56 000 vies sauvées en réa’, ça laisse des traces

Selon les calculs du simulateur CT, le nombre de patients dont la vie a été sauvée dans les services de réanimation s’élèverait à environ 56 000 au 2 mai. Impressionnant, comme l’engagement des soignantes et soignants, jours et nuits, au risque de leur propre santé. Le magazine Envoyé spécial sur France 2 a diffusé un reportage poignant sur le travail des infirmières de l’hôpital d’Amiens, Ma vie d’infirmière, disponible en replay sur le site France.tv.

Ma vie d’infirmière, Envoyé spécial du 29 avril 2021, en fin d’émission

L’état de fatigue du personnel hospitalier est préoccupant. Ce reportage au cœur d’un service de réanimation permet de mettre l’humain en avant. Nous n’hésitons pas à le partager dans cet article du blog, ça change des chiffres en pagaille !

La bataille contre la covid-19 est encore intense, même si au bout d’un mois de troisième confinement la pression baisse un peu. Voici une actualisation de notre graphique sur le pourcentage d’admission en services de réanimation, 4 jours après les entrées en hospitalisation.

Pourcentage d’incidence des entrées en réanimation à 4 jours des entrées en hospitalisation pour covid-19, données Santé publique France, actualisation au 29/04/2021

On remarque que pour la période en cours, le pourcentage reste élevé vers 22%, ce qui indique que le virus est toujours agressif et continue à provoquer beaucoup de formes graves de la covid-19.

Simulateur CovidTracker en chantier

Pas de graphiques de simulateur à proposer cette fois-ci. Un chantier est en cours pour bien prendre en compte la boucle de réhospitalisation, identifiée lors du précédent article.

La fin du plateau, enfin ! Par JCD

Un peu plus long que prévu (peut-être à cause de réalités différentes d’une région à l’autre, ce qui a tendance à lisser les courbes), mais avec l’amplitude attendue. En effet, après presque 15 jours d’une platitude déconcertante et angoissante à 120% des capacités de réanimation, la chute des lits s’annonce vertigineuse et c’est tant mieux.

N’en déplaise aux oiseaux de mauvaise augure qui peuplent les journaux et les plateaux (TV), et qui ne regardent que les chiffres du jour pour évaluer la situation, les planètes sont enfin alignées pour une baisse tangible :

  • Le variant anglais est désormais quasiment stabilisé.
  • L’effet de vaccination commence à jouer à plein.

La fermeture des écoles le 6 avril peut aussi commencer à contribuer (depuis une semaine car il y a une inertie d’environ 19 jours entre la fermeture et les effets sur les réanimations – cf un des articles précédents du blog) mais elle n’est pas prise en compte dans ce modèle centré uniquement sur le variant anglais + les vaccins.

Toujours sous l’hypothèse, donc, de ne pas avoir trop d’aléas (les pollens peuvent-ils augmenter le niveau de contamination ? Quid du variant indien qui débarque ?), et toujours avec beaucoup d’incertitudes notamment vaccinales (vaccine-t-on bien en priorité les gens qui vont en réanimation/à l’hôpital ? N’y a t il pas trop de vaccins “gâchés” à vacciner les gens déjà immunisés sans le savoir ?), voilà ce que disent les simulations depuis 1 mois :

Projection du nombre de lits occupés en réanimation, séquence animée avril 2021

Nous devrions ainsi avoir une baisse similaire à celle constatée en Angleterre : une division par deux des lits occupés en un mois soit 3 000 lits autour du 21 mai chez nous, c’est à dire quelques jours après la réouverture des terrasses. Cette tendance à la baisse continuerait jusqu’au 31 mai (1500 lits) avant que le déconfinement progressif ne fasse potentiellement remonter les chiffres (difficile à ce stade de prévoir ce qui va se passer en juin). De la même façon, les nouveaux cas vont aussi fléchir en ligne droite et nous devrions parvenir aux 10 000 nouveaux cas par jour d’ici fin mai.

On parle beaucoup des variants (et il va falloir les observer de plus en plus près car c’est bien eux qui peuvent casser la machine vertueuse vaccinale) mais que sait-on de leur propagation “mathématique” ? Santé publique France publie des chiffres depuis mi-février ce qui aide grandement à répondre à la question. En traits pleins, sur 2 mois, les données concernant les % de variants UK / FR / BR-ZA-Autres, et en pointillé une simulation :

Parts de marché des variants

La simulation est basée sur une suite géométrique (= croissance exponentielle) du variant UK avec un facteur multiplicatif de 1,58 tous les 6,5 jours. Les variants “autres” (Brésil, Afrique du Sud…) sont exponentiels de raison 1,45 soit 8% moins contagieux que le UK. (Le FR est à 1 pour référence). Les courbes ne sont toutefois pas parfaitement alignées sur avril, le variant UK semble moins contagieux qu’au début (autour de 1,45 à vue de nez). Alors que le virus anglais a contaminé une masse critique de gens désormais et n’est plus “en terrain vierge”, les explications sont probablement à trouver du côté des particularités immunitaires de certains groupes, des réinfections etc… (avis aux médecins ?)

De là il découle :

Que la propagation UK vs FR est bien exponentielle, de manière certaine, de facteur 1,6 environ, sur sa période de “croissance folle” de février/mars. Qu’on ne peut pas stopper ce variant UK (ni même un autre qui s’installerait en France) par rapport au FR par des mesures classiques (ex : confinement) : si on en ralentit un, on les ralentit tous. Sauf à trouver/identifier des mesures sélectives (ex : vaccin qui ne marcherait que pour telle souche) ce qui n’est pas d’actualité aujourd’hui. Que le seuil pour atteindre l’immunité collective va (légèrement) diminuer si le variant UK perd encore un peu de sa virulence. Bonne nouvelle !

Sous condition, bien sur, qu’un autre variant exotique ne vienne pas brouiller les cartes…

JCD

Les gaussiennes par Daniel Le Breton

J’ai légèrement retouché le scénario de mi avril et laissé celui de fin mars pour se repérer. Nous voilà enfin engagés dans la descente de la vague de variants. Le R effectif (non illustré ici) suit maintenant la ligne directrice de la gaussienne ce qui est une bonne nouvelle.

Simulation des nouveaux cas détectés au SARS-CoV-2, méthode des gaussiennes, actualisation au 01/05/2021

Le 19 mai on devrait être revenus à 7 000 cas par jour en moyenne, croisons les doigts. Coté réanimations on devrait repasser sous la barre des 3 000 personnes vers le 24 mai. Ce qui fait plus souci c’est le cas des décès car on a l’impression d’être scotchés sur un plateau à 300 cas par jour en moyenne depuis presque 3 mois. Voici ce que donne la simulation par les gaussiennes :

Simulation incidence des décès, méthode des gaussiennes, actualisation au 01/05/2021

On doit cette lenteur au croisement des vagues, mais désormais on s’approche du début de la bascule, ce n’est que la semaine prochaine qu’on devrait la voir, celle des réanimations commence tout juste. Fin mai on devrait avoir réduit les décès journaliers de moitié. La simulation reste une vision optimiste des choses car la vague va probablement un peu s’écraser vers la fin et traîner des pieds comme l’an dernier.

Si tout va bien, le taux d’incidence moyen national sera de l’ordre de 100 le 19 mai si on en croit la simulation par les gaussiennes. On verra bien si ça repart d’une manière ou d’une autre d’ici là, mais on devrait se trouver dans une situation semblable à celle de décembre avant que la vague (verte) hivernale, sournoise car meurtrière, ne déferle avant celle du variant anglais. Sauf que cette fois-ci, le nombre de décès est fortement réduit par la vaccination.

Daniel Le Breton

Restons mobilisés

La réussite de la période de baisse épidémique qui s’est engagée repose sur nous tous. Les mesures sanitaires sont allégées à partir de ce lundi 3 mai et nous espérons tous que ça va tenir le coup. Chacun a un rôle à jouer pour que ça nous mène à pouvoir faire un petit tour en terrasse à partir du 19 mai.

Philippe Brouard

  1. Johnatan Ayoun-Taieb dit :

    Bonjour,

    Questions ouvertes :

    Existerait-il un indicateur composite agrégeant plusieurs indicateurs épidémiques?

    Je pense en particulier aux taux d’incidence, dépistage et taux de positivité. Ces 3 indicateurs se tiennent les uns les autres. Interpréter un seul indicateur sans tenir compte de la corrélation avec les autres peut être trompeur.
    L’allure du taux d’incidence brut me laisse sceptique sur mars-avril quand on le met en regard du dépistage qui a presque doublé sur le mois de mars et de nouveau divisé par 2 à fin avril.
    Néanmoins, ce qu’on appelle “3eme vague” a bien eu lieu, les chiffres des hospitalisations et réas ne mentent pas.
    Quelle fiabilité donner au taux d’incidence brut tel qu’il est mesuré (c’est à dire soumis aux aléas du dépistage)?
    Un dépistage “plannifié”, organisé sur le modèle des échantillons statistiques représentatifs sur chaque territoire apporterait-il des données plus fiables, et non manipulables? De tels dépistages “scientifiques” existent-ils de par le monde?

    Autre angle, autre questionnement :
    Est-il encore pertinent de scruter le taux d’incidence (même si son calcul était amélioré) désormais alors que ce taux est en cours de décorrélation du taux de formes graves à mesure que la vaccination des populations vulnérables progresse?

    Je trouve qu’il nous manque un “indicateur de gravité” de l’épidémie : un tel indicateur agrégerait les taux d’incidence, de positivité, de dépistage et surtout les classes d’âges touchées.
    Cela existe-t-il déjà? quelle formule pour agréger ces données?

    Beaucoup de questions…si quelqu’un a des idées sur ces questions….je suis preneur.

    Cordialement

    • FoucPerotin dit :

      Our World in data permet d’avoir :
      – en x le nombre de nouveaux cas par million d’hab
      – en y le nombre de tests par million d’hab
      (échelles log.)
      mécaniquement, ça donne aussi le taux de positivité, repéré par des obliques

      voir : https://ourworldindata.org/grapher/covid-19-daily-tests-vs-daily-new-confirmed-cases-per-million

      intéressant pour comparer les pays qui testent plus et ceux qui testent moins.

      • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

        @FoucPerotin,

        Merci, je ne connaissais pas ce type de diagramme. C’est intéressant.

      • Philippe Brouard dit :

        Bonjour FoucPerotin. Merci pour le lien! Oui, c’est intéressant comme représentation. Pas immédiatement facile à lire, mais une fois qu’on commence à saisir le concept, c’est étonnant. Exemple, je propose ce filtrage, avec une sélection de quelques pays sur la période récente : https://ourworldindata.org/grapher/covid-19-daily-tests-vs-daily-new-confirmed-cases-per-million?time=2021-04-01..2021-04-30&country=FRA~DEU~ISR~JPN~USA~ARE~GBR~KOR~TWN~AUS~MDG

        On dirait qu’on peut filtrer des stratégies de contrôle de l’épidémie plus ou moins maîtrisées. Beaucoup de tests et faible taux de positivité = c’est très contrôlé. Peu de tests et fort taux de positivité = c’est peu maîtrisé. On aurait un classement avec l’Australie qui arriverait en tête et Madagascar serait un élève à repêcher. Et puis il y aurait une autre île surprenante: Taïwan, densité de population forte, peu de tests, faible taux de positivité. C’est un OFNI ou alors ils ont la solution au problème du covid-19? … Retour aux données brutes, Taïwan c’est 1145 cas de covid et 12 décès, pour une population de 23 millions d’habitants! Ça semble peu croyable. D’ailleurs, la Chine, la grande voisine, n’est pas disponible sur le graphique. Données non fiables de ce côté.

        La France, avec beaucoup de tests et beaucoup de cas, serait dans un groupe “à surveiller”.

  2. G.Maxant dit :

    Concernant la mortalité, rappelons nous qu’en France toutes les admissions à l’hôpital sont testées pour le COVID, quel que soit la modalité d’hospitalisation et la pathologie justifiant l’admission.
    Donc, si un patient meurt d’une … infection urinaire, endocardite, des suites d’une fracture de la hanche ou d’un tassement vertébral, si il a le malheur d’avoir été testé positif dans les 10 deniers jours , il sera in fine considéré comme mort dans le cadre d’un COVID.
    La vraie question, et il est probablement impossible d’y répondre, serait de pouvoir juger si les patients sont rééllement morts du covid.

    • Pierre dit :

      @Maxant : il est impossible de juger si les patients sont réellement morts du Covid

      Considérons que les médecins sont incapables de déterminer la cause du décès et qu’ils ne se basent que sur la présence d’un test Covid positif au cours des 10j précédent le décès pour affirmer que le patient est décédé du Covid.

      Du coup il faut faire un peu de probabilité :
      – Pasteur estime que 20% des adultes ont été infectés par le Covid au cours des 12 derniers mois
      – 10j ça représente 3% de l’année écoulée
      donc la probabilité de présence du Covid au cours des 10j précédent le décès par pur hasard, c’est 0.6% (20%*3%).

      Donc même avec des médecins totalement incompétents, minimum 99.4% des décès attribués au Covid sont réellement dus au Covid.

      • Philippe Brouard dit :

        Bonjour Pierre. Votre raisonnement est difficile à suivre et il me semble ne pas tenir debout. Vous avez l’air d’avoir peu de considération pour les médecins, je me trompe? Vous aviez posté des commentaires plus tempérés auparavant. cordialement

        • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

          @Philippe Brouard

          Bonjour,

          Peut-être que Pierre manie l’ironie…..Il me semble qu’il dit que les médecins sont suffisamment compétents pour établir la cause juste du décès dans une majorité de cas. C’est un humain qui établit la cause du décès (avec des erreurs parfois), et ce n’est pas la présence d’un test positif de façon automatique.

          Cordialement

      • JFR dit :

        Bonjour,
        Mon approche est un peu différente. Elle se base sur les données de l’INSEE sur la mortalité quotidienne en France. En prenant la moyenne des décès entre 2015 et 2019 et en la comparant aux données 2020 et 2021, on peut estimer la surmortalité due au Covid. C’est sans doute simpliste, mais cela peut donner une idée.
        Ce qui est surprenant, c’est que si on compare cette différence au nombre de décès Covid fournit par SPF, on obtient un delta important (bien loin du 99,4%).
        Loin de moi l’idée de dire “on nous ment”, “les chiffres sont faux”, “les médecins n’y comprennent rien” ou autre imbécillité, je penche plutôt pour une surestimation des décès Covid dû au fait qu’il est difficile de définir une cause unique et qu’un test positif est bien pratique pour trouver un coupable quand on a d’autres patients en attente.

      • G. Maxant dit :

        Désolé, mais le raisonnement est très bancal. utiliser une incidence annuelle (nombre de cas sur une année) pour apprécier une prévalence (nombre de cas à un instant donné) est à mon sens non viable.

        Je signifiais, et le post de Johnathan au dessus est quelque part dans la même veine, qu’il est difficile de faire des conjectures sur des données aussi disparates et dont la définition même est ambigue.

        On a tendance à confondre aujourd’hui un ‘décès du COVID’ et un ‘décès avec un patient testé positif avec le COVID’. C’est une différence très importante, et qui explique probablement pourquoi nous avons beaucoup de décès COVID et finalement un excès de mortalité sur l’année assez faible.(cf https://www.ft.com/content/a2901ce8-5eb7-4633-b89c-cbdf5b386938).

        Les données utilisées sont par la force des choses très parcellaires. On juge de l’évolution d’une épidémie en ne voyant que la portion émergée de l’iceberg, avec en plus une salinité et une température de l’eau qui varient tous les jours sans que nous ne puissions les mesurer.

        On peut discuter de beaucoup de choses sur les données en entrée. On peut aussi discuter du glissement de ‘patients en soins critique’ et ‘patients en réanimation’ sur la dernière vague (une unité de soins continue et une réanimation ne sont pas du tout la même chose). De la pertinence de la mesure de l’incidence, … qui alimentent des modèles statistiques qui sont des constructions basées sur des fondations très fragiles.
        Ce qui ne remet pas en cause la qualité et la pertinence du travail réalisé !

        • G. Maxant dit :

          Attention, la réponse s’adressait à Pierre.

          • Pierre dit :

            @ Philippe Brouard : j’ai beaucoup d’estime pour les médecins justement, pour rien au monde j’aurais voulu me trouver en réa (ou soins intensifs puisque selon certains ça n’a rien à voir en temps de Covid) ces 14 derniers mois.

            C’était un raisonnement par l’absurde : que se passe-t-il si le médecin est incapable de déterminer la cause du décès , qu’il a besoin de l’excuse du test positif dans les 10j précédent le décès pour trouver une cause “bien pratique” (@JFR).
            Quelle est la part éventuelle de surestimation par la présence fortuite du virus chez quelqu’un mort d’autre chose?

