Constituer une base de données probantes en faveur d’une utilisation élargie des anticorps monoclonaux en tant que prophylaxie post-exposition contre la maladie à virus Ebola
Objectif
Cette étude vise à constituer une base de données probantes nécessaire pour plaider en faveur d’une utilisation élargie des anticorps monoclonaux (mAbs) en tant que prophylaxie post-exposition (PEP) contre Ebola, actuellement accessible dans des contextes très limités. Elle a pour objectifs d’identifier les facteurs de risque d’infection chez les personnes ayant été en contact avec des cas d’Ebola et d’élaborer une définition opérationnelle du contact « à haut risque », de fixer un délai limite après l’exposition au-delà duquel la PEP n’est plus indiquée, d’estimer l’effet des traitements sur le délai avant la négativisation ou le délai avant la fin de la contagiosité, et de modéliser l’impact potentiel de la PEP sur la maîtrise de l’épidémie. Cette étude revêt une importance particulière car, malgré un soutien croissant en faveur des mAb en tant que PEP, des lacunes demeurent dans les données disponibles. Les résultats soutiendront les actions de plaidoyer en faveur d’un accès plus large, contribueront à la mise à jour des recommandations et guideront les ministères de la Santé dans l’intégration de la PEP dans les futures stratégies d’intervention.
Méthodologie
Le projet comprend plusieurs axes de travail distincts – trois études observationnelles et un modèle de prédiction – qui, ensemble, visent à faire évoluer les recommandations et les pratiques. Tous ces axes s’appuient sur des analyses rétrospectives de données cliniques collectées de manière systématique lors de la 10e épidémie d’Ebola survenue en RDC entre 2018 et 2020, à partir de quatre ensembles de données existants : cas suspects/confirmés, cas confirmés/probables, listes de recherche des contacts et dossiers cliniques. Les méthodes analytiques comprennent le couplage probabiliste d’enregistrements entre bases de données, la régression logistique multivariée pour identifier les facteurs de risque, des analyses descriptives et de survie portant sur la dynamique d’élimination du virus, ainsi qu’un modèle de processus de ramification (utilisant le package R « bpmodels ») pour simuler l’effet de la PEP sur la transmission et l’extinction de l’épidémie. Toutes les analyses sont réalisées dans R.
