La recherche autour du Covid-19 se développe et s’organise. Comment donner accès le plus rapidement possible aux données existantes ? Quelles méthodologies de recherche privilégier ? Quelles sont les études cliniques en cours et les axes de recherches à privilégier ?  Vous trouverez des éléments de réponses ci-dessous.

Un accès rapide aux données : la prépublication

Lorsque des auteurs soumettent un article à un journal scientifique, il est relu et commenté une à plusieurs fois par des pairs avant d'être publié. Ce processus peut prendre plusieurs mois mais il existe pour assurer la qualité scientifique de la publication. Dans un contexte d’urgence sanitaire, de nombreux journaux ont décidé de rendre possible la prépublication des articles afin de permettre un accès rapide aux données existantes sur le virus. Ceci évite une rétention des informations qui pourrait avoir un effet délétère sur notre capacité à gérer l’urgence sanitaire. Cela signifie aussi que la qualité des articles n’a pas encore été contrôlée par des pairs et que des modifications pourraient encore avoir lieues. Au 14 avril 2020, le site Pubmed (référence pour la recherche d'articles scientifiques) référence déjà plus de 4000 publications sur le Covid-19. Beaucoup de ces articles n’apportent pas de données sur le virus mais plutôt des avis d’experts et des recommandations. 

Méthodologies de recherche 

Notre connaissance actuelle sur le virus repose principalement sur les données en provenance de Chine. Nous ne savons pas, à l’heure actuelle, si elles peuvent être généralisées aux observations européennes. La plupart des études publiées sont actuellement rétrospectives (on récupère les résultats à posteriori ce qui peut fausser les résultats si l’information étudiée manque pour un grand nombre de patients), sans groupe de comparaison, ce qui rend les conclusions incertaines. Elles ont toutefois l’intérêt de nous informer sur les caractéristiques principales de la maladie. 

Il existe déjà une trentaine de revues systématiques et/ou méta-analyses des données. Ce type d’étude, considérée comme l’une des plus fiables, a pour avantage de regrouper les données de plusieurs publications pour étudier un grand nombre de patients. Elles fournissent un résultat avec un intervalle de confiance qui permet d’établir la fiabilité de la conclusion.

Pour améliorer la qualité des données, une  acquisition prospective de celles-ci doit être envisagée. Cela signifie que l’on récupère les données pertinentes pour répondre à une question après l’avoir établie. On limite ainsi le risque de données manquantes et augmente la qualité des résultats. En recherche clinique, on peut décider d’observer les résultats (étude observationnelle) ou d’intervenir sur la prise en charge du patient (étude interventionnelle). Dans les études interventionnelles, l’essai randomisé contrôlé est considéré comme l’un des plus fiables mais aussi comme l’un des plus contraignants. Il est notamment utilisé pour évaluer l’efficacité d’un médicament. 

La recherche autour du Covid-19 ne se limite toutefois pas uniquement à la recherche clinique. De nombreux autres types de recherche peuvent nous aider comme la modélisation grâce à des modèles mathématiques, l’analyse du virus en laboratoire et/ou les essais sur des animaux.

Recherches cliniques en cours

Des centaines d’études sur le Covid-19 sont actuellement en cours ou en attente des dernières autorisations pour démarrer le recrutement des patients [1,2]. Le site clinicaltrials.gov [1] permet de rechercher ces études en fonction de leur statut, de l’âge des patients qu’elles incluent, du type d’étude et de bien d’autres critères. Chaque étude est accompagnée d’une description des objectifs, des critères de sélection des patients et des résultats récupérés.

Axes de recherche prioritaires dans le Covid-19

L’Organisation Mondiale de la Santé a publié les axes de recherche prioritaires en fonction de plusieurs thématiques [3]. Les recherches futures devraient donc s’orienter vers :

1. Le développement du virus, sa transmission et son diagnostic : développement du diagnostic, diffusion du virus et évolution naturelle de la maladie, mutations et adaptation du virus, immunité et modèles animaux.
2. Recherche animale et environnementale sur l'origine du virus et sa transmission à l’homme : animaux à l’origine du virus, facteurs socioéconomiques et comportementaux à l’origine de la propagation chez l’homme, réduction des risques de transmission à l’homme.
3. Etudes épidémiologiques : transmission du virus avant l’apparition des symptômes / chez les sujets sans symptômes, rôle des différents groupes d’âge dans la transmission du virus, infections et contagiosité chez l’enfant, effets des mesures « barrières » dans la transmission du virus.
4. Gestion clinique : facteurs pronostiques, sous populations (femmes enceintes, enfants, …), interventions améliorant les résultats cliniques chez les patients infectés.
5. Prévention et contrôle des infections, y compris la protection des travailleurs de la santé : efficacité des restrictions de déplacement, équipements de protection, facteurs influençant le respect des règles.
6. Recherche de médicaments: tests en laboratoire et sur l’homme, efficacité et sureté en traitement prophylactique et thérapeutique, combinaison de médicaments.
7. Recherche de vaccins : modèles animaux pour évaluer les candidats potentiels et leur efficacité.

Liens:

1. Liste des études cliniques enregistrées avec clinicatrials.gov
2. Liste des études cliniques enregistrées par l’Organisation Mondiale de la Santé
3. A COORDINATED GLOBAL RESEARCH ROADMAP: 2019 NOVEL CORONAVIRUS. Mars 2020. Organsation Mondiale de la Santé

Comment réalise-t-on le diagnostic du Covid-19 ? Ce diagnostic est-il fiable ? Est-il possible de l’améliorer et avec quelles techniques ? Vous trouverez quelques éléments de réponses ainsi que des liens vers les articles scientifiques pertinents à lire ci-dessous.

La méthode de diagnostic de référence du Covid-19 est la RT-PCR (Reverse-Transcription Polymerase Chain Reaction) à partir d’un prélèvement nasopharyngé. Cette technique de laboratoire permet de multiplier un fragment du génome du virus (ici de l’ARN) pour le rendre facilement détectable. Lors d’un test, un contrôle positif et négatif sont réalisés simultanément pour s’assurer que le test a bien fonctionné et qu’il n’y a pas de défaut technique ainsi que pour contrôler qu’il n’y a pas de contamination du test (par exemple par la personne qui manipule).

La première étape de la RT-PCR consiste à convertir l’ARN du virus (s’il est présent dans l’échantillon) en ADN. Ensuite, des amorces vont se fixer sur l’ADN pour initier la multiplication. Celles-ci ne font que quelques dizaines de bases (pour rappel, le génome d’un coronavirus fait environ 30 000 bases). Une enzyme appelé ADN polymérase va alors se déplacer sur le brin d’ADN et recréer synthétiquement un fragment du virus. Ce cycle va être répété à plusieurs reprises et le nombre de fragments d’ADN sera doublé après chacun d’entre eux. Si le virus est présent dans l’échantillon, il sera facilement détectable à la fin de la RT-PCR.

Comment choisit-on une amorce?

Les amorces peuvent être créées synthétiquement en laboratoire. Elles doivent être spécifiques à chaque virus étudié et ne doivent pas pouvoir s’ «accrocher» à d’autres virus, ceci afin de ne pas les amplifier s’ils sont présents dans l’échantillon. Pour le SRAS-Cov-2, les scientifiques ont tout d’abord isolé et séquencé son génome. En le comparant à d’autres virus, ils ont pu identifier plusieurs séquences de génome spécifiques au SRAS-Cov-2 et ainsi déterminer les candidats potentiels pour devenir des amorces dans le test de diagnostic de la RT-PCR. Les tests en laboratoire ont pu identifier 10 amorces (sur 375 candidats) qui représentaient des séquences situées sur 3 gènes : gène E (codant pour une protéine de l’enveloppe du virus), Gène N (codant pour une protéine de la capsule du virus) et RdRp (codant pour une enzyme capable de répliquer l’ARN du virus) [1]. 

Quelle est l’efficacité des tests actuellement disponibles ?

Il est rapporté qu’environ un patient sur 5 aurait un résultat négatif alors qu’il est infecté par le SRAS-Cov-2. Les chiffres exacts ne sont pas encore connus mais ces résultats préliminaires permettre de questionner l’efficacité du diagnostic du Covid-19. Il faut savoir, qu’en temps normal, obtenir une autorisation pour commercialiser un dispositif de diagnostic prend environ un an et demi. Il faut créer le dispositif, le tester en laboratoire, le comparer à un test de référence pour prouver son efficacité ainsi que le tester sur des grands échantillons de patients provenant de plusieurs centres pour le valider. Dans le cadre du Covid-19, du fait de l’urgence sanitaire, les autorités ont déterminé qu’il était raisonnable de commercialiser rapidement tout dispositif de diagnostic qui pourrait être efficace dans la détection du virus à partir du moment où ils respectent certains critères de fabrication. Ces dispositifs n’ont donc pas subit la procédure habituelle de validation et leur efficacité reste à prouver. Ils sont uniquement autorisés pour un usage d'urgence. 

Utilité de l’imagerie dans le diagnostic

Pour un clinicien, établir un diagnostic final est possible en additionnant plusieurs examens. La  RT-PCR n’étant pas efficace à 100%, il faut donc définir quels examens complémentaires peuvent nous aider à évaluer le risque d’un patient d’être porteur du Covid-19. En plus de l’intérêt de l’interrogatoire du médecin pour vérifier la présence de symptômes et autres facteurs de risque, un des examens les plus discutés est le scanner des poumons. 

Il a été démontré a plusieurs reprises que certains patients avec un résultat négatif à la RT-PCR présentaient des anomalies typiques du Covid-19 lors d’un scanner des poumons [2]. Dans une étude sur 1014 patients de Wuhan en Chine, 57% (n=580) des patients étaient positifs à la RT-PCR et au scanner, 30% (n=308) uniquement au scanner, 2% (n=21) uniquement à la RT-PCR et 11% (n=105) étaient négatifs aux deux tests. Le scanner a permis de reconsidérer 147 patients comme hautement probable de Covid-19, 103 comme probable et 58 restant incertains [3]. Selon une autre étude, la combinaison RT-PCR / scanner semble être celle avec la plus haute sensibilité de diagnostic (capacité à détecter les patients malades ; 92%, 79/86 patients) comparé à la RT-PCR seule (78%, 68/87), au scanner seul (67%, 54/81) ou à la combinaison de deux (86%,75/87) [4].

Nous améliorons donc en permanence notre méthode de diagnostic du Covid-19. Dernièrement, une équipe italienne a proposé l’utilisation de l’échographie des poumons comme un moyen de diagnostic rapide et moins invasif que le scanner. Leur publication propose un protocole standardisé pour son utilisation [5]. Des résultats sont attendus pour confirmer son intérêt dans le diagnostic du Covid-19.

Publications scientifiques pertinentes :

1. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Corman VM, Landt O et al. Eurosurveillance, 25, 2000045 (2020)
2. Chest CT for Typical 2019-nCoV Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing. Xie X, Zhong Z, et al. Radiology
3. Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A Report of 1014 Cases. Tao A, Zhenlu Y, et al. Radiology
4. Application and optimization of RT-PCR in diagnosis of SARS-CoV-2 infection. Jiang G, Ren X, et al. medRxiv 2020.02.25.20027755
5. Proposal for international standardization of the use of lung ultrasound for COVID‐19 patients; a simple, quantitative, reproducible method. Soldati G, Smargiassi A, et al. J Ultrasound Med

Quelles sont les complications possibles du Covid-19 ? Quels facteurs nous aident à prédire ces complications ? Vous trouverez quelques éléments de réponses ainsi que des liens vers les articles scientifiques pertinents à lire ci-dessous.

Complications

Bien qu’une grande majorité des patients Covid-19 présentent une forme légère à modérée de la maladie,  de nombreux patients présentent des formes plus sévères avec des complications qui nécessitent une hospitalisation. Le temps médian entre l’apparition des symptômes et l’hospitalisation est de 11 jours (pour 50% des patients : de 8 et 14 jours) [1] pour une durée d’hospitalisation d’environ 11 jours (pour 50% des patients : de 7 à 14 jours) [1]. 

Les principales complications observées selon les données connues en Chine sont :

• la prise en charge en unité des soins intensifs : Selon deux méta-analyses, elle concernerait 20,3% (intervalle de confiance à 95% - IC95% : 10,0–30,6%) [3] à 29,3%, (IC95% : 19,0-39,5%) [2] des patients Covid-19. Le temps médian entre l’apparition des symptômes et la prise en soins intensifs est de 12 jours (50% des patients entre 8 et 15 jours) [1]. Le temps passé dans cette unité est d’environ 8 jours (50% des patients entre 4 et 12 jours) [1].
• le syndrome de détresse respiratoire aiguë : il concernerait 28,8% (IC95% : 14,7-42,9%) [2] à 32,8% (IC95% : 13,7–51,8%) [3] des patients. Le temps médian entre l’apparition des symptômes et ce syndrome est de 12 jours (50% des patients entre 8 et 15 jours) [1].
• l’atteinte cardiaque sévère : elle concernerait 13% (IC95% : 4,1-13,0%) [3] des patients. Le temps médian depuis l’apparition des symptômes est de 15 jours (pour 50% des patients : de 10 à 17 jours) [1].
• le syndrome de dysfonctionnements organiques multiples concernerait 8,5% (IC95% : 0,8-17,9%) [2] des patients.
• le choc septique : il concernerait  6,2% (IC95% : 3,1–9,3%) [3] des patients. Le temps médian depuis  l’apparition des symptômes est de 9 jours (50% des patients entre 7 et 13 jours) [1].
• le décès : il concernerait 6,8% (IC95% : 4,4-9,3%) [2] à 13,9% (IC95% : 6,2–21,5%) [3] des patients Covid-19 en Chine. Le temps médian entre l’apparition des symptômes et le décès est de 18,5 jours (50% des patients entre 15 et 22 jours) [1].

Facteurs pronostiques 

Dans nos articles précédents, nous avons mentionné les anomalies observées dans les analyses sanguines des patients Covid-19 ainsi que la présence de comorbidités chez un grand nombre de ces patients. Dans sa méta-analyse incluant 30 études et 53 000 patients Covid-19, Zhao et al. [4] a regroupé plusieurs de ces facteurs dans une même analyse statistique afin d’identifier lesquels d’entre eux étaient les meilleures prédicteurs de la sévérité de la maladie. Une forme sévère de la maladie existait chez 20,2% des patients (IC95% : 15,1-25,2%) et les décès concernaient 3,1% des patients (IC95% : 1,9-4,2%) intégrés à cette méta-analyse. L’âge (supérieur à 50 ans), le fait d’être un homme, de fumer et/ou de présenter une comorbidité (principalement une maladie chronique des reins ou des poumons ou une maladie cérébrovasculaire) étaient les principaux prédicteurs d’une forme sévère de la maladie. En ce qui concerne les analyses sanguines, un taux de lactate déshydrogénase (témoignant d’un dommage des tissus), de protéine C réactive (témoignant d’une inflammation) et de D-dimères (dosé dans les suspicions d’embolie pulmonaires) élevés ainsi qu’un taux de plaquettes et de lymphocytes bas était associés à une forme sévère du Covid-19. (voir « Analyses sanguines et imagerie médicale : anomalies fréquentes dans le Covid-19 » pour plus d’informations).

De nombreux autres facteurs ont été cités comme facteurs pronostiques du Covid-19. Des analyses statistiques complémentaires (en intégrant plusieurs facteurs dans la même analyse et non en les étudiant un après l’autre) sont nécessaires pour déterminer s’ils font partie des plus pertinents. Bien que certains facteurs comme l’âge et les comorbidités soient des facteurs que nous ne pouvons pas influencer, les facteurs étudiés dans les analyses sanguines peuvent, eux, être utilisés comme marqueurs de surveillance de la maladie, y compris dans la phase de guérison. Si les scientifiques y portent autant d’intérêt, c’est parce qu’ils peuvent aussi nous aider à trouver des traitements. Par exemple, Coomes et al. [5] ont pu démontrer que les taux d’interleukine 6 étaient 2,9 fois (IC95% : 1,2-7,2) plus élevés chez les patients ayant des complications comparés aux patients avec une forme légère du Covid-19. Un taux d’interleukine élevé est le signe d’une suractivation de la défense immunitaire pouvant être à l’origine des complications du Covid-19. Certains traitements, déjà disponibles pour traiter d’autres pathologies, ont la capacité de bloquer ces interleukines et sont donc considérés comme des traitements potentiels pour les patients Covid-19.

Publications scientifiques pertinentes :

1. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Zhou, Fei et al. The Lancet, Volume 395, Issue 10229, 1054 - 1062
2. Cao, Y., Liu, X., Xiong, L. and Cai, K. (2020), Imaging and Clinical Features of Patients With 2019 Novel Coronavirus SARS‐CoV‐2: A systematic review and meta‐analysis. J Med Virol.
3. Clinical, laboratory and imaging features of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Rodriguez-Morales AJ, Cardona-Ospina JA et al. Travel Medicine and Infectious Disease
4. Incidence, clinical characteristics and prognostic factor of patients with COVID-19: a systematic review and meta-analysis.  Zhao X, Zhang B, et al. medRxiv  2020.03.17.20037572
5. Interleukin-6 in COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis. Coomes EA, Haghbayan H. medRxiv  2020.03.30.20048058

A quel âge peut-on être concerné par le Covid-19 ? Quels sont les facteurs aggravants de la maladie ? Vous trouverez quelques éléments de réponses ainsi que des liens vers les articles scientifiques pertinents à lire ci-dessous.

Age des patients Covid-19

La distribution du Covid-19 en fonction de l’âge diffère si l’on regarde la répartition totale des cas confirmés, les hospitalisations, la sévérité de la maladie et/ou les décès. Toutes les catégories d’âge sont touchées par la maladie, y compris et surtout les plus jeunes. Ces derniers semblent cependant plus souvent être asymptomatiques (sans symptôme) et donc difficilement détectables si le diagnostic n’est pas réalisé de manière systématique. Selon les chiffres indiqués dans le tableau ci-dessous pour la Chine, la Corée et l’Italie, 3,5 à 19 % de tous les décès liés au Covid-19 concernent des personnes de moins de 60 ans. Les patients âgés restent plus à risque (taux de létalité pour les plus de 70 ans supérieur à 10%) que les plus jeunes (taux de létalité pour les moins de 70 ans inférieur à 3,5%). L’âge semble donc être un facteur déterminant dans le pronostique du Covid-19.

Pour bien interpréter ces chiffres, il faut rappeler que chaque pays a ses propres critères pour comptabiliser les cas confirmés et/ou les décès. Plus un pays teste sa population (indépendamment de la présence ou non de symptômes), plus la distribution des cas confirmés en fonction de l’âge se rapproche de la réalité. Cette distribution varie donc d’un pays à l’autre en fonction de sa politique de test. La façon de comptabiliser les décès va aussi significativement influencer les chiffres : les cas rapportés comptabilisent-ils uniquement les décès en milieu hospitalier ? Intègrent-ils aussi des décès dans d’autres instituts et/ou à domicile ? Des tests de confirmation sont-ils réalisés sur les patients décédés non diagnostiqués Covid-19 de leur vivant ? 

Facteurs aggravants

La présence de comorbidités (maladies ou facteurs déjà existants avant l’apparition du Covid-19) est un facteur de risque de développer des formes plus sévères du Covid-19. Sur 44672 cas confirmés en Chine [1], deux tiers des décès concernait des patients avec des pathologies déjà existantes alors que celles-ci n’étaient présentent que chez un tiers des cas confirmés de Covid-19. Les scientifiques ont donc décidé d’étudier plus en détail le pourcentage de comorbidités chez les patients Covid-19 et le risque qu’elles constituaient de développer une forme sévère de la maladie.