            Mon calcul n’est qu’une vague estimation mais c’est pour montrer l’ordre de grandeur : moins de 1%.

            De la même façon pour ceux qui critiquent la prévalence : oui les chiffres sont archi-faux.
            Mais la réalité est par définition pire que les chiffres annoncés puisque on ne teste qu’une partie des malades et qu’il y a des faux négatifs (estimé à 30% des malades).

            Concernant la comparaison des courbes de mortalité entre 2018/2019 et 2020/2021 pour voir si on nous ment sur le nombre de décès lié au Covid : le “problème” c’est que la mortalité a fortement chuté sur plusieurs causes “habituelles”.
            Une forte chute de la mortalité routière avec la baisse du trafic et la fermeture des boites de nuit depuis 1 an.
            Une quasi absence de mortalité dû à la grippe ou aux gastro depuis 1 an avec le respect des mesures d’hygiène.
            Pour ne citer que 2 exemples.

            • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

              @Pierre

              J’abonde dans votre sens. J’avais bien compris votre raisonnement par l’absurde. Ca se tient!
              Cordialement

    • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

      Bonjour G. Maxant,

      Quelques commentaires si vous me permettez…

      Je vous cite :
      “Donc, si un patient meurt d’une … infection urinaire, endocardite, des suites d’une fracture de la hanche ou d’un tassement vertébral, si il a le malheur d’avoir été testé positif dans les 10 deniers jours , il sera in fine considéré comme mort dans le cadre d’un COVID.”
      Il me semble que le véritable malheur, c’est la mort du patient…avant une éventuelle erreur sur la cause de son décès. Pour le coup, je trouve votre formulation un peu malheureuse…même si je comprends ce que vous avez voulu dire.

      Ensuite, je crois que ce sont des médecins (et pas des logiciels) qui établissent la cause du décès dans tous les cas. Gageons-les de savoir établir la cause juste du décès dans la majorité des cas.

      • G.Maxant dit :

        Mais je suis médecin. Parmi les manuels certes.
        Les certificats de décès actuels mentionnent la positivité d’un test Covid (par contre, mon dernier remplissage de ‘papiers bleus’ date d’il y a quelques semaines … je ne pourrais pas vous préciser une notion de délai par exemple), sans lien avec les causes ‘directes’ de décès qui sont précisées dans leur encart habituel).

        Donc, à vérifier avec l’INSERM qui collige toutes ces stats, mais je pense que tout décès avec un test COVID + 10 jours auparavant rentre dans les cases décès COVID.

        Aujourd’hui, parmi les hospitalisés dans les services COVID, il y a des fractures de hanche qui ont un prélèvement COVID + à l’admission ou récent. Le service COVID est là pour gérer un isolement pour ne pas faire de cluster. Mais comme beaucoup de patients, la contamination au COVID ne fait pas la maladie – on disait qu’il y avait 70% d’asympatomatiques, et 2% de formes justifiant une hospitalisation.

        c’est pourquoi il faut se méfier des étiquettes employées.
        Un décès COVID actuel n’est pas forcément mort d’une pneumopathie due au COVID (comme l’an dernier chez nous dans le Grand Est). Ce qui peut expliquer que le nombre de décès reste élevé malgré la décrue des contaminations.
        De même, il faut ce méfier de ce graal des patients en réanimations. Beaucoup de places de soins continus ont été créées, les critères d’accès en soins critiques ont été libéralisés (à bon escient !), et les chiffres présentés ne reflètent pas la même réalité qu’il y a un an (aujourd’hui: soins critiques correspond souvent à une oxygénothérapie à haut débit, sans intubation, alors que tous les malades cotés soisn critiques étaient intubés ventilés l’an dernier).

        Les réalités sous-jacentes aux chiffres du printemps dernier n’ont rien à voir avec celle de cette troisième vague. Et les constructions statistiques réalisées, aussi belle soient elles, doivent être interprétées à cette aune.

  3. G. Maxant dit :

    Tenez, j’ai trouvé ceci sur le site de l’inserm
    (ici:https://opendata.idf.inserm.fr/cepidc/covid-19/certification_electronique.html).

    on y retrouve texto ceci:
    ‘Les certificats de décès Covid-19 sont ici définis comme les certificats de décès portant la mention d’une infection au virus SARS-CoV-2.’

