que de nombreuses variables ont été intégrées sur la base de données actuelles:
Afin de rendre les résultats rapidement disponibles, ils ont déjà été publiés en ligne. A noter que ce n'est pas le processus habituel scientifique qui demande l'évaluation par les pairs – autrement dit pas d'autres chercheurs –, le scientifique responsable de l'étude, Hossein Gorji, rappelle toutefois que:
Les résultats, qui seront également publiés dans une revue spécialisée après l'évaluation par les pairs, indiquent que le variant Omicron ne devrait pas provoquer un nombre record d'admissions dans les unités de soins intensifs ni en Allemagne ni en Suisse, et ce, même dans des conditions défavorables. Attention, il n'y a pas de quoi se réjouir trop vite.
Ces derniers servent à appréhender les différentes situations de risque. Ils tiennent compte du nombre de reproductions effectives, qui indiquent combien de personnes une personne infectée contamine en moyenne d'autres gens, relate l'étude. Ils ont donc modélisé des taux de reproduction:
Compte tenu des questions ouvertes et des hypothèses nécessaires, qui sont expliquées en détail dans l'étude, les auteurs soulignent que les résultats ne doivent pas être considérés comme des prévisions, mais comme des scénarios plausibles.
Des calculs croisés et une «analyse de sensibilité» ont toutefois montré, selon le chercheur Hossein Gorji de l'Empa, qu'ils sont robustes et que les scénarios sont exacts. De plus, ils sont cohérents avec le découplage entre le nombre de cas et les hospitalisations, comme cela a été observé au Royaume-Uni et en Afrique du Sud. Mais alors pourquoi ne faut-il pas crier hourra trop tôt?
Tant que l'indice de reproduction effectif reste inférieur à 2, l'occupation des soins intensifs par des patients Omicron ne devrait pas être critique, estime l'étude.
Le chef de département de l'Empa, Ivan Lunati, souligne:
Cela douche donc les espoirs de voir les mesures Covid s'alléger. Le spécialiste précise encore que comme la protection vaccinale diminue avec le temps, les prévisions ne sont valables qu'à l'heure actuelle, avec les utilisations actuelles des vaccins et les délais écoulés depuis les dernières vaccinations.
En clair, si tout se maintient à l'état actuel, et que le taux de reproduction ne grimpe pas, c'est une bonne nouvelle.
Les chercheurs pointent un problème de santé publique majeur qui n'est pas à exclure. Selon Hossein Gorji, le nombre d'infections pourrait, à lui seul, entraîner des pénuries de personnel et limiter les capacités de diagnostic du Covid et par conséquent perdre le contrôle de la pandémie:
Si le taux de reproduction reste sous le nombre de 2, rien n'est à signaler. L'étude précise que l'évolution de la pandémie sera «fortement déterminée par l'immunité croisée Omicron-Delta, qui est encore inconnue», le communiqué précise que:
Sur la base de ces analyses, Ivan Lunati conclut que les mesures devraient également s'orienter davantage sur l'individu. En particulier si l'objectif premier est d'éviter une surcharge du système de santé:
