Évaluation précoce de la gravité clinique de la variante Omicron du SRAS-CoV-2 en Afrique du Sud : une étude de couplage de données

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Sommaire

Arrière plan

La variante préoccupante du SARS-CoV-2 omicron a été identifiée en Afrique du Sud en novembre 2021 et a été associée à une augmentation deCOVID-19cas. Notre objectif était d'évaluer la gravité clinique des infections par la variante omicron en utilisant l'échec de la cible du gène S (SGTF) sur le test PCR Thermo Fisher Scientific TaqPath COVID-19 comme proxy.

Méthodes

Nous avons effectué des couplages de données pour les pays nationaux, sud-africainsCOVID-19données de cas, données de test de laboratoire sur le SRAS-CoV-2, données sur le génome du SRAS-CoV-2 etCOVID-19données sur les admissions à l'hôpital. Pour les personnes diagnostiquées avecCOVID-19via les tests PCR TaqPath, les infections ont été désignées comme SGTF ou non-SGTF. Le variant delta a été identifié par séquençage du génome. À l'aide de modèles de régression logistique multivariés, nous avons évalué la gravité de la maladie et les hospitalisations en comparant les personnes atteintes d'infections SGTF et non SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, et nous avons également évalué la gravité de la maladie en comparant les personnes infectées par SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 1er novembre. 30 novembre 2021, avec des personnes infectées par la variante delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021.

Résultats

Du 1er octobre (semaine 39) 2021 au 6 décembre (semaine 49) 2021, 161 328 cas deCOVID-19ont été signalés en Afrique du Sud. {{0}} personnes ont été diagnostiquées via les tests PCR TaqPath et 29 721 infections au SGTF et 1 412 infections non au SGTF ont été identifiées. La proportion d'infections au SGTF est passée de deux (3,2 %) sur 63 au cours de la semaine 39 à 21 978 (97,9 %) sur 22 455 au cours de la semaine 48. Après contrôle des facteurs associés à l'hospitalisation, les individus avec des infections SGTF avaient des chances d'admission significativement plus faibles que ceux avec des infections non SGTF (256 [2·4 pour cent ] de 10 547 contre 121 [12·8 pour cent ] de 948 ; rapport de cotes ajusté [aOR] {{ 25}}·2, IC à 95 % 0·1–0·3). Après avoir contrôlé les facteurs associés à la gravité de la maladie, les risques de maladie grave étaient similaires entre les personnes hospitalisées atteintes d'infections SGTF et non SGTF (42 [21 %] sur 204 contre 45 [40 % ] de 113 ; aOR 0·7, IC à 95 % 0·3–1·4). Comparativement aux personnes atteintes d'infections à variant delta antérieures, les personnes infectées par le SGTF présentaient un risque significativement plus faible de maladie grave (496 [62·5 %] sur 793 contre 57 [23·4 %] sur 244 ; aOR 0·3, IC à 95 % 0·2–0·5), après contrôle des facteurs associés à la sévérité de la maladie.

Interprétation

Nos premières analyses suggèrent une réduction significative des risques d'hospitalisation chez les personnes atteintes d'infections SGTF par rapport aux infections non SGTF diagnostiquées au cours de la même période. Les individus infectés par le SGTF présentaient un risque significativement réduit de maladie grave par rapport aux individus infectés plus tôt par la variante delta. Une partie de cette gravité réduite est probablement le résultat d'une immunité antérieure.

Financement

Le Conseil sud-africain de la recherche médicale, le Département national sud-africain de la santé, les Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis, la Société africaine de médecine de laboratoire, les Centres africains de contrôle et de prévention des maladies, la Fondation Bill & Melinda Gates, le Wellcome Trust et le Fonds Fleming.

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Introduction

Depuis le premier cas de SARS-CoV-2 en mars 2020, l'Afrique du Sud a connu trois vagues épidémiques, les variantes bêta (B.1.351) et delta (B.1.617.2) préoccupantes dominant les deuxième et troisième vagues, respectivement. Le 24 novembre 2021, le Network for Genomics Surveillance in South Africa (NGS-SA) a signalé une nouvelle variante du SARS-CoV-2, qui avait été détectée à partir d'échantillons prélevés le 14 novembre 2021 en Afrique du Sud1 et initialement attribué à la lignée B.1.1.529, à l'OMS.2 Le 26 novembre 2021, sur la recommandation du groupe consultatif technique sur l'évolution du virus SARS-CoV-2, l'OMS a désigné B.1.1.529 comme omicron ,3 la cinquième variante préoccupante. Parallèlement, il y a eu une augmentation rapide deCOVID-19cas dans la province de Gauteng,2 Afrique du Sud, à partir de la semaine commençant le 15 novembre 2021, les laboratoires de test du SRAS-CoV-2 signalant une augmentation du nombre d'échantillons présentant une défaillance de la cible du gène S (SGTF) lorsqu'ils sont testés sur le TaqPathCOVID-19Test PCR (Thermo Fisher Scientific ; Waltham, MA, États-Unis). Par la suite, des augmentations de cas de COVID-19 et d'échantillons avec SGTF ont été observées dans d'autres provinces d'Afrique du Sud, précipitant la quatrième vague d'infections par le SRAS-CoV-2. Au 16 décembre 2021, omicron avait été détecté dans 87 pays, de nombreux pays signalant une transmission communautaire.

