COVID-19 : Faut-il aller plus loin dans le ciblage des confinements ?
Si la France fait partie des rares pays à opter pour une stratégie anti-COVID régionalisée en fonction de l’évolution des taux d’incidence et du niveau de pression de l’épidémie sur les services de réanimation, cette équipe indienne va plus loin, utilisant de nouvelles techniques de cartographie pour localiser, au niveau de quartiers ou de communautés le risque de COVID en milieu urbain. Compte-tenu de la densité de population dans ces zones urbaines, c’est aussi, écrivent les chercheurs dans la revue Risk Analysis, «le moyen de garder l'économie ouverte ».
Les chercheurs de la Suresh Gyan Vihar University (Jaipur) utilisent la cartographie SIG (ou Système d’Information Géographique), un logiciel informatique capable d’organiser et de présenter de manière spatiale les données épidémiques. Leur modèle permet ainsi de prédire et d’identifier les quartiers de la ville les plus à risque de flambée épidémie (clusters) ce qui permet aux responsables locaux de cibler les mesures de distanciation et de confinement au niveau d’un quartier, ce qui permet enfin d’éviter l’arrêt de l’économie à l’échelle de la ville ou de la région.
L'approche géographique descend au niveau des communautés
Les chercheurs ont établi 5 niveaux de risque : rouge, orange, bleu, vert et rose, allant du risque le plus élevé au risque le plus faible. Le niveau de risque est déterminé à la fois à partir des données d’incidence et de circulation du virus mais aussi à partir de données de vulnérabilité des populations (promiscuité, accès aux soins, à la vaccination, âge, accès à l’eau potable, proximité de zones infectées…). Cette stratégie a été déployée pour faire fface à la pénurie de vaccins qui frappe de plein fouet les communautés les plus vulnérables et les plus à risque d'épidémie.
Cette approche géographique qui descend au niveau des communautés permet aux décideurs de cibler plus avant les stratégies de confinement, avec un grand succès, démontré dans la ville de Jaipur au plus fort de la pandémie au printemps dernier. Les chercheurs souhaitent donc faire connaître leur approche à d'autres pays vulnérables afin d’éviter l’arrêt total des économies régionales. Jaipur avait connu une augmentation rapide des cas de COVID-19 depuis que les premiers cas de virus avaient été diagnostiqués en Inde en janvier 2020. En raison de sa forte densité de population, la région de Jaipur était soumise à des confinements prolongés mais l’arrêt de l’économie est vite devenu insupportable pour la région.
Le nouveau système, CRAM (pour COVID Risk Assessment and Mapping ) génère aujourd’hui une évaluation des risques en intégrant la plupart des facteurs de risque :
«Les pandémies sont aussi un phénomène spatial»,
explique Suraj Kumar Singh, co-auteur et professeur à l'Université Suresh Gyan Vihar.
Une carte et des règles spécifiques pour chaque zone : les chercheurs ont également développé des recommandations spécifiques pour chaque type de zone ou niveau de risque, ce qui simplifie la gestion locale de la pandémie. Un système qui pourrait être particulièrement efficace dans les autres pays à zones de forte densité de population, comme le Bangladesh et le Pakistan mais aussi dans les zones urbaines des pays riches.
« Le système CRAM peut être appliqué partout dans le monde. Il « suffit » de renseigner les paramètres spécifiques à la région géographique ».
Source: Risk Analysis: An International Journal 17 March 2021 DOI : 10.1111/risa.13724 Analyzing the Risk to COVID‐19 Infection using Remote Sensing and GIS
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Cette actualité a été publiée le 27/03/2021 par