COVID-19 : un outil pour prédire les personnes vaccinées à risque d’hospitalisation et de décès
- Hippisley-Cox J & al.
- BMJ
- Caroline Guignot
- Résumé d’article
Pendant la pandémie, les britanniques ont rapidement établi un outil algorithmique, QCovid, leur permettant de prédire le risque de décès ou d'admission hospitalière pour les personnes atteintes par le COVID-19 sur la base de leurs caractéristiques individuelles. La vaccination a permis de faire chuter la fréquence des formes graves de la maladie mais n’a pas permis de les éviter complètement. Aussi, ces mêmes chercheurs ont voulu conduire un travail comparable afin de pouvoir développer un algorithme qui s'adresse spécifiquement aux personnes ayant reçu une ou deux doses de vaccins.
Pour cela, ils ont d’abord utilisé les données de près de 7 millions de Britanniques vaccinés ayant reçu le vaccin AstraZeneca ou Pfizer-BioNTech dans respectivement 57,9% et 42,1% des cas (cohorte de dérivation). Étaient identifiés parmi eux les cas de décès liés au COVID-19 (n=2.301) ou d’admissions liées au COVID-19 (n=1.929) dont respectivement 81 et 71 cas étaient survenus au moins 14 jours après la seconde dose. Parmi ceux hospitalisés, 23,1% sont décédés par la suite. L’analyse a été menée en intégrant le délai entre la survenue de l’infection et la date de la dernière dose reçue.
Un outil utilisable en ligne
Les chercheurs ont pu établir que le risque de décès était particulièrement élevé pour plusieurs catégories de personnes : celles atteintes du syndrome de Down (qui multipliait par 12,7 le risque), d’une drépanocytose (7,7), d’une démence (2,2), d’une maladie de Parkinson (2,2), de troubles neurologiques (2,6), d’une cirrhose (3,0) ou touchées par le VIH/SIDA (3,3). Il en était de même pour celles sous chimiothérapie (4,3), ayant eu une transplantation rénale (8,1) ou une autre transplantation récente (2,5), ou encore celles vivant en maison de santé (4,1).
Ces paramètres ont été intégrés à un algorithme prédictif qui a été vérifié auprès d’une cohorte de validation (626.656 patients vaccinés, dont 174 et 179 ont eu un décès ou une admission liée au COVID-19, parmi lesquels respectivement 10 et 7 cas sont survenus au moins 14 jours après la seconde dose de vaccin).
La performance des équations de risque établies dans ce travail était élevée. En conséquence, les chercheurs proposent grâce à cet outil une stratification du risque selon le profil sociodémographique et clinique des personnes : ainsi, un homme blanc de 72 ans ayant une fibrillation atriale et un IMC de 30 kg/m² présenterait, après une dose de vaccin, 0,04% de risque d'admission et 0,02% de risque de décès lié au covid-19 sur 70 jours. Le risque de décès lié au COVID-19 est estimé, lui, à 5,15 % après un résultat positif au SARS-CoV-2. De la même façon, selon cet algorithme, une femme pakistanaise de 62 ans d’IMC normal, ayant eu une transplantation rénale et ayant reçu un schéma vaccinal complet aurait des risques respectivement de 0,04%, 0,003% et 0,10%.
L’algorithme est consultable et utilisable sur le site web suivant : https://bmjsept2021.qcovid.org
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