    Et vous trouverez dans cette page les limites que l’inserm porte sur ses propres chiffres, notamment sur les données colligées automatiquement via les certificats électroniques.

    Donc, un peu de scepticisme est nécessaire, et il ne rend pas forcément complotiste.

    • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

      @G.Maxant

      Merci pour les infos sur le système de certification électronique des décès, le “cépiDc”, sur le site de l’INSERM.
      Leur méthodologie d’enregistrement des décès me semble rationnelle et claire.

      La définition d’un décès COVID y est clairement exposée et vous avez donc la réponse à la question que vous posez.

      Je cite texto et de façon complète :
      “Les certificats de décès Covid-19 sont ici définis comme les certificats de décès portant la mention d’une infection au virus SARS-CoV-2. Il est demandé au médecin certificateur de ne mentionner sur un certificat de décès que les maladies ou affections morbides ayant directement provoqué le décès ou y ayant contribué.”

      Selon la 2e phrase, si une infection COVID n’a pas provoqué directement le décès et si elle n’y a pas contribué, le décès n’est pas enregistré comme un décès COVID.
      Une affection COVID concomitante d’un décès n’entraîne donc pas automatiquement l’enregistrement d’un “décès COVID”.

      Vous avez votre réponse….Sur quoi porte votre scepticisme? sur la certification faite par le médecin? Les symptômes d’une détresse respiratoire aigüe ne permettent-ils pas de trancher la question sur la cause du décès de façon assez sûre? (je ne suis pas médecin, je précise)

      Cordialement

      • G. Maxant dit :

        Les stats précoces sont faites par une analyse informatique des certificats de décès. La case infection à Sars covid est celle qui déclenche probablement l étiquettage décès par Covid, parce que pour pour fournir des stats en continu, sans délai d analyse humaine, il n y aura pas d analyse sémantique. On est à l inserm. Pas chez Facebook. N allez pas croire qy une IA décortique les certificats de décès.

        Je ne peux pas vous dire plus. Les réalités sous les chiffres actuels ne sont probablement pas celles de l an dernier. Et ce n est pas du complotisme.

        Quant au scepticisme… Lisez Montaigne, ca vous donnera peut etre un peu de nuance et de hauteur de vue. Le diable est dans les détails et ici dans la manière de nommer et de désigner les choses.

        • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

          @G. Maxant

          OK, il semble que nos approches du problème sont vraiment différentes et peut-être incompatibles.

          Et oui, c’est probablement aussi un écart de nature philosophique….Quelle définition donner au scepticisme? C’est une vaste question……

          Cordialement

  4. M Louchez dit :

    Bonjour,

    Je suis également médecin (pas un argument d’autorité) et je remercie la clarté des propos de G Maxant que je partage. Les patients “statés” à tous niveaux il y a un an ne sont pas les mêmes aujourd’hui – à priori -, tous comme les différents numérateurs et dénominateurs. La validité interne des courbes épidémiologiques mortalité, incidence etc… me semble quand même largement compromise par ce fait et en tirer des conclusions particulièrement dangereux. Quant à comparer des statistiques entre pays, comme affiché un peu partout, très peu rationnel à mon avis.

    Cela ne remet pas en cause l’intérêt des outils développés ici, notamment pour le suivi de l’évolution/des tendances, l’anticipation et l’aide à la décision mais les conclusions “scientifiques” à en tirer m’ont l’air avant tout du champ des statistiques, sauf à les remettre dans large cortège d’études et analyses.

    J’en profite pour remercier tous les contributeurs que je félicite vivement.

    • JCD dit :

      Bonjour,

      Il me semble que plusieurs sujets s’entremêlent :

      – Mesure t on les indicateurs de la même façon depuis un an ? -> Globalement non. On détectait un cas sur 20 en Mars 2020 alors qu’on est plutôt à 1 sur 2 en Mars 2021 (grâce aux tests). Pour les hospitalisations, l’oxygène à domicile a fait son apparition ce qui crée une rupture dans les comptages.
      Pour les réanimations, on est par contre probablement très proche (tests, caractérisation des symptômes etc…). Pour les décès à l’hôpital aussi il me semble.