La variante omicron préoccupante présente un nombre élevé de mutations, dont certaines sont préoccupantes en raison de l'évasion immunitaire prévue et de l'infectivité accrue. Bien que la variante omicron partage quelques mutations communes avec les variantes C.1.2 (une lignée hautement mutée précédemment identifiée en Afrique du Sud),4 bêta et delta, elle possède également 22 substitutions supplémentaires (y compris des insertions et des délétions) qui ne sont observées dans aucune autre variante préoccupante ou variante d'intérêt à ce jour. Parmi ces substitutions, His69_Val70del dans la protéine de pointe, précédemment observée dans la variante alpha (B.1.1.7), est connue pour provoquer la SGTF sur le TaqPathCOVID-19Test PCR.

Des données sur la gravité clinique de la variante omicron par rapport aux variantes précédentes du SARS-CoV-2 sont nécessaires pour guider la planification et la réponse de santé publique. DATCOV-Gen5 est un réseau de surveillance prospective qui relie les données en temps réel du génome du SRAS-CoV-2 à des données épidémiologiques et cliniques détaillées sur les cas hospitalisés pour permettre une évaluation rapide de la gravité et de la présentation clinique du SRAS-CoV émergent{{8 }} variantes préoccupantes. Notre objectif était d'évaluer la gravité des infections par le SARS-CoV-2 avec la variante omicron en Afrique du Sud en utilisant le SGTF comme proxy pour la variante omicron.6

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Méthodes

Sources de données et couplage

Dans cette étude de couplage de données, nous avons lié des données nationales, sud-africaines et individuelles provenant de quatre sources : (1) les données nationales sur les cas de COVID-19 pour la période du 1er janvier au 6 décembre 2021, communiquées en temps réel au Système de surveillance des conditions médicales à déclaration obligatoire (NMCSS) de l'Institut national des maladies transmissibles (NICD) ; (2) les données des tests de laboratoire SARS-CoV-2 (test utilisé et valeurs seuils du cycle PCR) pour la période du 1er octobre au 6 décembre 2021, pour les laboratoires du secteur public (le Service national des laboratoires de santé a communiqué toutes les données des tests) et un grand laboratoire du secteur privé (tests PCR TaqPath déclarés uniquement) ; (3) Données sur le génome du SRAS-CoV-2 pour la période du 31 mars 2020 au 6 décembre 2021, pour les échantillons cliniques envoyés au NICD par des laboratoires de diagnostic privés et publics (principalement du Gauteng, du Nord-Ouest, du Mpumalanga, et provinces du Cap septentrional) et recueillies dans le cadre du programme de surveillance de la pneumonie7 dans cinq provinces (Cap occidental, KwaZulu-Natal, Nord-Ouest, Gauteng et Mpumalanga) ; et (4) DATCOV (entre le 31 mars 2020 et le 21 décembre 2021), qui est un système de surveillance active des admissions à l'hôpital COVID-19, avec une couverture complète de tous les hôpitaux d'Afrique du Sud.8

Les données sur les cas et les hospitalisations que nous avons utilisées proviennent des ensembles de données nationaux, complets et basés sur la population susmentionnés, y compris l'ensemble de l'Afrique du Sud. La base de données nationale des cas de COVID-19 (NICD NMCSS) est un programme de surveillance en laboratoire qui reçoit des données électroniques en temps réel sur tous les cas de SARS-CoV-2 confirmés en laboratoire en Afrique du Sud. Le signalement des cas est mandaté par la loi et audité. Chaque cas fait l'objet d'une enquête par des responsables de la santé publique et les erreurs de données identifiées sont corrigées dans la base de données. Les données des tests de laboratoire SARS-CoV-2 utilisées dans cette analyse sont des données nationales. Les laboratoires inclus (tous les laboratoires du secteur public et un laboratoire du secteur privé) ont été choisis car ces laboratoires étaient en mesure de fournir des données sur la méthode de test PCR et les valeurs seuils du cycle, et représentaient plus de la moitié de tous les SARS-CoV-2 tests effectués en Afrique du Sud entre le 1er octobre et le 6 décembre 2021. Le programme de surveillance DATCOV a été décrit en détail précédemment.8 À l'aide de DATCOV, nous avons inclus des données sur tous les patients hospitalisés atteints de SARS-CoV confirmé en laboratoire Afrique du Sud. Dans les hôpitaux du secteur public, les données sont extraites des dossiers des patients et directement saisies par des collecteurs de données dédiés, et, dans les hôpitaux privés et le secteur public de la province du Cap occidental, les données sont transférées électroniquement dans des extraits quotidiens en masse des systèmes de données hospitaliers. Le DATCOV inclut les patients admis à l'hôpital pour des symptômes de COVID-19, les patients atteints d'une infection nosocomiale acquise par le SRAS-CoV-2 et ceux qui ont été testés positifs accidentellement lorsqu'ils ont été admis à l'hôpital pour d'autres raisons. Les données sur les cas et les tests ont été obtenues le 6 décembre 2021 et les données DATCOV ont été obtenues le 21 décembre 2021. Pour les analyses d'hospitalisation et de gravité, les cas ont été censurés à ceux dont un échantillon a été prélevé avant le 1er décembre 2021.

