Le point ooas sfmc-strat adviser sur ébola au dimanche 16 novembre 2014

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Le point sur Ébola au dimanche 16 novembre 2014

Drs Jan-‐Cédric* et Øivind** Hansen

* Médecin Coordonnateur Hôpital Asselin-Hédelin – Consultant Senior StratAdviser Ltd agence spécialisée en communication stratégique de crise dans le domaine de la santé ; ** Médecin Anesthésiste-Réanimateur

L’épidémie de fièvre hémorragique virale (FHV) liée au virus Ébola, souche "Zaïre"1 qui sévit actuellement depuis le 22 mars 2014 s’est déclarée en Guinée puis s’est presque immédiatement propagée au Liberia et en Sierra Leone, pays voisins puis au Sénégal, au Nigeria et plus récemment au Mali.

Synthèse par pays

Pour l’instant 4 pays seulement, sur les 15 de la zone CEDEAO, connaissent une épidémie évolutive : la Guinée, le Libéria, la Sierra-Leone et potentiellement le Mali.

Le Nigeria et le Sénégal ne sont plus concernés depuis respectivement le 19 et le 17 octobre 2014

En Guinée 1 919/1 066 cas/décès soit une létalité de 60,8 %. La Guinée compte désormais 13 % des cas d’Ébola (chiffre en constante diminution). Selon le mode de calcul proposé lors du précédent point épidémiologique, le nombre de cas actifs serait de 354. L’épicentre de l’épidémie est situé en zone forestière, au sud-est du pays Guekedou (frontalier avec la guinée), Macenta, Kissidougou et Nzérékoré (frontalier avec la Côte d’Ivoire) où se trouve la 2ème plus grande ville du pays, mais d’autres districts sont touchés : trois districts du Haut-Guinée Diabola, Dinguiraye et Kouroussa, Conakry, capitale du pays, en Guinée maritime et les préfectures de Télimélé et Boffa, enfin, Fria et Pita au nord-ouest du pays, Siguiri au nord-est (frontalier avec le Mali).

# cases % of total ECOWAS

Death toll Lethality # active cases

Guinea 1,919 13 % 1,066 60.8 % 354

1 Dixon MG, Schafer IJ; Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Ebola viral disease outbreak--West Africa, 2014. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2014 Jun 27;63(25):548-51.

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Au Libéria 6 878/2 705 cas/décès soit une létalité de 39,3 %. Le Libéria compte désormais 48 % des cas d’Ébola. Selon le mode de calcul proposé lors du précédent point épidémiologique, le nombre de cas actifs serait de 2 471. La quasi totalité des 15 Comtés du pays ont signalés des cas : Grand Cape Mount, Bomi, Bong, Lofa (frontalier avec la Guinée), Margibi, Montserrado (incluant la capitale Monrovia), Nimba, Grand Bassa et River Cess. Le comté de Grand Gedeh ne semble pas présenter de cas d'infection.



Liberia 6,878 48 % 2,705 39.3 % 2,471

En Sierra Leone 5 586/1 510 cas/décès soit une létalité de 27,0 %. La Sierra Leone compte désormais 39 % des cas d’Ébola (deux points de plus que le précèdent point épidémiologique). Selon le mode de calcul proposé lors du précédent point épidémiologique, le nombre de cas actifs serait de 2 720. Depuis l’arrivée de l’épidémie par le district de Kailahun, frontalier avec celui de Guekedou en Guinée via un voyageur ayant séjourné à Guekedou, ce sont tous les districts qui sont touchés, y compris la capitale Freetown.



Sierra Leone

5,586 39 % 1,510 27.0 % 2,720

Le Mali a déclaré 4/3 cas/décès soit une létalité de 75,0 %. Le cas initial a été importé de Guinée et hospitalisé à Kayes le jeudi 22 octobre 2014. Pour l’instant les cas secondaires sont des cas contacts identifiés. Cependant le cas importé a voyagé plusieurs heures en transport en commun et fréquenté des lieux publics de grande promiscuité en étant symptomatique (fièvre et hémorragie) avant d’être hospitalisé et finalement diagnostiqué.



Mali 4 - 3 75.0 % 1

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Cette épidémie est atypique • Par le nombre de cas dans la zone de l’OOAS : 14 409 à ce jour (l’OMS a

procédé à un nouveau ajustement des données qui rend délicates les comparaisons avec les points épidémiologiques précédents).

• Par la zone géographique touchée (Afrique de l’Ouest vs Afrique Centrale) et de son étendue (plusieurs districts de plusieurs pays limitrophes).

