Selon une étude menée par Stanford University Medical Center publiée dans JAMA Network Open, les chercheurs ont développé un modèle mathématique pour étudier le potentiel de la recherche des contacts pour réduire la propagation du coronavirus.
Comme le soulignent les chercheurs, les États-Unis sont le leader mondial des décès dus au virus, mais il n'y a pas d'effort national pour adopter un plan cohérent de recherche des contacts. En conséquence, les services de santé publique de la plupart des États ont établi leurs propres plans, engageant des traceurs de contact pour se déployer dans leurs communautés et créer des cartes pour montrer qui est entré en contact avec des personnes testées positives pour le virus. Les données permettent aux responsables de la santé publique de savoir où se produisent les transmissions et quand il est sûr de réduire les verrouillages et les quarantaines.
Selon les chercheurs, la recherche des contacts peut conduire à une identification plus précoce des personnes susceptibles d'être infectées et elles peuvent être encouragées à les mettre en quarantaine et à les isoler.
Les chercheurs ont développé un modèle mathématique pour étudier le potentiel de recherche des contacts pour réduire la propagation du coronavirus. Ils ont modélisé les programmes de recherche des contacts dans le contexte d'une distanciation physique détendue, faisant varier le pourcentage d'infections symptomatiques hypothétiques détectées dans une communauté de 10% à 90% par rapport aux scénarios sans recherche des contacts.
Les chercheurs ont constaté que la détection des cas dans la communauté et le succès de la sensibilisation des contacts doivent tous deux dépasser 50% pour la recherche des contacts afin de réduire considérablement les transmissions. Ils ont également constaté que les programmes les plus efficaces, ceux avec des niveaux élevés de dépistage, de traçage, d'isolement et d'efficacité de quarantaine - pouvaient réduire la transmission globale de près de moitié. Un tel avantage permettrait un assouplissement considérable des mesures de distanciation physique et des restrictions de santé publique tout en aidant à contrôler la propagation de la COVID-19.
Le modèle évalue les avantages des programmes de recherche de contacts en simulant des chaînes de transmission. Il examine ensuite comment ces chaînes peuvent être brisées en diagnostiquant les personnes infectées, en identifiant leurs contacts et en aidant ces contacts à prévenir une transmission ultérieure par auto-isolement ou auto-mise en quarantaine. Dans l'étude, les chercheurs examinent les facteurs qui réduisent ou augmentent les avantages de la recherche des contacts.
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