Nous avons effectué un couplage de données au niveau individuel en utilisant des identifiants uniques lorsqu'ils existaient ; sinon, nous avons utilisé une combinaison de nom, prénom (nom de famille) et date de naissance. Après le couplage des données, une combinaison de vérifications automatisées et manuelles a été utilisée pour assurer l'exactitude. L'approbation éthique a été obtenue du Comité d'éthique de la recherche humaine (médical) de l'Université du Witwatersrand pour la collecte de données sur les cas et les tests de COVID-19 dans le cadre de la surveillance essentielle des maladies transmissibles (M210752) et pour le programme de surveillance DATCOV (M2010108).

Définitions

Les infections ont été classées comme SGTF (en tant que proxy pour la variante omicron) lorsqu'un individu a été testé positif au test PCR TaqPath COVID-19 avec une cible de gène S non détectable et un seuil de cycle de 30 ou moins pour l'ORF1ab ou des cibles de gènes de nucléocapside.9 Nous nous sommes limités à un seuil de cycle de 30 ou moins pour éviter de classer incorrectement les infections pour lesquelles le gène S n'a pas été détecté (en raison d'une faible charge virale) comme SGTF (c'est-à-dire des valeurs de seuil de cycle élevées). Les infections ont été classées comme non SGTF lorsqu'un individu a été testé positif au test PCR TaqPath COVID-19 avec un seuil de cycle de 30 ou moins pour les cibles du gène ORF1ab ou de la nucléocapside et avait une cible du gène S détectable. Le variant delta a été identifié par séquençage du génome.

Une personne était classée comme ayant été admise à l'hôpital si elle était liée à un cas dans la base de données DATCOV avec une date d'admission comprise entre 7 jours avant et 21 jours après la date de prélèvement de l'échantillon. Nous avons inclus les admissions avec une date de test avant l'admission, car les cliniciens pourraient ne pas soupçonner une infection par le SRAS-CoV-2 au moment de l'admission, les tests initiaux pourraient être négatifs ou l'infection pourrait être nosocomiale. Une maladie grave a été définie comme un patient hospitalisé répondant à au moins un des critères suivants : admis dans une unité de soins intensifs (USI) ; reçu n'importe quel niveau de traitement à l'oxygène ; a été ventilé ; a reçu une oxygénation par membrane extracorporelle ; avait un syndrome de détresse respiratoire aiguë ou était décédé. La comorbidité a été définie comme la présence d'au moins une des conditions suivantes : hypertension, diabète, maladie cardiaque chronique, maladie rénale chronique, asthme, maladie pulmonaire obstructive chronique, malignité, VIH et tuberculose active ou antérieure. Les données sur l'obésité et la grossesse n'ont pas été incluses car ces données n'ont pas été recueillies systématiquement. La réinfection a été définie par une personne ayant au moins un test COVID-19 positif (basé sur la PCR ou sur l'antigène) plus de 90 jours avant le test COVID-19 positif actuel. La vaccination a été définie comme ayant au moins une dose d'un vaccin SARS-CoV-2 (Ad.26.COV2.S [Johnson & Johnson] ou BNT162b2 [Pfizer-BioNTech]).

analyses statistiques

La valeur seuil moyenne du cycle (un proxy de la charge virale) pour tous les tests PCR COVID -19 positifs du secteur public (tout test PCR) pendant la première vague d'omicron (semaines 46 à 48 ; du 14 novembre au 4 décembre 2021) a été comparée à celle de la première vague de delta (semaines 18 à 20 ; 2 au 22 mai 2021) à l'aide du test t de Student. Les premières périodes de vague ont été définies à partir de la semaine avant que le pays ne franchisse une incidence hebdomadaire de 30 cas pour 100 000 personnes jusqu'à 2 semaines plus tard.10 Lorsque le test PCR comprenait une ou plusieurs cibles génétiques, la cible avec la valeur seuil de cycle la plus basse était utilisée une analyse.

Nous avons décrit les caractéristiques épidémiologiques des infections au SGTF en comparant les personnes infectées par le SGTF avec les personnes non infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, les personnes hospitalisées infectées par le SGTF avec les personnes hospitalisées non infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 1er novembre. 30 2021 et les personnes hospitalisées infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, avec des personnes hospitalisées infectées par la variante delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021, à l'aide d'une analyse de régression logistique multivariée.