• Par la transmission avérée en zone urbaine (vs zone forestières ou rurales exclusives des épisodes précédents) en suivant apparemment les axes commerciaux de la zone (terrestres, maritimes et aériens). Les cas exportés du Nigeria, du Sénégal et du Mali en sont la démonstration.

• Par l’existence de cas importés (2 cas aux États-Unis) et de cas rapatriés (2 cas aux États-Unis, 2 cas en Espagne, 1 cas au Royaume Uni, 2 cas en France)

• Par l’existence du premier cas de contamination intra Européenne d’une Infirmière ayant traité les deux patients rapatriés en Espagne

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Synthèse globale au dimanche 16 novembre 2014

Au total, au dimanche 2 novembre 2014, 14 409 cas et 5 392 décès ont été rapportés à l’OOAS pour la CEDEAO. Le temps de doublement actuel est toujours de l’ordre de 27-28 jours. Même s’il apparaissait un infléchissement du nombre de cas, au global le seuil des 12 000 cas a été franchi à la fin du mois d’octobre (Fig 1).

Infographie,:,Dr,Jan0Cedric,Hansen,

Fig$1.$Dynamique$des$nouveaux$cas$5$Trend$of$new$cases$

16/11/14,

0,

2000,

4000,

6000,

8000,

10000,

12000,

14000,

16000,

220M

ar,

290M

ar,

50Ap

r,120Apr,

190Apr,

260Apr,

30May,

100M

ay,

170M

ay,

240M

ay,

310M

ay,

70Jun,

140Ju

n,210Ju

n,280Ju

n,50Jul,

120Ju

l,190Ju

l,260Ju

l,20Au

g,90Au

g,160Aug,

230Aug,

300Aug,

60Sep,

130Sep

,200Sep

,270Sep

,40Oct,

110Oct,

180Oct,

250Oct,

10Nov,

80Nov,

150Nov,

Cumul,cas,

cumul,deces,

Le cap des 25 000 cas devrait être franchi vers le 24 – 25 novembre selon nos projections.

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La létalité globale observée continue de chuter. Ce comportement, classique pour certains virus, est contradictoire avec les observations antérieures sur Ébola qui montraient une tendance à l’amplification de la létalité au fur et à mesure du repiquage2. Cependant, depuis le début du mois d’octobre, elle semblait remonter. La valeur actuelle dans les 3 pays affectés peut s’expliquer par un ajustement des statistiques internationales (Fig 2).

16/11/14% Infographie%:%Dr%Jan4Cedric%Hansen%

Fig$2.$Evolu,on$de$la$létalité$–$Lethality$trend$

00%%

10%%

20%%

30%%

40%%

50%%

60%%

70%%

80%%

264Mar%

94Apr%

234Apr%

74May%

214May%

44Jun%

184Jun%

24Jul%

164Jul%

304Jul%

134Aug%

274Aug%

104Sep%

244Sep%

84Oct%

224Oct%

54Nov%

létalité%

Linear%(létalité)%

On notera que cette létalité basse permet paradoxalement une plus grande diffusion de l’épidémie puisque la moitié des malades ne décédant pas, ils sont potentiellement contaminant plus longtemps pour un plus grand nombre de contacts d’une part, ils viennent grossir la part de la population immunisée d’autre part. On notera aussi que le nombre de cas pauci-symptomatiques est toujours inconnu à ce jour. Ce paramètre est pourtant essentiel car il permettrait de savoir si une partie de la population des pays touchés développe à bas bruit une immunisation qui aboutirait in fine à « l’endémisation » de l’épidémie dans la région. L’OOAS tente de recueillir des informations et des statistiques fiables sur ce point mais la tâche est ardue.

2 Ansari AA. Clinical features and pathobiology of Ebolavirus infection. J Autoimmun. 2014 Sep 23. pii: S0896-8411(14)00130-9. doi: 10.1016/j.jaut.2014.09.001.

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Pour autant, il existe de grandes disparités entre les pays en matière de létalité (Tableau 1).

Tableau 1

Pays notifiant Cas Décès Taux de

létalité

Δ/point précéde

nt Liberia 6878 2705 39,3% -‐ 2,1 Sierra-Leone 5586 1510 27,0% -‐ 1,3 Guinée 1917 1166 60,8% -‐ 1,3 CEDEAO 14409 5392 37,4% + 1,8

La Sierra-Leone se distingue avec une mortalité 2 fois plus faible que la Guinée dans un contexte de cinétique exponentielle (Fig 3).