• Hypertension artérielle : Selon deux méta-analyses, l’hypertension artérielle existerait chez 18,6% des cas confirmés (intervalle de confiance à 95% - IC95% : 8,1-29%) [3] et chez 6% des patients hospitalisés (IC95% : 10,1-23,6%) [4]. On estime que les patients hypertendus aurait 2,4 plus de risques de développer une forme sévère du Covid-19 (IC95% : 1,5-3,8) [5].
• Maladies cardiovasculaires : 14,4% des cas confirmés (IC95% : 5,3-23,1%) [3] et 12,1% des patients hospitalisés (IC95% : 4,4-22,7%) [4] présentaient une maladie cardiovasculaire. Ces patients auraient 3,4 plus de risques de développer une forme sévère du Covid-19 (IC95%: 1,9-6,2) [5].
• Diabète : 11,9% des cas confirmés (IC95%: 9,1-14,6%) [3] et 7,9% des patients hospitalisés (IC95%: 6,7-9,3%) [4] présentaient un diabète. Un risque plus élevé de développer une forme sévère du Covid-19 n’a pas pu être statistiquement démontré chez ces patients [5].
• Maladie pulmonaire chronique : 1,8% des cas confirmés (IC95% : 0,6-3%) [3] et 0,95% des patients hospitalisés (IC95% : 0,4-1,6%) [4] présentaient une maladie pulmonaire chronique. Ces patients auraient 2,6 plus de risques de développer une forme sévère du Covid-19 (IC95%: 1,5-3,8) [5].

D’autres comorbidités comme le cancer, les maladies chroniques des reins ou du foie ont aussi été observées chez les patients atteints du Covid-19 mais aucun calcul du risque n’a été fourni jusqu’à présent.  Enfin, il a été démontré récemment que les fumeurs sont 2,4 (IC95% : 1,4-4,0) plus à risque d’être admis en unité de soins intensifs, d’avoir besoin d'une ventilation mécanique ou de décéder par rapport aux non-fumeurs.

Publications scientifiques pertinentes :

The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 NovelCoronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020. The Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team. Chinese Center for Disease Control and Prevention.

Case-Fatality Rate and Characteristics of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy. Onder G, Rezza G, Brusaferro S. JAMA.

Clinical, laboratory and imaging features of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Rodriguez-Morales AJ, Cardona-Ospina JA et al. Travel Medicine and Infectious Disease

Prevalence of Underlying Diseases in Hospitalized Patients with COVID-19: a Systematic Review and Meta-Analysis. Emami A, Javanmardi F, et al. Archives of academic emergency medicine

Prevalence of comorbidities in the novel Wuhan coronavirus (COVID-19) infection: a systematic review and meta-analysis. Yang, Jing et al. International Journal of Infectious Diseases

COVID-19 and smoking: A systematic review of the evidence. Vardavas CI, Nikitara K. Tobacco Induced Diseases.

Quelles sont les anomalies que peuvent détecter les cliniciens lors d’une prise de sang d’un patient Covid-19 ou lors d’une imagerie médicale des poumons ? Vous trouverez quelques éléments de réponses ainsi que des liens vers les articles scientifiques pertinents à lire ci-dessous.

Analyses sanguines

Rodriguez-Morales et al. [1] ont rapporté les anomalies observées dans les analyses sanguines des patients Covid-19 dans une méta-analyse regroupant 19 publications scientifiques. Les principales sont:

• Taux d’albumine diminué : Cela peut être le signe d’inflammations sévères diverses. Ce taux serait diminué dans 75,8% (intervalle de confiance à 95% : 30,5–100,0%) des patients Covid-19.
• Taux de protéine C réactive (CRP) élevé : La protéine C réactive est une protéine qui apparaît dans le sang lors d’une inflammation aiguë. Elle concernerait 58,3% des patients (indice de confiance à 95% : 21,8–94,7%). 
• Taux de lactate déshydrogénase élevé : Une hausse dans le sang de cette enzyme présente naturellement dans de nombreux organes et tissues du corps humain (rein, cœur, muscles, foie, poumons…) témoigne d’un dommage des tissus. On l’observerait chez 57,0% (intervalle de confiance à 95% : 38,0–76,0) des patients Covid-19.
• Lymphopénie : 43,1% (indice de confiance à 95% : 18,9–67,3%) des patients présentent un nombre de lymphocytes inférieur à  1500 par mm³ de sang. Les lymphocytes sont des globules blancs qui jouent un rôle important au sein du système immunitaire pour la fabrication des anticorps et pour attaquer les cellules infectées.
• Taux de sédimentation érythrocytaire élevé : La vitesse de sédimentation est un test qui mesure la vitesse de chute des globules rouges dans un échantillon de sang laissé à la verticale. Une vitesse de sédimentation élevée est un signe d’infection. Elle serait observée chez 41,8% des patients Covid-19 (intervalle de confiance à 95% :0,0–92,8)

Ces anomalies sont peu spécifiques du Covid-19 et peuvent être observées dans de nombreuses infections. La thrombocytopénie (nombre de plaquettes sanguines < 150.000 /mm³ de sang) et la leucopénie (nombre de globules blancs totaux <4000 éléments/mm³) seraient aussi observées respectivement chez 36.2 et 33.7% des patients Covid-19 [2]. 

Toute anomalie doit toujours être interprétée en prenant en considération l’état général de santé du patient (maladies chroniques déjà connues, antécédents médicaux) et le stade de la maladie. Guan et al. [2] ont démontré que les patients avec une forme sévère du Covid-19 présentaient plus d’anomalies dans leurs résultats sanguins que les patients avec une forme légère de la maladie. Les chercheurs vérifient actuellement si certaines d’entre elles peuvent nous aider à déterminer l’évolution de la maladie (facteurs pronostiques).

Imagerie médicale

Guan et al. [2] ont rapporté 59,1% d’anomalies sur les radiographies des poumons des patients Covid-19 et 86.2% d’anomalies si un scanner était réalisé. Le scanner semble donc plus efficace pour étudier le Covid-19 que de simples radiographies des poumons. Fang et al. [3] dans sa revue systématique rapportent un pourcentage d’anomalie au scanner similaire (88.2% sur 2528 cas étudiés) ce qui confirme son potentiel dans la détection et le suivi du Covid-19. 

Le SARS-Cov-2 atteint très rapidement l’ensemble des 2 poumons ce qui est un signe particulièrement énonciateur de la maladie (87.5% des patients, 435/497) [5]. D’autres signes sont : l’infiltrat en verre dépoli (petites tâches blanches plus ou moins étendues qui apparaissent dans les poumons, 88% des patients, 346/393), localisé dans plusieurs lobes pulmonaires (78.8% des patients, 108/137), en zone postérieure (80,4% des patients, 41/51) et en périphérie des poumons  (76.0% des patients, 92/121) [5]. Comme pour les analyses sanguines, les anomalies sont toujours à interpréter en tenant compte de l’état général de santé du patient et du stade de la maladie. L’âge est aussi un facteur important puisqu’on observe plus d’anomalies sur les patients âgés.

Le scanner des poumons permettrait ainsi d’évaluer le Covid-19 à 5 stades différents [4] :

1. Stade ultra-précoce : peut concerner des patients sans symptôme, avec un test de laboratoire négatif, ans les deux premières 2 semaines qui suivent l’exposition au virus.
2. Stade précoce : 1 à 3 jours après l’apparition de symptômes
3. Stade de progression rapide : 3 à 7 jours après l’apparition de symptômes
4. Stade de consolidation : 7 à 14 jours après l’apparition de symptômes
5. Stade de dissipation : environ entre 2 et 3 semaines après l’apparition de symptômes 

Pour rappel, le Luxembourg à décider de s’équiper rapidement de plusieurs scanners au cours de cette pandémie. Leur installation est en cours.