La gravité des infections par la variante omicron du SRAS-CoV-2 a été évaluée de deux manières : (1) en comparant les individus atteints d'infections SGTF et non SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, et (2) par comparant les personnes atteintes d'infections à variant delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021, avec les personnes infectées par le SGTF qui ont été diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021. Les données d'hospitalisation et de gravité ont été obtenues pour les cas le 21 décembre 2021, pour permettre au moins 3 semaines de suivi pour l'admission à l'hôpital et les résultats à l'hôpital. Parmi les personnes atteintes de COVID-19 dans la base de données DATCOV hospitalisées entre le 5 mars 2020 et le 18 décembre 2021, le délai médian entre l'admission et un résultat à l'hôpital était de 6 jours (IQR 3 à 11 jours ; n{{ 29}}) dans l'ensemble, 5 jours (2-11 ; n=94938) pour les personnes décédées et 6 jours (3-10 ; n=304845) pour les personnes qui sont sorties vivantes. Par conséquent, nous n'étions pas susceptibles de manquer de nombreux résultats avec un suivi minimum de 3 semaines. Les analyses de gravité ont été limitées aux admissions qui avaient déjà accumulé des résultats et tous les patients encore hospitalisés ont été exclus car, dans le programme DATCOV, des informations détaillées sur l'hospitalisation dans les hôpitaux du secteur public (par exemple, traitement à l'oxygène ou admission aux soins intensifs) sont renseignées au moment de la sortie. ou la mort.

Deux modèles ont été générés pour évaluer l'hospitalisation et les maladies graves chez les personnes hospitalisées en tant que variables de résultat. Une régression logistique multivariée a été effectuée pour évaluer l'association de l'infection SGTF par rapport à l'infection non SGTF avec l'hospitalisation chez les personnes atteintes de COVID-19 diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021. Nous avons contrôlé les facteurs connus pour être associés à l'hospitalisation (c'est-à-dire , âge, sexe, province et secteur des soins de santé [privé vs public]) et ajusté en fonction d'une infection antérieure connue par le SARS-CoV-2. Les données sur le statut vaccinal et les comorbidités n'étaient disponibles que pour les personnes hospitalisées ; par conséquent, nous n'avons pas pu contrôler ces variables dans cette analyse. Une régression logistique multivariée a été effectuée pour évaluer l'association de l'infection par le SGTF par rapport à l'infection par le non-SGTF avec la gravité de la maladie chez les personnes hospitalisées diagnostiquées avec le COVID-19 entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, en se limitant aux personnes ayant un résultat connu à l'hôpital le 21 décembre 2021 (à l'exclusion de ceux qui sont encore hospitalisés). Nous avons contrôlé les facteurs connus pour être associés à la gravité de la maladie (c. infection antérieure par le SRAS-CoV-2 et statut vaccinal contre le SRAS-CoV-2.

Nous avons comparé les infections à variant delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021 avec les infections à SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021. Une régression logistique multivariée a été effectuée pour évaluer l'association des infections à SGTF par rapport aux infections à variant delta avec la gravité de la maladie chez les personnes hospitalisées. , limité aux personnes dont le résultat à l'hôpital est connu le 21 décembre 2021 (à l'exclusion de celles qui sont encore hospitalisées). Nous avons contrôlé les facteurs associés à la gravité de la maladie (c'est-à-dire l'âge, la présence d'une comorbidité, le sexe, la province et le secteur de la santé) et ajusté en fonction du nombre de jours entre le prélèvement de l'échantillon et l'admission à l'hôpital, SARS-CoV antérieur connu-2 l'infection et le statut de vaccination contre le SARS-CoV-2. Nous n'avons pas comparé le risque d'hospitalisation entre les personnes atteintes d'infections à variant delta et celles atteintes d'infections à SGTF, car les échantillons séquencés pour la variante delta n'étaient pas basés sur la population et ne représentaient qu'un petit sous-ensemble d'infections à variant delta qui ont été envoyées au NICD pour séquençage. .

Les variables catégorielles ont été résumées à l'aide de distributions de fréquences et comparées à l'aide du test χ² de Pearson. Les interactions par paires ont été évaluées par l'inclusion de termes de produit pour toutes les variables restantes dans les modèles additifs multivariables finaux. Les analyses ont été effectuées à l'aide de Stata, version 14.1. les valeurs de p inférieures à 0·05 ont été considérées comme statistiquement significatives.

Rôle de la source de financement

Les bailleurs de fonds de l'étude n'ont joué aucun rôle dans la conception de l'étude, la collecte des données, l'analyse des données, l'interprétation des données ou la rédaction du rapport.