La comparaison des stratégies de contrôle de l’épidémie de ces trois pays n’a toujours pas été réalisée. Elle est pourtant essentielle pour tenter de comprendre pourquoi la Guinée connaît une dissémination modérée associée à une très forte mortalité, le Liberia une dissémination explosive avec une mortalité médiane et la Sierra-Leone une dissémination intermédiaire mais une mortalité remarquablement basse.

Pour mémoire, les autres maladies à potentiels épidémiques sévissant actuellement en Afrique de l’Ouest (choléra, Méningite, Rougeole, Fièvre Jaune et Fièvre de Lassa) avaient cumulé 67 307 cas déclarés (dont 29 777 pour le seul choléra) et 1 338 décès (dont 606 pour la seule méningite) au 17 août 2014 dernière mise à jour disponible de ces données. En 7 mois l’épidémie d’Ébola a donc tué 3 fois plus que les 6 autres en 8 mois. Pour les 4 pays directement concernés le nombre de décès documentés pour les 6 maladies surveillées à potentiel épidémique est de seulement 767. L’épidémie d’Ébola a donc quadruplé le nombre de décès d’origine épidémique pour ces 4 pays.

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Cinétique des nouveaux cas

On ne constate pas une modification significative des comportements : l’épidémie Guinéenne a toujours un comportement (affine) qui contraste avec celle (exponentielle) de deux des pays touchés par un cas source voyageur en provenance de l’épicentre, le Libéria et la Sierra-Léone. Les deux courbes suggèrent une contamination interhumaine autonomisée de plus en plus explosive que rien ne vient contredire à ce jour (Fig 3). L’amorce du comportement exponentiel de la courbe Guinéenne notée précédemment ne semble pas, finalement, se confirmer pour l’instant. Cette cinétique affine peut faire evoquer l’existence d’un reservoir urbain par les rongeurs (rats) par exemple qui contaminerait à bas bruit la population. On peut aussi tenter d’expliquer cette différence par une capacité de contention de l’épidémie différente pour la Guinée.

Pour ce qui concerne le Nigeria et le Sénégal l’épidémie est pour l’instant contrôlée. Le Mali n’apparait pas encore car les cas sont trop peu nombreux et l’épidémie n’est pas formellement établie à ce jour.


Fig$2.$Evolu,on$de$la$létalité$–$Lethality$trend$

00%%

10%%

20%%

30%%

40%%

50%%

60%%

70%%

80%%

264Mar%

94Apr%

234Apr%

74May%

214May%

44Jun%

184Jun%

24Jul%

164Jul%

304Jul%

134Aug%

274Aug%

104Sep%

244Sep%

84Oct%

224Oct%

54Nov%

létalité%

Linear%(létalité)%

Comme mis en exergue lors des points épidémiologiques précédents, il conviendrait d’avoir des éléments cliniques prédictifs de l’évolution des cas d’Ébola. Par exemple, la durée de la période de latence ou la température à

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J4 de l’irruption des premiers signes sont-ils prédictifs de l’issue ? Il semble qu’une période de latence courte soit corrélée à une expression clinique plus sévère par exemple. Il conviendrait de repérer de tels facteurs prédictifs, s’ils existent, pour identifier les morituri et concentrer les efforts de prise en charge sur ceux qui ont une bonne probabilité de survie. Symétriquement, il conviendrait de repérer les formes bénignes ou pauci-symptomatiques pour limiter, là aussi, un investissement disproportionné en soignants ou en moyens, compte tenu d’un pronostic favorable d’emblé, même si cela allonge la durée de la maladie ou de la convalescence. Il convient de colliger les données cliniques disponibles et de les analyser pour identifier les facteurs pronostics pertinents. MSF qui est le mieux placé pour fournir de telles données a été sollicité à la suite d’un précédent point épidémiologique mais n’a pas répondu à ce jour.

Dynamique des nouveaux cas

Pour ce qui est du cumul de cas depuis 1976. On constate l’explosion que constitue l’episode actuel (Fig 4).


Fig$4.$Nombre$cumulé$de$cas$et$de$décès$$Cumula7ve$number$of$cases$&$deaths$

16/11/14,

9 548 : seuil de x4 du nombre de cas cumulés en 2013

6 360 : seuil de x4 du nombre de décès cumulés en 2013

0,

2,000,

4,000,

6,000,

8,000,

10,000,

12,000,

14,000,

16,000,

18,000,

1976,

1977,

1978,

1979,

1980,

1981,

1982,

1983,

1984,

1985,

1986,

1987,

1988,

1989,

1990,

1991,

1992,

1993,

1994,

1995,

1996,

1997,

1998,

1999,

2000,

2001,

2002,

2003,

2004,

2005,

2006,

2007,

2008,

2009,

2010,

2011,

2012,

2013,

2014,

Axis$Title$

Cas,

Décés,

Le seuil du quadruplement du nombre de cas déclarés depuis 1976 est franchi : 2 387 cas cumulés entre 1976 et 2013, 16 800 cas cumulés à ce jour en 2014.

