Project description:Introduction La pandémie de COVID-19 a eu un fort impact sur la prise en charge des cancers. Plusieurs études ont rapporté une baisse importante du nombre de diagnostics de cancers cutanés durant le confinement de mars 2020 (C), mais peu ont rapporté les conséquences du retard diagnostique sur la sévérité. Notre objectif était d’évaluer l’impact immédiat du C et ses conséquences sur les caractéristiques des mélanomes nouvellement diagnostiqués les mois suivants. Matériel et méthodes Étude rétrospective monocentrique, dans un service de Dermatologie en Île-de-France, zone très touchée par la 1ère vague de COVID-19. Quatre périodes définies : – du 17/03/20 au 12/05/20 = confinement (C) ; – du 17/03/19 au 12/05/19 = équivalent de la même période l’année précédente (EC) ; – du 13/05/20 au 31/10/20 = post-confinement (PC) ; – du 13/05/19 au 31/10/19 = équivalent de la même période l’année précédente (EPC). Tous les patients vus en consultation pour la prise en charge d’un nouveau mélanome pendant ces périodes ont été inclus. Nous avons comparé le nombre de nouveaux cas, les caractéristiques anatomopathologiques et les stades AJCC entre les périodes C vs EC, et PC vs EPC. Résultats 493 cas consécutifs de mélanome (480 patients, âge moyen 62 ans ± 16, sexe-ratio M/F = 0,96) ont été inclus. Les proportions de mélanomes in situ était similaire dans les 4 groupes. En C vs EC, nous avons observé une baisse de 15,4 % de l’incidence des mélanomes, avec un indice de Breslow significativement plus élevé (2,18 mm ± 2,4 vs 1,63mm ± 2,8, p < 0,001). Les mélanomes incidents en PC étaient plus sévères qu’en EPC avec plus de stades III (13 % vs 6 %, p = 0,01) moins de stades I (35 % vs 48 %, p = 0,01). Le risque d’avoir un mélanome avec un Breslow ≥ 0,8 mm (OR = 1,75 ; IC95 % [1,19–2,63], p = 0,006), et d’être ulcéré (OR = 1,69 ; IC95 % [1,05–2,80], p = 0,034) était plus élevé en PC vs EPC ; le risque d’être en stade III d’emblée tendait à être plus élevé également (OR = 0,64 ; IC95 % [0,37–1,01], p = 0,06). Discussion Notre étude montre que le confinement du printemps 2020 en Île-de-France a eu un impact immédiat de diminution > 15 % de nouveaux diagnostics de mélanomes par rapport à une période équivalente l’année précédente et que cette baisse de fréquentation a eu des conséquences en terme de sévérité sur les mélanomes diagnostiqués les mois suivant cette période. Ainsi, le confinement peut être interprété comme un modèle expérimental démontrant qu’un retard diagnostique de 9 semaines peut entraîner une augmentation de la sévérité des mélanomes incidents, pouvant avoir des conséquences de morbi-mortalité et économiques. Le taux de mélanome in situ stable est en faveur de l’absence d’impact d’un retard modéré de diagnostic de ces mélanomes à croissance lente. Cette étude souligne l’importance des stratégies de dépistage pour les patients à risque, et l’intérêt de nouvelles pratiques comme la télémédecine pour tenter de limiter les délais de consultation de dépistage et de diagnostic.

Project description:In January 2022, after the implementation of broad vaccination programs, the Omicron wave was propagating across Europe. There was an urgent need to understand how population immunity affects the dynamics of the COVID-19 pandemic when the loss of vaccine protection was concurrent with the emergence of a new variant of concern. In particular, assessing the risk of saturation of the healthcare systems was crucial to manage the pandemic and allow a transition towards the endemic course of SARS-CoV-2 by implementing more refined mitigation strategies that shield the most vulnerable groups and protect the healthcare systems. We investigated the epidemic dynamics by means of compartmental models that describe the age-stratified social-mixing and consider vaccination status, type, and waning of the efficacy. In response to the acute situation, our model aimed at (i) providing insight into the plausible scenarios that were likely to occur in Switzerland and Germany in the midst of the Omicron wave, (ii) informing public health authorities, and (iii) helping take informed decisions to minimize negative consequences of the pandemic. Despite the unprecedented numbers of new positive cases, our results suggested that, in all plausible scenarios, the wave was unlikely to create an overwhelming healthcare demand; due to the lower hospitalization rate and the effectiveness of the vaccines in preventing a severe course of the disease. This prediction came true and the healthcare systems in Switzerland and Germany were not pushed to the limit, despite the unprecedentedly large number of infections. By retrospective comparison of the model predictions with the official reported data of the epidemic dynamic, we demonstrate the ability of the model to capture the main features of the epidemic dynamic and the corresponding healthcare demand. In a broader context, our framework can be applied also to endemic scenarios, offering quantitative support for refined public health interventions in response to recurring waves of COVID-19 or other infectious diseases.

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