Résultats

Du 1er octobre (semaine 39) 2021 au 6 décembre (semaine 49) 2021, 161 328 cas de COVID-19 ont été signalés à l'échelle nationale, dont 104 529 (64·8 %) provenaient de laboratoires inclus dans notre analyse ( annexe pp 6–7). Parmi ces 104 529, 38 282 (36·6 %) ont été diagnostiqués via le test PCR TaqPath COVID-19. Parmi les cas diagnostiqués par les tests PCR TaqPath, 31 133 (81·3 %) avaient une valeur seuil de cycle de 30 ou moins pour au moins un gène cible, dont 29 721 (95·5 %) étaient des infections au SGTF et 1 412 (4,5 pour cent) étaient des infections non-SGTF. Tous les échantillons SGTF avec des données génomiques, au 14 décembre 2021, ont été confirmés comme omicron (n=30). La proportion d'infections au SGTF est passée de deux (3,2 %) sur 63 au cours de la semaine 39 à 21 978 (97,9 %) sur 22 455 au cours de la semaine 48 de 2021 (figure 1). La proportion d'infections au SGTF a commencé à augmenter d'abord dans la province de Gauteng au cours de la semaine 43 (la semaine commençant le 24 octobre 2021 ; annexe p 8). De fortes augmentations des proportions d'infections au SGTF ont ensuite été détectées dans toutes les autres provinces et, à la semaine 47, la plupart des infections au SARS-CoV-2 dans toutes les provinces étaient des infections au SGTF (annexe p 8). La valeur moyenne du seuil de cycle pour tous les tests PCR positifs dans le secteur public était plus faible pendant la première vague d'omicron (23·95 [SD 6·06] ; n=16542) que pendant la première vague d'infection par le variant delta ( 26·98 [6·52] ; n=10022 ; p<>

Nous avons comparé les caractéristiques de toutes les personnes atteintes d'infections SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, avec celles des personnes diagnostiquées avec des infections non SGTF au cours de la même période. Dans les analyses multivariées, en plus des proportions d'infections SGTF versus non SGTF variant significativement selon la province géographique, les personnes atteintes d'infections SGTF étaient plus susceptibles d'être âgées de 5 à 59 ans (vs supérieures ou égales à 60 ans) et d'être diagnostiquées par le secteur privé (par rapport au secteur public) et étaient moins susceptibles d'être hospitalisés que les personnes atteintes d'infections non SGTF (tableau 1). Des résultats similaires ont été trouvés lors de la comparaison des caractéristiques entre les personnes hospitalisées infectées par le SGTF et les personnes hospitalisées non infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021 (annexe pp 1–3) et lors de la comparaison des personnes hospitalisées infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le nov. 30, 2021, avec des personnes hospitalisées infectées par la variante delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021 (annexe pp 3–5).

Sur les 10 547 personnes atteintes d'infections au SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, 256 (2,4 %) ont été admises à l'hôpital, contre 121 (12,8 %) des 948 personnes atteintes de non-SGTF infections (p<0·001; table="" 2).="" in="" multivariable="" analyses,="" after="" controlling="" for="" factors="" associated="" with="" hospitalization,="" individuals="" with="" sgtf="" infections="" had="" significantly="" lower="" odds="" of="" being="" admitted="" to="" hospital="" than="" did="" individuals="" with="" non-sgtf="" infections="" (adjusted="" odds="" ratio="" [aor]="" 0·2,="" 95%="" ci="" 0·1–0·3;="" table="" 2).="" in="" addition="" to="" variation="" by="" geographical="" province,="" hospital="" admission="" was="" significantly="" associated="" with="" young="" age=""><5 years;="" aor="" 9·3)="" and="" older="" age="" (≥60="" years;="" aor="" 3·1)="" compared="" with="" individuals="" aged="" 19–24="" years,="" and="" female="" sex="" (aor="" 1·3)="" versus="" male="" sex="" (table="" 2).="" individuals="" diagnosed="" by="" the="" private="" versus="" the="" public="" healthcare="" sector="" were="" less="" likely="" to="" be="" admitted="" to="" hospitals="" (aor="" 0·8;="" table="">

Parmi les 382 personnes hospitalisées diagnostiquées avec la COVID-19 entre le 1er octobre et le 3 novembre0, 2021 317 (83 %) avaient accumulé un résultat à l'hôpital au 21 décembre 2021 Après avoir contrôlé les facteurs associés à une maladie grave, l'estimation ponctuelle du risque de maladie grave chez les personnes atteintes d'infections SGTF par rapport aux infections non SGTF était inférieure à 1, mais l'IC à 95 % était large (aOR 0·7, IC à 95 % 0 ·3–1·4 ; tableau 3). Le risque de maladie grave variait géographiquement et était significativement plus élevé chez les personnes âgées de 60 ans ou plus (aOR 11·5) que chez les personnes âgées de 19 à 24 ans (tableau 3).

Du 31 mars 2020 au 6 décembre 2021, il y avait 1734 patients hospitalisés atteints de COVID-19 pour lesquels des informations sur les variants étaient disponibles, soit par séquençage du génome (non variant, alpha, bêta ou delta) ou TaqPath PCR (SGTF comme proxy pour la variante omicron entre le 1er octobre et le 6 décembre 2021). Sur ces 1734, 792 (45·7 pour cent) ont été infectés par la variante delta du 1er avril 2021 (semaine 13) au 9 novembre 2021 (semaine 45) et 212 (12·2 pour cent) ont eu des infections au SGTF de Du 1er octobre 2021 (semaine 39) au 6 décembre 2021 (semaine 49 ; figure 2).