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La fiabilité des données, notamment les difficultés opérationnelles du reporting peuvent expliquer, à elles seules, les variations du nombres de nouveaux cas constatées à ce jour. Un ajustement portant sur plusieurs centaines de cas a été réalisé en octobre. Ce paramètre n’est donc pas étudié pour ce présent point épidémiologique.

Pour ce qui est de la file active de patients. La proposition de calculer une estimation du nombre de patients actifs afin de pouvoir guider l’allocation de ressources entre les idfferents pays touchées n’a pas fait l’objet de critique à ce jour. Cette estimation porte sur les cas déclarés cumulés auxquels on retranche les cas décédés et les cas non décédés de plus de cinquante jours. Cette limite est proposée sur la base des publications révèlant une excretion asymptomatique et des revues de litterature abordant ce sujet3,4. Sur la base de cette estimation on constate qu’il existe à ce jour environ 5 546 cas, soit malade, soit convalescents, potentiellement excreteurs (Fig 5).


Fig$5.$es)ma)on$cas$Ebola$ac)fs$–$Es)ma)on$of$Ac)ve$Ebola$cases$

16/11/14,

0,

1000,

2000,

3000,

4000,

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220M

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10Nov,

80Nov,

150Nov,

nombre,de,cas,acMfs,global,

3 Rodriguez LL, De Roo A, Guimard Y, Trappier SG, Sanchez A, Bressler D, Williams AJ, Rowe AK, Bertolli J, Khan AS, Ksiazek TG, Peters CJ, Nichol ST. Persistence and genetic stability of Ebola virus during the outbreak in Kikwit, Democratic Republic of the Congo, 1995. J Infect Dis. 1999 Feb;179 Suppl 1:S170-6. 4 Kuhn JH. Filoviruses. A compendium of 40 years of epidemiological, clinical, and laboratory studies. Arch Virol Suppl. 2008;20:13-360.

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La repartition des cas estimés par pays permet d’avoir une estimation plus précise des moyens necessaires en lits, personnels et consommables pour chaque pays (Fig 6).


Fig$6.$cas$Ebola$ac.fs$par$pays$–$split$of$Ac.ve$Ebola$cases$per$country$

0%

1000%

2000%

3000%

4000%

5000%

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7000%

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114M

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164Nov%

Cas%acKfs%Sierra4Leone%

Cas%acKfs%Libéria%

cas%acKfs%Guinée%

On constate un bon du nombre de cas malgré les ajustements à la baisse. 354 cas actifs en Guinée, 2 471 cas actifs au Libéria et 2 720 pour la Sierra-Leone.

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Au niveau du rapprochement entre les corridors de communication (voies routières, ferrées, maritimes et aériennes) avec les zones des districts touchés on constate toujours une corrélation assez forte (figure 7).


Fig$7.$Principaux$Corridors$et$Centres$Urbains$–$Main$Corridors$&$Urban$Area$

300�km

200�mi

©�Daniel�Dalet

Libéria$

Guinée$

Côte$d’Ivoire$

Nigéria$Togo$

Mali$

Mauritanie$

Sénégal$

Gambie$

GuinéeGBissau$

Burkina$Faso$

Bénin$

Niger$

Ghana$

SierraGLeone$

16/11/14,

L’observation de la carte laisse entrevoir des cas non déclarés en Guinée-Bissau et en Côte d’Ivoire. Ils sont à ce stade probablement classés en cas de Paludisme ou d’autres fièvres tropicales si ce sont des formmes cliniques pauci-symptomatiques non mortelles.

On note que les cas au Mali semblent particulierement bien respecter la logique des corridors que nous avons été parmi les premeirs à signaler puisque le trajet reconstitué (Kissidougou – Kankan – Siguiri – Kouramale – Bamako – Kayes) suis exactement le corridor Guinée/Mali

Une réflexion est en cours au sein de l’OOAS pour délimiter et sécuriser des corridors aux portes desquelles les cas suspects d’Ebola seraient filtrés à fin de limiter les risques de contamination tout en favorisant la libre circulation des personnes et des biens à l’interieur de ceux-ci.

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Cas particulier des soignants

Le nombre de soignants contaminés interpelle conjointement l’OOAS, la SFMC et StratAdviser Ltd (tableau 2). La contamination des soignants peut etre le fait d’une contamination sur le lieux d’exercice au contact des patients ou en dehors du travail.

