Une étude dans un hôpital suggère que la pandémie a initialement ralenti

Un autre type de poussée peut être en route plus d'un an après le début de la pandémie – une poussée de bébé.

La fermeture du COVID-19 a d'abord semblé marquer une pause sur les taux de grossesse et de natalité, suggèrent de nouvelles recherches d'un grand système hospitalier, mais cette tendance s'inverse rapidement.

"Les taux de natalité ont diminué au début de la pandémie, mais nous nous attendons à un rebond spectaculaire bientôt", a déclaré l'auteur principal Molly Stout, M.D., MSci, directrice de la médecine fœtale maternelle au Michigan Medicine Von Voigtlander Women's Hospital.

"Nous voyons déjà des signes d'une vague de bébés en été."

Alors que les experts en maladies infectieuses ont modélisé les cas de COVID pour projeter les tendances des poussées, Stout et son équipe ont fait de même pour les tendances de la grossesse.

À l'aide de dossiers de santé électroniques pour une cohorte de grossesses à Michigan Medicine, les chercheurs ont pu modéliser les épisodes de grossesse et projeter avec précision les changements prévus dans les volumes de grossesse au cours de la dernière année lors de changements sociétaux pandémiques.

Les grossesses à l'U-M ont progressivement augmenté entre 2017 et 2020, passant de 4 100 grossesses à 4 620 par an, selon l'étude de Réseau JAMA ouvert. Mais les volumes de grossesse ont divergé de ce modèle, diminuant d'environ 14% entre novembre 2020 et le printemps 2021, ce que les chercheurs associent à une fenêtre de conception commençant lors de la fermeture du COVID aux États-Unis en mars 2020.

Les experts soulignent de multiples facteurs potentiels de déclin, notamment l'incertitude économique, le manque de services de garde d'enfants ou de systèmes de soutien habituels, l'impact sur les femmes sur le marché du travail et le report des soins de reproduction et de fertilité.

Sur la base du même système de modélisation, les auteurs anticipent désormais une augmentation des naissances. L'hôpital prévoit une augmentation de 10 à 15 % des naissances par rapport à ce qui serait normalement prévu à l'été et à l'automne 2021.

Bien que des spéculations sur un baby-boom COVID aient déjà été signalées dans les médias, elles étaient principalement spéculatives et non basées sur des données, dit Stout.

"Ce que nous avons montré ici, c'est que grâce à la modélisation des grossesses au sein d'un système de santé, nous pouvons projeter les augmentations et les diminutions du taux de natalité associées aux changements sociétaux majeurs", dit-elle.

« Des changements sociétaux majeurs semblent certainement influencer les choix en matière de reproduction, la croissance de la population et les taux de fécondité. Habituellement, nous voyons les effets en modélisant les taux de natalité et de mortalité, uniquement lorsque les changements se produisent. Avec cette méthodologie, nous pouvons projeter avec précision les taux de natalité anticipés avant le changements réels."

Cela a également été noté à d'autres moments de l'histoire, comme la pandémie de grippe H1N1 de 1918, la Grande Dépression de 1929 et la récession de 2008.

Stout dit que la capacité de prédire les tendances des naissances à venir grâce au système de modélisation de l'équipe du Michigan peut, espérons-le, aider les systèmes de santé à mieux planifier les besoins du travail et de l'accouchement afin de fournir les soins les plus sûrs aux patientes et à leurs bébés.

« Ces techniques de projection peuvent éclairer la planification de la capacité, les besoins en personnel et d'autres effets en aval sur le système hospitalier », dit-elle.

"Mais il peut également être utilisé dans des partenariats entre les hôpitaux et les groupes gouvernementaux pour mieux comprendre la dynamique de la population et aider à minimiser les effets négatifs d'une pandémie ou de tout autre événement majeur sur la société."

Les autres auteurs incluent l'auteur principal Roger D. Smith, M.D., et les co-auteurs Cosmas Van De Ven, M.D.; Vikas Parekh, M.D. ; Jennifer Pardo, MHSA ; Maxim Garifullin, MS ; Min Xu, Ph.D. ; et Dee Fenner, M.D.