Parmi 1142 personnes hospitalisées, 1037 (90·8 %) avaient accumulé un résultat à l'hôpital au 21 décembre 2021. Après avoir contrôlé les facteurs associés à une maladie grave, les personnes atteintes d'infections au SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021 avaient un risque significativement plus faible de maladie grave que celles atteintes d'infections à variant delta diagnostiquées entre le 1er avril et le 9 novembre 2021 (aOR 0·3, IC à 95 % 0·2–0·5 ; tableau 4). En plus de la variation selon la province géographique, un âge plus avancé (40 à 59 ans et supérieur ou égal à 60 ans par rapport à 19 à 24 ans) et le fait d'avoir une affection comorbide étaient associés à un risque accru de maladie grave (tableau 4). Les individus sont âgés de 13 à 18 ans (vs 19 à 24 ans) et les femmes (vs les hommes) avaient un risque plus faible de maladie grave (tableau 4).

Discussion

En novembre 2021, la variante omicron SARS-CoV-2 est apparue en Afrique du Sud, parallèlement à une augmentation rapide du nombre de cas de COVID-19 signalés,2 entraînant la quatrième vague épidémique. Bien que de nombreuses études soient en cours pour évaluer rapidement le comportement phénotypique et l'évasion immunitaire, il est également crucial de comprendre la gravité clinique des infections par la variante omicron. Nous avons évalué la gravité des infections au SGTF (un proxy pour la variante omicron) en les comparant aux infections non-SGTF diagnostiquées au cours de la même période et aux infections par la variante delta, qui a dominé la troisième vague en Afrique du Sud. Les personnes atteintes d'infections SGTF par rapport aux infections non SGTF avaient 80 % de chances en moins d'être admises à l'hôpital, mais nous n'avons pas été en mesure de tirer de conclusions définitives sur le risque de maladie grave chez les personnes hospitalisées, probablement en raison du faible nombre de personnes incluses. dans cette analyse. Par rapport aux infections à variant delta, les infections au SGTF étaient associées à un risque de maladie grave de 70 % inférieur. De plus, nous avons constaté que le seuil moyen du cycle PCR était plus bas pendant la première vague d'omicron que pendant la première vague du delta, ce qui pourrait refléter des charges virales plus élevées chez les individus infectés par la variante omicron par rapport à la variante delta.

Les données du programme de surveillance DATCOV ont montré une proportion plus élevée d'admissions chez les personnes de moins de 20 ans au début de la quatrième vague par rapport à la troisième vague.11 Dans notre étude, nous avons également constaté que les personnes infectées par le SGTF étaient plus jeunes que celles qui n'en avaient pas. SGTF ou infections delta ; cet effet ne se limitait pas aux enfants, car il y avait également plus d'infections au SGTF (vs non-SGTF ou delta) dans les groupes d'âge des adultes plus jeunes (p. ). Cette découverte pourrait être liée à une immunité accrue chez les personnes âgées en raison de taux plus élevés d'infection antérieure12 ou de vaccination.13

Nos résultats sont en corrélation avec les données d'hospitalisation montrant que parmi 1061 patients en Afrique du Sud avec COVID-19 et un résultat hospitalier connu, 324 (30,5 %) avaient la maladie grave au début de la quatrième vague, contre 943 (67·0 pour cent) des 1408 patients au début de la troisième vague.11 En novembre 2021, une forte proportion de la population sud-africaine avait un certain niveau d'immunité contre le SRAS-CoV-2 en raison d'une infection, vaccination ou les deux. Après la troisième vague de SRAS-CoV-2, 60 à 70 % des personnes en Afrique du Sud présentaient des preuves d'une infection antérieure par le SRAS-CoV-2.14 Au 9 décembre 2021, 58 % des personnes sud-africaines âgées 60 ans ou plus, 55 % des personnes âgées de 50 à 59 ans, 43 % des personnes âgées de 35 à 49 ans et 24 % des personnes âgées de 18 à 34 ans étaient entièrement vaccinées contre le SRAS-CoV-2 (une dose d'Ad.26. COV2 .S [Johnson & Johnson] ou deux doses de BNT162b2 [Pfizer–BioNTech]).13 Il a été suggéré que la variante omicron a considérablement augmenté les capacités d'évasion immunitaire par rapport aux autres variantes.15 Cette découverte, associée aux niveaux élevés de pré -l'immunité existante en Afrique du Sud au moment de l'émergence de la variante omicron signifie qu'une forte proportion d'infections par omicron sont susceptibles d'être des réinfections et que cette proportion pourrait être plus élevée pour omicron que pour les infections contemporaines avec d'autres variantes. En Afrique du Sud, au cours des première et deuxième vagues de COVID-19, moins d'un cas de SARS-CoV-2 sur dix a été diagnostiqué.16 Nous avons pris en compte les personnes atteintes d'infections diagnostiquées et signalées précédemment dans notre analyse. , mais, dans de nombreux cas, il est probable que l'infection précédente n'ait pas été diagnostiquée. Si les réinfections sont moins graves que les infections primaires, ce fait pourrait, en partie, expliquer la gravité réduite de la maladie observée chez les personnes infectées par la variante omicron.17 Il est également possible que la variante omicron ait une virulence intrinsèque réduite par rapport aux autres variantes. 18,19 Avec les données disponibles, il n'est pas possible de démêler les contributions relatives des niveaux élevés d'immunité de la population par rapport à une virulence intrinsèque plus faible à la plus faible gravité de la maladie observée du variant omicron par rapport au variant delta. Des données de vaccination incomplètes et le fait que de nombreuses infections antérieures n'ont probablement pas été détectées ont entraîné un ajustement incomplet de l'effet de l'immunité antérieure dans nos analyses.