Pays notifiant Cas Décès Taux de létalité

Liberia 187 94 50,3% Guinée 69 35 50,7% Senegal 0 0 -‐ CEDEAO 256 129 50,4%

En ce qui concerne la contamination sur le lieu de travail elle peut survenir pendant le soin, à la fin du soin et en dehors du soin.

En ce qui concerne l’analyse des images montrant des soignants en train de s’équiper et de se deséquiper, des échanges avec des soignants en mission ou en retour de mission et avec Mme Deschouvert du CHU de Rouen qui travaille sur une procédure pour l’EPRUS, nous avons remarqué :

• que l’usage de masques chirurgicaux semble très répandu ce qui ne procure pas une protection suffisante

• que le temps de séjour en zone contaminée est trop long car de l’ordre de 2 à 3 heures ce qui majore la probabilité d’une contamination par le temps d’exposition et le risque d’erreur lors du deshabillage par le stress thermique induit par l’équipement et le contexte tropical.

• que les procédures de deséquipement telles qu’on les voit comportent de nombreuses erreurs au regard des standards et recommendations de la SFMC en la matière

• que les zones contaminées sont contigues aux zones de repos et de travail

Il conviendrait de recommander :

• l’usage systematique de masques FFP2/FFP3 pour pénetrer en zone contaminée

• un temps d’exposition de 40 minutes maximum renouvelable toutes les 2 heures pour les soignants (autorise une réhydratation et une recuperation du choc thermique)

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• établir une zone d’exclusion plus large séparant la zone contaminée de la zone de vie

• repenser le sas de décontamination et la procédure de deséquipement en reprenant les bonnes pratiques de la SFMC en matière NRBC notamment le déshabillage en binôme avec miroir et superviseur, dans une zone dédiée exclusive, en respectant la logique de la marche en avant.

Au niveau des groupes de discussions de la SFMC

Les discussions au sein du groupe francophone https://www.linkedin.com/groups/Groupe-Expert-Ebola-SFMC-8156465/about et au sein du groupe anglophone https://www.linkedin.com/groups/Ebola-outbreak-management-Group-8150382/about regroupant plus de 500 spécialistes en médecine de catastrophe, en prévention de pandémie, en conception de vaccin, en réponse sanitaire opérationnelle, … issus de gouvernements, d’agences ou de services publics, d’entreprises spécialisées publiques ou privées européens, africains de l’ouest et Nord-Americains, portent essentiellement sur :

1. le risque de contamination aéroportée – à ce jour non formellement documenté – mais théoriquement possible, ne serait-ce que par les goutelettes de Pflügge, et pouvant rendre compte du nombre important de cas parmi les soignants : il a été décidé de recommander le port de masque FFP2 pour les soignants sur place et de limiter le temps de prise en charge à 20 min d’affilée pour chaque patient afin de limiter les risques. Les masques chirurgicaux que l’on voit dans les reportages sont notoirement insuffisants pour protéger des gouttelettes de Pflügge émises par les patients. Or l’exposition répétée à un risque faible conduit asymptotiquement à une probabilité de 1. En l’état c’est l’explication la plus plausible du nombre anormalement élevé de soignants contaminés. Pour la prise en charge des cas importés en Europe et tant qu’ils restent sporadiques, c’est le port de combinaison filtrantes qui est recommandé.

2. la cinétique inhomogène des 5 pays concernés avec une cinétique affine pour la Guinée et le Nigeria et une cinétique exponentielle pour la Sierra-Leone et le Libéria peut s’expliquer par des problèmes de retard de diagnostic et de recueil des cas et ne pas reflèter fidèlement leur propagation. Cependant une explication épidémiologique plus satisfaisante serait la bienvenue.

3. la sous déclaration multifactorielle des cas (diagnostics différentiels nombreux, frein économique et social de l’accès au soin, non respect

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des rites sociaux et funéraires “sacrés” pour les individus déclarés contaminés et donc “bénéfice/risque” peu ou pas acceptable pour l’interessé et son entourage, …). Une estimation de la part immergée de l’iceberg fait cruellement défaut.

4. l’illusion des mesures de confinement qui sont contournées par les impératifs socioéconomiques locaux et par la pratique “institutionalisée” du contournement des régles contre rétribution.

5. le risque de cas importés en Europe via l’immigration clandestine et les passeurs des autres trafics illicites qui, par nature, contournent tous les systèmes de contrôle. Ce point semble toujours sous-estimé par les autorités des pays concernés, probablement parce qu’il est politiquement difficile à aborder en raison de la stigmatisation possible d’une population déjà largement précarisée et fragile.

Health & Medicine

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