      – Pourquoi les décès COVID à l’hôpital paraissent fiables ? -> je formule autrement ce qu’a dit Pierre : on estime qu’à tout instant on a environ 1% des gens porteur du virus, lorsque celui-ci circule de manière soutenue (ex : chiffres Janvier/Février en Suisse avant la mi-saison de ski, suite à des tests de masse en station notamment). Lorsque la situation était à son paroxysme, on était à 3% à Londres (déclaration du maire de Londres à l’époque). Prenons 1% en moyenne sur l’année (Pierre arrive à 0,6% sur l’année -> c’est le même ordre d’idée).

      Je vois 3 populations qui vont décéder ‘avec COVID’ à l’hôpital :
      -> Ceux qui rentrent à cause du COVID et identifiés comme tel -> ils sont bien comptés. (80 000 personnes à date).
      -> Ceux qui rentrent pour autre chose mais chez qui on diagnostique le COVID à l’entrée.
      L’INSEE dit “En 2016, 594 000 personnes sont décédées en France : 59 % sont décédées dans un établissement de santé” soit 350 000 personnes. Ce qui nous fait 1% x 350 000 = 3 500 personnes potentiellement dans cette catégorie “COVID + autre pathologie mortelle”. Soit 4,5% (= 3500/80000) des décès COVID si on devait tous les compter par erreur dans la catégorie ‘décès COVID’ (mais ça n’est pas le cas d’après le lien INSERM ci dessus)
      -> Ceux qui sont un peu inclassables : rentrés à l’hôpital pour une raison X, ils y attrapent le COVID et y décèdent de cause mixte : COVID et de X -> intuitivement, cette catégorie est faible mais je n’ai pas de chiffres.

      Bilan des courses, l’ordre de grandeur de l’erreur sur les comptages des décès ‘pur COVID’ à l’hôpital (si je n’ai rien oublié ce qui est toujours possible et que le nosocomiale est bien négligeable !) est d’environ 5%.

      – Faut il croire/se méfier des courbes/statistiques ? Le propre d’un modèle… est d’être faux ! La question est donc ‘faux, mais de combien ?’
      De mémoire, Pasteur indiquait 10% d’erreur à 2 semaines.
      Donc on va pouvoir ‘deviner’ avec justesse à 15 jours les chiffres des nouveaux cas (chiffres qui sont archi-faux car sous estimés d’un facteur 2 environ), les entrées à l’hôpital (pas très justes non plus à cause des ré-entrées post réanimations, de l’oxygène à domicile…) et enfin les réas et les décès (de manière fiable par contre à mon humble avis).

      Bref, tout dépend de l’usage qu’on veut faire des chiffres et de ce qu’on regarde (tendance ou valeur absolue). Quand il s’agit de planifier un confinement/déconfinement, il est quand même bien utile de modéliser à 3 semaines les réa/hospitalisations, ce qu’on sait faire avec une bonne précision.

      • Johnatan Ayoun-Taieb dit :

        @JCD

        Merci pour le “démêlage” des sujets.

        Un modèle est toujours faux, …mais de combien? Oui, telle est la question!

        A propos de votre travail “La fin du plateau, enfin!”,
        serait-il possible de vous demander comment vous construisez votre modèle? Je veux dire en détail : sur quel logiciel (excel? ou plus pointu?), comment est bâtie la formule de la courbe simulée? Ca m’intéresse….si vous voulez bien partager votre recette de fabrication bien sûr!
        Vous l’avez peut-être déjà détaillé dans un billet de blog précédent ?

      • Flo dit :

        Il y a aussi ceux qui décèdent du covid, mais dont le test est négatif… Là j’imagine que c’est selon que le médecin se base sur les symptômes, ou fait une confiance absolue au résultat du test.

  5. Pierre dit :

    Merci beaucoup JCD :
    tu as dit très clairement ce que j’avais dit nettement moins bien (certains n’apprécient pas l’ironie ou le second degré).

  6. francis dit :

    @Johnatan Ayoun-Taieb
    Votre post du 6 Mai 11:27/questions concernant le modèle développé par JCD.
    JCD donne quelques détails dans ses posts datés du 12-13 Avril dans le blog “Franchir les murs ou pas” (2 Avril)

    • JCD dit :

      Bonjour,

      Concernant les modèles, si Philippe et Daniel me permettent ceci (pour commentaire de leur part !) :

      Le modèle de Philippe, c’est la Rolls (utilisé par Pasteur d’ailleurs) : modèle type SEIR par compartiment, il modélise au mieux la réalité des flux ‘humains’. Sa difficulté : beaucoup de paramètres à régler (nature des compartiments, paramètres d’entrée/sortie), dont certains évoluent dans le temps.