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Cette étude a plusieurs limites. Premièrement, les infections au SGTF n'étaient identifiables que lorsque le test PCR TaqPath COVID-19 était utilisé pour les échantillons à charge virale élevée (seuil de cycle inférieur ou égal à 30) ; par conséquent, le nombre d'infections au SGTF est sous-estimé et biaisé en faveur des régions géographiques où le test TaqPath était plus couramment utilisé. Deuxièmement, le SGTF a été utilisé comme proxy pour la détection des variantes d'omicron. Le SGTF pourrait également identifier la variante alpha et se produire sporadiquement dans d'autres variantes, et ainsi certaines infections pourraient avoir été mal classées comme omicron.

Cependant, nous n'avons utilisé SGTF comme proxy pour omicron qu'après le 1er octobre 2021, et les données génomiques générées par le NGS-SA n'ont pas identifié la variante alpha en Afrique du Sud depuis août 2021, et, à son apogée, la variante alpha n'était que détecté dans 58 (6 %) des 965 échantillons en mai 2021.20 Omicron a été classé en trois sous-lignées, dont l'une (BA.2) ne contient pas His69_ Val70del et n'est donc pas identifiable par SGTF. Les données génomiques de novembre 2021, en Afrique du Sud, ont montré que, sur 881 séquences omicron, 872 (99 pour cent) étaient BA.1, une (<1%) was="" ba.2,="" and="" eight="" (1%)="" were="" ba.3.20="" although="" genome="" data="" for="" non-sgtf="" infections="" were="" not="" available,="" of="" samples="" sequenced="" in="" south="" africa,="" 617="" (84·2%)="" of="" 733="" were="" delta="" and="" one="" (0·1%)="" of="" 733="" was="" omicron="" in="" october="" 2021,="" and="" 148="" (13·7%)="" of="" 1082="" were="" delta="" and="" 881="" (81·4%)="" of="" 1082="" were="" omicron="" in="" november="" 2021,="" suggesting="" that="" the="" majority="" of="" non-sgtf="" infections="" were="" delta.20="" third,="" our="" analysis="" was="" done="" during="" the="" early="" fourth="" wave,="" in="" which="" numbers="" of="" people="" with="" covid-19="" were="" small,="" patients="" with="" milder="" symptoms="" were="" more="" likely="" to="" be="" admitted="" to="" the="" hospital="" (compared="" with="" peak="" wave="" periods),="" and="" there="" could="" have="" been="" a="" lag="" in="" hospitalizations="" and="" severe="" disease="" outcomes="" caused="" by="" the="" omicron="" variant.="" we="" accounted="" for="" this="" limitation="" by="" only="" including="" hospitalized="" patients="" with="" known="" outcomes,="" censoring="" cases="" to="" ensure="" at="" least="" 3="" weeks="" of="" follow-up,="" and="" adjusting="" for="" the="" time="" interval="" between="" diagnosis="" and="" hospitalization="" in="" the="" severity="" models.="" the="" inclusion="" of="" individuals="" only="" with="" accumulated="" in-hospital="" outcomes="" could="" have="" biased="" individuals="" with="" sgtf="" infections="" towards="" shorter="" hospital="" stays;="" hence,="" this="" result="" should="" be="" interpreted="" with="" caution.="" fourth,="" we="" compared="" individuals="" with="" covid-19="" during="" the="" full="" delta="" wave="" to="" those="" with="" covid-19="" during="" the="" ascending="" phase="" of="" the="" omicron="" wave,="" which="" could="" have="" biased="" comparisons="" if="" case="" characteristics="" differ="" between="" ascending="" and="" descending="" wave="" phases="" or="" if="" the="" threshold="" for="" hospitalization="" changed="" in="" the="" different="" time="" periods.="" data="" from="" the="" datcov="" program="" suggest="" that="" the="" proportion="" of="" patients="" with="" severe="" covid-19="" does="" not="" vary="" substantially="" through="" the="" different="" wave="" phases.11="" finally,="" we="" only="" had="" information="" on="" vaccination="" status="" for="" hospitalized="" individuals="" with="" covid-19,="" which="" was="" also="" based="" on="">