Publications scientifiques pertinentes :

1. Clinical, laboratory and imaging features of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Rodriguez-Morales AJ, Cardona-Ospina JA et al. Travel Medicine and Infectious Disease
2. Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. Guan W, et al. N Engl J Med.
3. Clinical Characteristics of Coronavirus Pneumonia 2019 (COVID-19): An Updated Systematic Review. Fang Z, Fang Y, et al. medRxiv
4. A rapid advice guideline for the diagnosis and treatment of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infected pneumonia (standard version). Jin Y, Cai L et al. Military Med Res 7, 4 (2020).
5. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review of Imaging Findings in 919 Patients. Salehi S, Abedi A, et al. American Journal of Roentgenology. 

Combien de temps peut-il se passer entre le moment où l’on est infecté et les premiers symptômes du Covid-19 ? Quels sont ces symptômes et quels peuvent être leur sévérité ? Vous trouverez quelques éléments de réponses et de réflexion ainsi que des liens vers les articles scientifiques pertinents à lire ici.

Période d’incubation

La durée d’incubation est  le temps écoulé entre l’infection par le virus  et l’apparition des premiers symptômes. La majorité des patients présenterait une période d'incubation pouvant aller de 1 à 14 jours (WHO China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 [1]) avec une médiane de 5 à 6 jours (ce qui signifie que 50% des patients déclenchent des symptômes plus tôt et 50 % plus tardivement). On estime que cette période d’incubation peut varier de 0 à 24 jours au maximum.

Sévérité de la maladie

La plupart des personnes infectées par le SRAS-Cov-2 développent peu de signes de la maladie. Sur 44672 cas étudiés en Chine [2], on a estimé la distribution de la sévérité de la maladie comme suit :

Ces données sont uniquement basées sur des patients pour lesquels le diagnostic du Covid-19 a pu être établi. L’information sur la sévérité était manquante dans 0,6% des cas.

Symptômes

La fièvre et la toux sèche sont les signes prédominants du Covid-19 bien qu’ils ne soient pas systématiques (voir tableau ci-dessous). Fang et al [4] ont montré dans leur revue systématique de la littérature que seulement 63% des patients présentaient une fièvre à l’apparition des symptômes mais que 83% avaient ont eu de la fièvre à un moment donné lors de leur maladie. La fièvre n’est donc pas toujours le premier signe du Covid-19. Chez l’enfant, elle semble moins présente que chez l’adulte (44% des enfants, 93% des adultes), tout comme la toux (22% des enfants, 63% des adultes) [6]. En ce qui concerne la gêne respiratoire, les données sont très variables. Rodriguez-Morales et al. [6] rapportent que l’on peut être confiant à 95% que le pourcentage de patient concerné par une gêne respiratoire est situé entre 10,9 et 80,4%. Une telle variabilité pourrait venir d’un biais de patients (étudiés à différent stade de la maladie / avec des symptômes plus ou moins avancés) où d’un biais de définition (si tout le monde ne « mesure » pas ce symptôme de la même façon).   

D’autres symptômes comme la perte de l’odorat et du goût ne sont pas à exclure. Une équipe de Milan a pu montrer que 31 patients sur 59 (50%) présentaient une perte d’odorat et/ou de goût [7]. Plus de données sont attendues pour pouvoir définir un pourcentage plus exact du nombre de patients concernés par l’un de ces symptômes.

Publications scientifiques pertinentes :

• Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). 16-24 February 2020

• The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 NovelCoronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020. The Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team. Chinese Center for Disease Control and Prevention. 

• Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. Guan W, et al. N Engl J Med.

• Clinical Characteristics of Coronavirus Pneumonia 2019 (COVID-19): An Updated Systematic Review. Fang Z, Fang Y, et al. medRxiv

• Clinical, laboratory and imaging features of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Rodriguez-Morales AJ, Cardona-Ospina JA et al. Travel Medicine and Infectious Disease

• COVID‐19 patients' clinical characteristics, discharge rate, and fatality rate of meta‐analysis. Li, L‐q, Huang, T  et al. J Med Virol.

• Self-reported olfactory and taste disorders in SARS-CoV-2 patients: a cross-sectional study. Giacomelli A, Pezzati L, et al. Clinical Infectious Diseases.