Écart de mobilité : estimation des seuils de mobilité requis pour maîtriser le SRAS-CoV-2 au Canada
- PMID: 34860693
- PMCID: PMC8248458
- DOI: 10.1503/cmaj.210132-f
Écart de mobilité : estimation des seuils de mobilité requis pour maîtriser le SRAS-CoV-2 au Canada
Abstract
Les interventions non pharmacologiques demeurent le principal moyen de maîtriser le coronavirus du syndrome respiratoire aigu sévère 2 (SRAS-CoV-2) d’ici à ce que la couverture vaccinale soit suffisante pour donner lieu à une immunité collective. Nous avons utilisé des données de mobilité anonymisées de téléphones intelligents afin de quantifier le niveau de mobilité requis pour maîtriser le SRAS-CoV-2 (c.-à-d., seuil de mobilité), et la différence par rapport au niveau de mobilité observé (c.-à-d., écart de mobilité). MÉTHODES: Nous avons procédé à une analyse de séries chronologiques sur l’incidence hebdomadaire du SRAS-CoV-2 au Canada entre le 15 mars 2020 et le 6 mars 2021. Le paramètre mesuré était le taux de croissance hebdomadaire, défini comme le rapport entre les cas d’une semaine donnée et ceux de la semaine précédente. Nous avons mesuré les effets du temps moyen passé hors domicile au cours des 3 semaines précédentes à l’aide d’un modèle de régression log-normal, en tenant compte de la province, de la semaine et de la température moyenne. Nous avons calculé le seuil de mobilité et l’écart de mobilité pour le SRAS-CoV-2. RÉSULTATS: Au cours des 51 semaines de l’étude, en tout, 888 751 personnes ont contracté le SRAS-CoV-2. Chaque augmentation de 10 % de l’écart de mobilité a été associée à une augmentation de 25 % du taux de croissance des cas hebdomadaires de SRAS-CoV-2 (rapport 1,25, intervalle de confiance à 95 % 1,20–1,29). Comparativement à la mobilité prépandémique de référence de 100 %, le seuil de mobilité a été plus élevé au cours de l’été (69 %, écart interquartile [EI] 67 %–70 %), et a chuté à 54 % pendant l’hiver 2021 (EI 52 %–55 %); un écart de mobilité a été observé au Canada entre juillet 2020 et la dernière semaine de décembre 2020. INTERPRÉTATION: La mobilité permet de prédire avec fiabilité et constance la croissance des cas hebdomadaires et il faut maintenir des niveaux faibles de mobilité pour maîtriser le SRAS-CoV-2 jusqu’à la fin du printemps 2021. Les données de mobilité anonymisées des téléphones intelligents peuvent servir à guider le relâchement ou le resserrement des mesures de distanciation physique provinciales et régionales.
Conflict of interest statement
Intérêts concurrents: Kevin Brown, Nathan Stall et Peter Jüni sont affiliés à l’Ontario COVID-19 Science Advisory Table. Peter Jüni est membre non rémunéré d’un groupe qui dirige plusieurs essais cliniques subventionnés par Appili Therapeutics, AstraZeneca, Biotronik, Biosensors, Eli Lilly, St. Jude Medical et The Medicines Company, et a participé à des comités consultatifs ou agi à titre de consultant pour Amgen, Ava et Fresenius, indépendamment des travaux soumis. Aucun autre intérêt concurrent n’a été déclaré. Déclaration d’intérêts: Nathan Stall est corédacteur pour le JAMC et n’a pas participé au processus ayant mené au choix de cet article.
Figures



References
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