Bien que la variante omicron n'ait été détectée que récemment, il y a eu une augmentation rapide de la prévalence des infections au SGTF dans toutes les provinces sud-africaines en novembre 2021, avec un remplacement presque complet de la variante delta sur une période de 4 semaines. Nos premières analyses indiquent un risque significativement réduit d'hospitalisation chez les personnes infectées par le SGTF par rapport aux personnes non infectées par le SGTF diagnostiquées entre le 1er octobre et le 30 novembre 2021, et un risque réduit de maladie grave chez les personnes infectées par le SGTF par rapport à la variante delta individus infectés. L'immunité (due à une infection antérieure, à une vaccination ou aux deux) chez les personnes infectées par la variante omicron pourrait, en partie, expliquer cette gravité réduite. La virulence intrinsèque réduite potentielle en ce qui concerne la variante omicron pourrait également contribuer aux réductions observées de la gravité du COVID-19. De futures études reliant les données sur le statut vaccinal des registres de vaccins pourraient fournir des informations sur l'atténuation de la gravité de la maladie dans les cas de percée de COVID-19 après la vaccination. Ces données sont précoces et les résultats pourraient changer avec un temps de suivi supplémentaire pour les personnes infectées par le SGTF plus récemment diagnostiquées.

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Références

1 Viana R, Moyo S, Amoako DG, et al. Expansion épidémique rapide du variant omicron du SRAS-CoV-2 en Afrique australe. Nature 2022; publié en ligne le 7 janvier.

2 Institut national des maladies transmissibles. COVID-19 brève épidémiologique hebdomadaire. Afrique du Sud. Semaine 2}}. 2021.

3 QUI. Classification d'omicron (B.1.1.529) : variante du SARS-CoV-2 préoccupante. 26 novembre 2021.

4 Scheepers C, Everatt J, Amoako DG, et al. L'évolution continue du SARS-CoV-2 en Afrique du Sud : une nouvelle lignée avec l'accumulation rapide de mutations préoccupantes et une détection globale. medRxiv 2021 ; publié en ligne le 24 août.

5 Institut national des maladies transmissibles. Mise en place d'une plateforme de surveillance pour évaluer l'impact clinique des variants du SARS-CoV-2 (DATCOV-Gen) en Afrique du Sud. Octobre 2021.

6 Scott L, Hsiao N, Moyo S, et al. Suivez la propagation d'omicron avec des données moléculaires. Sciences 2021; 374 : 1454–1455.

7 Cohen C, Moyes J, Tempia S, et al. Infection respiratoire sévère associée à la grippe dans un contexte de forte prévalence du VIH, Afrique du Sud, 2009-2011.

8 Jassat W, Cohen C, Tempia S, et al. Facteurs de risque de mortalité hospitalière liée au COVID-19- dans un contexte de forte prévalence du VIH et de la tuberculose en Afrique du Sud : une étude de cohorte. Lancet VIH 2021 ; 8 : e554–67.

9 Santé publique Angleterre. Enquête sur la nouvelle variante du SARS-CoV-2. La variante de préoccupation 202012/01. Briefing technique 5. 2021.

10 Institut national des maladies transmissibles. La définition proposée de la vague COVID-19 en Afrique du Sud. novembre 2021.

11 Institut national des maladies transmissibles. Mise à jour de la surveillance hebdomadaire hospitalière (DATCOV). Semaine 48. 2021.

12 Madhi SA, Kwatra G, Myers JE, et al. Immunité de la population sud-africaine et Covid sévère-19 avec variante omicron. medRxiv 2021 ; publié en ligne le 21 décembre.

13 Département national de la santé. Dernières statistiques sur les vaccins.

14 Consortium sud-africain de modélisation COVID-19. Mise à jour de la modélisation COVID-19 : considérations pour une quatrième vague potentielle. 17 novembre 2021.

15 Pulliam JRC, van Schalkwyk C, Govender N, et al. Risque accru de réinfection par le SARS-CoV-2 associé à l'émergence de la variante omicron en Afrique du Sud. medRxiv 2021 ; publié en ligne le 2 décembre.

16 Kleynhans J, Tempia S, Wolter N, et al. Séroprévalence du SRAS-CoV-2 dans une cohorte de ménages ruraux et urbains lors des première et deuxième vagues d'infections, Afrique du Sud, juillet 2020-mars 2021. Emerg Infect Dis 2021 ; 27 : 3020–29.

17 Abu-Raddad LJ, Chemaitelly H, Bertollini R. Gravité des réinfections par le SARS-CoV-2 par rapport aux infections primaires. N Engl J Med 2021 ; 385 : 2487–89.

18 Meng B, Ferreira IATM, Abdullahi A, et al. SRAS-CoV-2 pic d'omicron médié par l'évasion immunitaire, l'infectivité et la fusion cellule-cellule. bioRxiv 2021 ; publié en ligne le 22 décembre.

19 HKUMed. HKUMed découvre que l'omicron SARS-CoV-2 peut infecter plus rapidement et mieux que le delta dans les bronches humaines, mais avec une infection moins grave dans les poumons. 15 décembre 2021.

20 Institut national des maladies transmissibles. Réseau de surveillance génomique en Afrique du Sud. Mise à jour de la surveillance génomique du SARS-CoV-2. 17 décembre 2021.