      Le modèle de Daniel, c’est la version tout terrain : les gaussiennes sont très peu sensibles au virevoltage quotidien des indicateurs les plus volatiles (cas, positivité…). Sa difficulté : attendre/traquer les points d’inflexion pour pouvoir déterminer les points haut et la largeur des différentes vagues.

      Le mien (excel) consiste à tout miser sur le taux R et à cloisonner les différents indicateurs (ex : simuler les réanimations, même si Santé Publique arrêtait de publier les nouveaux cas/la positivité/les hospitalisations). Sa difficulté : dès que R évolue rapidement de manière imprévisible (ex : confinement / déconfinement ou encore les comptages quotidiens ‘nouveaux cas’), le modèle perd les pédales et met une dizaine de jour à se ‘resynchroniser’.

      Bref, c’est bien ‘de manger à tous les râteliers’ pour se faire une idée. Les simulations sur l’été promettent d’être des plus compliquées à réaliser !

      • Johnatan dit :

        @JCD

        Merci JCD, pour la description comparée. Ca me donne quelques idées pour construire mon “machin”, pas sûr que j’arrive à quelque chose!! Je ne suis pas épidémiologiste…et je n’ai pas vraiment l’intention de me plonger dans des théories complexes. Je vais suivre mon instinct et essayer une recette personnelle!

    • Johnatan dit :

      @francis

      Merci Francis, je vais regarder.

  7. Frédéric Planchon dit :

    Bonjour
    Merci à tous les contributeurs.
    Je note deux points :
    – les données entrantes pour les stats doivent être précises et continues dans le temps, et ce n’est pas facile. On voit ça couramment en IA où la phase 1 consiste à nettoyer les données (absence, fausses, biais…). On ne se plaindra cependant pas que les soins évoluent même si cela altère la continuité sémantique de nos données;
    – la courbe de mortalité 2021 est absolument normale et il semble que le nombre de décès Covid n’apparaisse plus en supplément et soit noyé dans la masse. A part la surcharge hospitalière, l’épidémie n’est-elle pas terminée ?

    Et j’ai une grande interrogation sur nos connaissances des systèmes immunitaires, surtout leurs lacunes : nous avons tous été en contact avec le virus, c’est certain; donc nous avons tous un niveau d’immunité pré-existant, plus ou moins bon. C’est la charge virale versus ce niveau d’immunité, me semble-t-il, qui aboutit aux symptômes. Où sont les travaux ?…. quelle prise en charge ou prévention pour améliorer en spécifique ce niveau d’immunité initial ? Le tout vaccin fonctionne certes, mais cela laisse une grande zone d’inconnu. Notre médecine soigne, bien et même très bien, mais elle est déficiente sur la prévention. En un mot, et ce n’est pas nouveau, elle concerne les gens malades et pas les gens en bonne santé.

  8. Kiki dit :

    La comparaison des mortalités d’une année sur l’autre corrigée de la pyramide des âges permettra in fine de savoir si cette pandémie en était vraiment une. Comme vous le dites en 2021 pas vraiment de surmortalité et pourtant on nous refuse toujours le traitement précoce et la prévention par vitamine D. En 2020, le « restez chez vous avec Doliprane » avec arrivée tardive aux urgences et les intubations ont induit la surmortalité. Il faudrait tout de même faire le bilan de tout ça avant d’inciter les gens à la Vaccination et de les emmener dans un cycle infernal de revaccination tous les 6 mois. Quant aux effets positifs du confinement, on peut aussi en douter …, toutes ces décisions sont suffisamment délétères dans leurs effets pour qu’on puisse en débattre sereinement, non?

  9. Nicolas Gindrier dit :

    Désolé pour mon dernier long commentaire, les retours à la ligne n’ont pas été pris en compte, j’aurais dû faire des sauts de ligne, c’est illisible comme ça, je ne sais pas si je peux éditer…

  10. Nicolas Gindrier dit :

    (ça concernait un commentaire en attente de modération…bref si un modérateur voit ce commentaire et celui du dessus il peut supprimer les deux)

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